С чего начать работу с данными
Постил у себя в линке классную схему, как понять, с чего начать работу с данными, и решил поделиться ей здесь.

⭐️ Путь к data driven может быть долгим и сложным, иногда бывает непонятно, как его начать. Поэтому я создал эту простую схему, которая поможет определить, каким должен первый шаг.

Пора становиться инфобароном?
Знаете, какой бизнес самый лучший?

▶️ Бизнес о том, как делать бизнес. Когда есть какой-то человек, который стоит и рассказывает о том, как ты сможешь увеличить доход до шести знаков, до семи знаков и до скольких-то еще знаков.

▶️ Почему я так думаю? Потому что все этого всегда хотят. И все хотят, чтобы им кто-то рассказал, что надо сделать, чтобы вырасти.

Ваши мнения? Согласны, не согласны? Пора ли идти в инфобизнесмены?

Проблемы при найме аналитиков
Я уже несколько раз писал про то, как сложно найти подходящих людей в команду. Сегодня расскажу конкретно про аналитиков и с какими проблемами и заблуждениями чаще всего сталкиваются люди, когда нанимают дата-специалистов.

1️⃣ Найм неподходящих сотрудников, у которых нет необходимых компетенций. Убедитесь, что ваш потенциальный сотрудник подходит по скиллам.
2️⃣ Несоответствие целей — то есть интересы бизнеса и сотрудников не совпадают, и из-за этого страдает мотивация.
3️⃣ Отсутствие адаптации на старте. Не бросайте нового сотрудника без онбординга.

▶️ Если вы избежали этих ошибок, остерегайтесь распространенных заблуждений при найме:

1️⃣ «Любой спец подойдет». Совсем не любой. Убедитесь, что его навыки соответствуют вашими потребностями.
2️⃣ «Аналитик сам во всем разберется». Нет, это ваша задача разъяснить ему все тонкости и помочь погрузиться в проект.
3️⃣ «Можно довериться специалисту и не лезть в его работу». Любых сотрудников надо контролировать. Запрашивайте отчеты, следите за их работой.

А с какими трудностями вы сталкивались при подборе сотрудников — аналитиков и других специалистов?

Красные флаги на дата-проектах
Я насмотрелся на разные дата-проекты – хорошие и не очень. Поделюсь инсайтами, как понять, что у проекта есть проблемы.

1️⃣ Неясные цели, когда никто толком не понимает, зачем нужен проект. Все участники должны четко понимать, что и зачем делают, каких результатов от них ждут.
2️⃣ Низкое качество данных. Мусор на входе - мусор на выходе. С неполными, некорректными или устаревшими данными аналитика не получится.
3️⃣ Слишком маленькая команда. Нельзя свалить проект на одних аналитиков – нужно участие бизнеса и нередко руководства. Без них процесс может быстро выйти из-под контрля.
4️⃣ Scope creep – то есть постоянный неконтролируемый рост. Проект становится все больше и больше, при этом никто не принимает решения о его расширении. Это может привести к срыву сроков и выходу за рамки бюджета.
5️⃣ Недостаток знаний или ресурсов. Иногда команде просто не хватает нужных навыков, инструментов для работы или рук.

Оплата улыбкой: за и против
У меня на канале «Дата Коля» вышло новое видео про Сберовскую «Оплату улыбкой» и про биометрию в целом. Рассказываю, как это все работает и насколько это все надежно и безопасно.

▶️ Смотрите по ссылке и не забудьте поставить лайк!

Зачем предпринимателю данные?
Без аналитики жить можно. Какое-то время.

Многие ребята, которые строят бизнес, поначалу могут спокойно обходиться без аналитики. Они проверяют гипотезы, развивают проекты без серьезной работы с данными.

📶 Но бизнес растет, и неизбежно появляется необходимость много считать, как работает каждый его элемент. Считать различные конверсии, эксперименты по маркетингу, зарплаты, мотивации… Если ты что-то не считаешь, ты не можешь это улучшить.

Если хочешь похудеть, ты это не сделаешь, пока ты не начнешь отслеживать вес и питание. Так и с бизнесом. Если хочешь расти и понимать, где у тебя проблемы, а где возможности, ты должен использовать данные и строить свою отчетность.

