Всех с пятницей!!!🥳🥳🥳

@data1sm

Доброе утро!
Хорошей недели!🐾

Мотивация в компании 🟦 be like:

🕺🕺🕺Разговоры о бывших

Тут перед глазами нарисовались 2 кейса, когда на финальном этапе для подготовки оффера у кандидатов запросили контакты коллег, чтобы получить рекомендации от них.

В первом случае запросили контакты любых коллег с прошлых мест работ.
Во втором - нужны были контакты именно руководителей.
Я, честно говоря, впервые такое увидела на практике за 5 лет.
Видимо, западный стиль найма докатывается и до РФ рынка.

Что обычно спрашивают?
- Сколько и в каком формате вы работали с кандидатом X?
- Над какими задачами он работал?
- Как вы оцениваете коммуникацию с этим человеком?
- Как оцениваете результативность работы по этим задачам?
- За что вы больше всего ценили его/ее как коллегу и разработчика?
- Причины ухода сотрудника из компании?
- Какие у него/нее есть слабые стороны, которые стоило бы усилить, чтобы стать ещё более классным специалистом?

О чем это лишний раз говорит?
Старайтесь расставаться со своим работодателем и командой максимально позитивно.

🤓А у вас запрашивали рекомендации, как к такому относитесь? Поделитесь своим опытом:)

🤖P.S. а чтобы вообще дойти до финального этапа, советую использовать бот @DataismPrepBot для подготовки к собеседованиям

Когда в 100500ый раз правишь отчет/дашборд

Всех с пятницей!🐾

😀Lean Analytics

Лучше поздно, чем никогда (отсылка к этому посту) 😬

Кажется, это самое полезное верхнеуровневое чтиво в направлении продуктовой аналитики. Думала запилить конспект книги, но потом решила, что лучше вы сами все прочтете, там правда достаточно много интересного материала. 🐾
На русском языке что-то нигде не нашла, так что готовьтесь к 300+ страницам на английском.

О чем книга?
Книга, в которой хотят показать, как использовать данные для более быстрого создания лучшего стартапа. Надо помнить, что цель аналитики в стартапе - найти выход на нужный продукт и рынок до того, как закончатся деньги :)

Когда вы выбираете метрику, то спросите себя — что я буду делать иначе, основываясь на значениях этой метрики? Если у вас нет ответа на этот вопрос, то, скорее всего, следить за этой метрикой большого смысла нет.

Расписано много интересных кейсов на примере крупных компаний.

Самым любопытным стала вторая часть книги, где расписаны нюансы основных 6 моделей бизнеса и за какими метриками стоит следить особенно внимательно (e-commerce/SaaS/mobapp/user-generated content/two-sided marketplace/media site)

Например, e-commerce на самом деле может быть разным:
Acquisition mode - меньше 40% покупателей прошлого года купят что-то в этом году. Это относится ко всяким специфичным e-commerce (горное снаряжение, акваланги и тд).
Hybrid mode - 40-60% с прошлого года вернуться в этом году. В среднем пользователь совершает 2-2.5 покупки в год.
Loyalty mode - больше 60% покупателей прошлого года вернутся за покупками в этом году. Amazon - яркий пример. Только 10% e-commerce в конечном итоге переходят в этот режим.
Еще до истечения года компания может посмотреть на 90-дневный показатель повторной покупки и понять, в какой модели она работает.

Зная тип своего бизнеса и этап его развития, вы можете правильно выбрать ключевую метрику и работать над ней.

В целом книга понравилась, рекомендую к прочтению. Но думаю, что в 2024 году эту книгу нельзя воспринимать как сборник рецептов, многое устарело все же.

Я *возмущаюсь, что Алиса каждый раз лезет со своими предложениями после установки будильника*

Разработчики Алисы: Нужно подсказывать пользователю про нужную функциональность в нужный момент, потому что юзеры часто забывают о хороших фичах приложения. Что у нас здорово сработало? История про засыпание: самый правильный момент, когда человек ставит будильник. Мы попробовали подсказывать, что можно включить звуки природы, чтобы легче было заснуть. И мы заметили рост конверсии. Самое главное добавлять пользу, а не становиться навязчивыми.

Я:🗿

🐾Алгоритмы в реальной жизни

Я, конечно, жутко бугурчу на алкосекции и литркод и на всю абстрактную фигню (отсылка к этому посту), но надо признать, что какие-то задачи имеют место быть в реальной жизни.

И вот примеры.

Задача 1
Даны n отрезков на оси (Ox) a_i, b_i (где a_i начало отрезка, b_i конец отрезка). нужно найти максимально число отрезков, которые пересекаются в одной точке.
Задача с литкода, решение писать конечно же не буду.
Но как эта задача может применяться в жизни?
Представим, что у нас есть отель. В отель каждый день кто-то заезжает и выезжает. На каждого жителя мы заказываем еду. Хочется понять, какое максимально количество еды надо будет заказать в какой то из дней?

Задача 2 Поля Галуа из высшей алгебры.
Каждый раз, когда вы пытаетесь сканировать qr код не обходится без теории из высшей алгебры, хотя при узучении этой темы казалось, что это просто абстрактная теория.

Задача 3. Алгоритмы на графах. Дейкстра/Breadth-First Search (BFS)(нахождение кратчайшего пути в графе).
Представим, что нам надо купить билеты из города A в город B и мы хотим найти самый дешевый путь.
Переформулируем задачу в терминах графов. Есть Ориентированный граф, где вершины – это города. Если между городоми A и B есть прямой рейс то она будет ребром с весом равным цене билета.
После представления такого графа сразу приходит мысль писать дейкстру и находить путь.

Задача 4. Алгоритмы на графах. Depth-First Search (DFS)
Есть список библиотек и их зависимостей, например:
[{E: []}, {A: [B, С]}, {B, [C]}, {C: [D]}, {D: []}]
Распечатайте их в порядке, в котором их можно подгружать с учетом этих зависимостей.
Не зная графов быстро решение не придумать.
Но как только переформулировать задачу в терминах графов, то решение почти сразу на ладони.
Переформулируем.
Пусть вершины это библиотеки. Если библиотека A зависит от библиотеки B, то будем соединять эти две вершинки направленным ребром.
Теперь чтобы решить задачу нам надо выстроить все библиотеки в ряд, что бы ребра были только в одном направлении. А это просто топологическая сортировка! Чуть-чуть модифицируем dfs и радуемся.

Тут тоже описан пример литкодовской задачи и ее применение

В блоге в плане постов небольшое затишье, потому что автор разгребает гору дел, которые внезапно навалились🫠

Но вот вопросики в бот @DataismPrepBot добавляются:)
Пополнила раздел с продуктовой аналитикой.
Теперь в боте всего порядка 500 вопросов.
Пользуйтесь и оставляйте фидбэк. А если еще и готовы поделиться вопросами с собесов, то вообще пушка-бомба-огонь-ракета и плюсик в карму🐾

Заканчиваем понедельник на позитивной ноте и очень жизненным мемом
🐾

@data1sm

#мемы

🕺Выползаю из затишья

1. Живу в программе «сдохни или умри». Слишком много дел навалилось незапланированных.
Ко мне приходили с запросами на менторство, но поняла, что не вытяну сейчас еще и это. Так что, сорри, надеюсь никого не обидела.

2. Моя дебютная (первая) менти апнулась в зп и сменила компанию, считаю это успех. Прошло, кажется, меньше 8? месяцев, с момента получения самого первого оффера в it и вот уже обновление:) Очень радуюсь в такие моменты, потому что очередное доказательство, что все возможно и не нужно ничего бояться.

3. Про бот @DataismPrepBot пишут очень милые отзывы🐾 спасибо, всем кто пользуется!