Как это сделать?
📶 Чаще всего начинают с Google Таблиц или Excel. На старте этого будет достаточно, но важно разобраться, как вообще надо работать с такими табличными редакторами. И я хочу сделать один из следующих постов посвятить так называемой дата-грамотности. То есть поговорить про самые простые вещи для тех, кто только начинает работать с таблицами, рассказать про правила оформления и всякие полезные фишки.

Но этих фишек хватит только в начале. Постепенно и таблиц становится недостаточно, а еще очень надоедает заполнять их руками. И в этот момент приходит на помощь наша компания и автоматизирует вашу работу с аналитикой.

▶️ Поэтому, если у кого-то есть такие вопросы, мы всегда рады обсудить и проконсультировать.

Disclaimer: для моих кипрских друзей.

Как я сдавал экзамен по греческому на А2 и некоторые практические советы

Мой репетитор посоветовал приехать на экзамен пораньше на полчаса, намекнув, что будет почти 1500 сдающих, а ведь еще надо запарковаться где-то
Я не принял его слова всерьез, но спорить не стал.

Старт экзамена в 12-30. Я приехал на парковку в 12-03 и люто охренел, потому что такую толпу машин на Кипре могу вспомнить только на концерте Земфиры.
Запарковался и пошел искать свою аудиторию, ее надо найти на листочке у здания.
Когда я заходил в аудиторию было 12-14, и ровно через 3 минуты начали объяснять правила экзамена.
То есть первый совет — прийти пораньше musthave. Лучше минут за 40-45 приезжать.

Первый день (их, кстати, два) экзамена состоит из трех частей, которые помещены в две рабочие тетради.
Перед стартом надо сдать телефоны и сумки, если таковые имеются.

Первая часть — письменные вопросы, 4 текста (справедливости ради второй кусок первой части состоит из 6 мелких текстов).
Эта часть самая суровая по таймингу, на ней нельзя тупить, стоит быстро сканировать текст и тут же отвечать.

Вторая часть — аудирование. Тут мы по 2 раза слушаем аудиозапись и отвечаем на вопросы.
Некоторые темы для меня оказались несколько упоротыми — жесткие факты про книгу, историю и каких-то деятелей. Остальные вполне решабельно.

И вишенка на торте — два эссе.
Первое довольно понятное — вы ходили по центру города, зашли в рестик похавать, пошоппились, опишите ваш день.
Второе далось со скрипом. Там че-то происходило в школе и надо описать что именно.
Я затупил и не знал основное слово (что именно происходило), поэтому мое эссе больше похоже на записки сумасшедшего.

Одна девочка рядом со мной использовала типичную олдовую бумажную шпаргалку и у нее прокатило. Что на ней она умудрилась написать я, если честно, хз.

✨Топ-советов✨

🔵Приехать пораньше на экзамен за 45 минут
🔵Выучить структуру экзамена и прорешать предыдущие годы, все будет точно также
🔵Знать прошедшее, будущее и неправильные глаголы
🔵Иметь расширенный вокабуляр
🔵Иметь с собой ручку, которая пишет
🔵Возможно, намутить шпаргалку на свой страх и риск
🔵Не тупить, сразу решать первую часть

P.S. Оценок пока нет, поэтому я не знаю как сдал или не сдал
P.P.S. Еще есть второй день, когда нужно поговорить с экзаменатором

Как я завел телеграм-канал. А потом еще один
Но сначала я решил завести блог.

📆 Это было в далеком 2018 году. Я хотел вытащить из головы гору информации и аналитических штук, которые накопились за время работы в «Ленте», Yota, «Юлмарте».

В итоге я назвал блог LEFT JOIN и написал туда довольного статей, но через какое-то время я понял кое-что еще. Блог — это, конечно, здорово, но классно было бы еще вести телеграм-канал. Тогда это еще не было таким мейнстримом, как сейчас.

▶️ Так появился канал с таким же названием — LEFT JOIN. Туда я первое время репостил свои статьи из блога, но потом начал писать для него самостоятельный отдельный контент. Блог постепенно отошел на второй план, а вот канал начал расти, появилась команда, редактор, копирайтеры, дизайнеры, которые помогали мне вести его.

▶️ Этот канал, уже второй, я завел, потому что первый дорос до целого медиа про данные и IT, а мне хотелось завести площадку, где можно было писать больше личной инфы, кейсов, полезных постов про аналитику и данные. И поэтому в следующих постах я хочу чаще рассказывать, зачем вообще предпринимателям аналитика и что с ней делать.