4. Путешествовать по России оказывается бывает прикольно.
Недавно вот была в Астрахани. Очень все понравилось, так что советую сгонять.
Традиционные советы по еде: в центре города есть классный ресторан Онегин, за вкусными завтраками топаем туда.
Пушка-бомба-огонек - это про ресторан Щука.
Прекрасная возможность попробовать местную кухню. За икрянники со сметаной продам теперь душу. Еще в меню есть борщ с жареными карасями и чебурек из верблюжатины.

😧 Сомнительные собесы

Что ж, наступила осенняя пора и процесс найма в компаниях наконец-то активизировался после летнего расслабона. Считаю, что период сентябрь-ноябрь - лучший для поиска работы.
Но пройти собеседование - это тот еще квест.
На днях стала вспоминать все самые кринжовые моменты из своего опыта и вот какой топ вышел.

🏆Первое место: все шло по классическому сценарию. Созвонились с рекрутером, обсудили детально мой опыт, потратили на это где-то час. Все и всех устроило. По этапам дальше шло тестовое задание. Я не любитель всей этой фигни, но тут стало интересно и я согласилась выполнить.
Было два задания. Первое задание - несложный sql (с нюансами).
А вот второе задание было довольно специфическое. Я такого раньше никогда не делала, гугл/gpt предательски молчат да и сама формулировка задания была максимально краткой.
В таких ситуациях все спецы всегда советуют (и я в том числе) обратиться за уточнениями к составителю этого задания. Ну, потому что это был какой-то прикол: видно, что задание из серии "пуньк-среньк", надо что-то дать кандидату необычное, сформулировано криво-косо, понимай как хочешь и крутись соответствующе.
Что ж, обратилась.
На что получила такое:

Я пообщалась с нашим хедом аналитики, он дал ответы на вопросы. Но обсудив в целом твой опыт и те вопросы, которые появились, он предположил, что возможно сейчас мы все же не очень метчимся по опыту.

Даже не знаю от чего у меня больше сгорела жопа:
- от того, что ответ так и не дали в итоге
- от того, что потратили как минимум 2 часа моего времени впустую
- от того, что судят о специалисте по какой-то специфической задаче (при этом в самом описании вакансии о такой специфике указано не было, иначе бы я и не рассматривала ее).

🏆Второе место: тут все кратко и как мы любим - кейс с обесцениванием. Head of ML прям красивенько так обесценил все места работы до этого, сказав, что если я не работаю с углубленной статистикой на постоянке, то я фуфло и моя профессиональная жизнь - ничто.
Ладненько, как говорится 👎

🏆Третье место: максимально странный собес в крупную компанию в сфере страхования. На нем меня, например, спросили, что я люблю больше: рок или балет😄.
Спросили еще про хобби. Говорю мол историю люблю, период второй мировой войны, Черчилля там почитываю. На этом моменте портал в ад открылся незамедлительно и мне даже показалось, что я не на собесе уже, а на семейном застолье и спорю о политике с кем-то из родственников.
Кстати, оффер тогда получила в итоге, но решила, что это не моя остановочка.

Вот такие вот приключения в сфере IT.
Расскажите, плиз, о ваших странных собесах. Очень интересно коллекционировать треш истории.

P.S. Ну, и по традиции, конечно, упомяну о боте @DataismPrepBot 🐾
Недавно допихала вопросы по системной аналитике и чутка по DE.
В фидбэке писали запрос на DS. Я вас услышала и уже запланировала работы в этом направлении.
Еще в боте появилась кнопочка сброса всех выбранных тем, которые вы отметили в разных направлениях. Теперь не нужно заходить в каждую специальность и снимать галочки.

Трек, который играет в голове каждый раз, когда вижу такой рабочий календарь.

Всем легкого понедельника и хорошей рабочей недели 🐾

А еще обращаюсь к своим подписчикам с просьбой.
Если у вас есть интересные вопросы с собесов, то заполните, пожалуйста, формочку.👋

Буду вам очень благодарна за вклад в развитие @DataismPrepBot

Что-то на интересном🐾

VK: сокращаем косты, увольняем сотрудников

Также VK: сотрудники ABBYY, welcome!