Если есть вопросы, пишите, постараюсь на все ответить!

Мошенничество с помощью ИИ
Разобрался, чем отличается дипфейк от дикпика, чтобы вам не пришлось этого делать.

Вам же 100% приходил бесячий спам, когда вроде бы нормальный знакомый просит проголосовать за него в каком-то конкурсе? Я думаю, большинство из нас эти дурацкие сообщения игнорируют, но я выяснил, что происходит с теми, кто ведется и переходит по ссылкам.

▶️ Рассказываю об этом в новом видео на канале — как мошенники уводят аккаунты и деньги со счетов с помощью нейросетей, и можно ли с этим бороться.

Как всегда, жду ваших лайков и комментов! ✨

Дата-грамотность для чайников: типы данных
Как обещал, начинаю рассказывать про дата-грамотность. Это тема обширная, и в одном посте все не охватишь. Начнем с самого простого и поговорим про то, как хранить данные в самых популярных табличных редакторах — Excel и Google-таблицах.

⭐️ Для этого нужно учитывать, что существуют разные типы данных
Существуют числа, текст, проценты, даты. И каждой ячейке в Excel или Google Таблицах нужно выставить тип, который соответствует тем данным, которые в ней хранятся.

❗️ Почему это важно? Потому что иногда нам нужно, например, посчитать какие-то агрегированные показатели, суммы, средние, медианы. Если у нашей ячейки неправильно выбран тип данных, то мы не можем взять какой-то срез информации и посчитать агрегированную статистику. Например, если у нас числа записаны в виде текста.

То же самое с датами. Потому что иногда может понадобиться посчитать что-то по месяцам или по годам. И когда ты четко понимаешь, что у тебя хранятся даты (и они записаны, как даты!), ты можешь использовать функции, которые работают с датами.

⭐️ Данные надо разделять — числа с числами, текст с текстом
Самая частая проблема, которую я видел, — это когда люди вбивают, например, цифры и ставят в ячейке пробел и дальше пишут какие-то текстовые символы. Ячейка сразу становится текстовой, и потом к ней нельзя применять формулы для работы с цифрами.

❗️ Задача человека, который работает с таблицей, понять, что каждая строка — это отдельное наблюдение, у которого может быть несколько параметров
Для примера представим, что у нас таблица с данными про группу из 10 людей. Каждый человек — строчка в таблице, а по столбцам мы можем хранить их параметры: вес, рост, цвет глаз, что-нибудь еще. Такая организация таблицы нам позволит по всем людям из класса посчитать средний рост, средний вес, максимальный рост, максимальный вес и так далее.

Более того, мы можем сделать такую штуку, как сводная таблица, и в ней проводить более сложные вычисления. Например, посчитать средний рост людей, у которых зеленый цвет глаз. Мы можем решать аналитические задачи и строить, например, какие-то графики.

Вот такие первые, самые базовые правила для тех, кто начинает свой путь с табличками. Скажите, было полезно или лучше рассказать про что-нибудь посложнее?

Мое guilty pleasure
У всех есть какие-то guilty pleasure. Одно из моих — FIFA.

Началось все с того, что двоюродный брат Митя познакомил меня с FIFA 94. Забавно, что в ней можно было использовать всего две кнопки — для удара и для паса.

▶️ Далее почти каждый год я покупал или скачивал очередную версию. Особенно ярко помню FIFA 98 Road To WC. Кажется, именно там впервые появились 3D-модели персонажей + были доступны прикольные режимы для игры типа мини-футбола.

Все это время я играл в основном на PC и в целом всегда был небольшим поклонником консолей. Хотя, несмотря на это, в какой-то момент у меня даже был джойстик даже для PC.

▶️ Короче говоря, я с завидной регулярностью играл в FIFA. Мне кажется, это вообще моя любимая игра ever, потому что у нее нет финала. Конечно, были и перерывы: когда я учился в вузе или особенно активно строил карьеру, мне было не до нее.

Но вот спустя время FIFA22 (затем FIFA23, а теперь и FC24) снова со мной. Она так же хороша, как и всегда, а режим Ultimate Team, конечно, еще больше позволяет погрузиться в геймплей. А еще в 2022 году я наконец-то обзавелся первой в своей жизнью консолью PS5. ⚡️

Так что вот, строю свою FCZ и радую себя периодическими матчами онлайн.

А у вас какие guilty pleasures?