Марафон данных: перезапуск курса по анализу данных для начинающих
Я регулярно слышу от своих знакомых: «Расскажи, чем занимается аналитик данных? Можно ли у вас попробовать поработать? Будет ли мне интересно?».
Вместо тысячи слов — надо действовать. Поэтому я решил, что лучше создать удобную учебную программу, которая на практике расскажет чем же действительно занимается аналитик данных и почему эта профессия так важна для стартапов и международных корпораций.

Слегка взволновано (даже несмотря на полную уверенность в курсе) мы c командой готовы вам представить наш новый онлайн-курс!

Ремарка для тех, кто с нами давно
Если вы помните, у нас уже был подобный проект: недельный интенсив по анализу данных в телеграм-боте. Обучение через телеграм-бота зашло далеко не всем, семидневныый темп был весьма жестким, а цена – достаточно высокой. Первый блин у нас вышел комом (а мы после такого останавливаться не привыкли), поэтому сегодня мы перезапускаем Data Марафон.

О курсе
👨‍💻 Курс представляет собой симуляцию стажировки в компании, задачи, хоть и упрощены, но сильно приближены к реальным рабочим кейсам
🤑 Участие совершенно бесплатное
💤 Нет никаких лимитов на прохождение (но мы советуем не делать больших перерывов, чтобы ничего не забыть)
🪄 Над созданием курса трудилась большущая команда специалистов, как в области аналитики, так и в области дизайна и редактуры
😱 В курсе есть множество понятных и подробных примеров, как для погружения в работу аналитика, так и для понимания взаимодействия с базами данных
🎨 Весь курс дополнен совершенно звездными иллюстрациями

⬇️ Регистрируйтесь на курс
Когда еще разбираться во всех премудростях (а на самом деле – достаточно простых нюансах) профессии аналитика данных, как не на новогодних каникулах?
Скорее переходите на наш чумовой лендинг, проходите курс и раз и навсегда отвечайте себе на вопрос «Нужно ли бросать все и уходить в аналитику данных?».

🎁 Поделитесь нашим новогодним подарком со своими друзьями, которые задумывались о профессии. Ручаемся, им будет интересно!

Марафон данных: что это за курс?
Друзья, по первым откликам мы заметили, что недостаточно хорошо описали вам уровень и наполнение нашего курса. Давайте это исправим, чтобы между нами не осталось недопонимания!

Кому подойдет?
– Людям любых профессий, которые никогда не сталкивались с аналитикой данных, но периодически думают «бросить все и войти в IT»
– Студентам, которые хотят больше прикладных знаний и думают, стоит ли им пытаться искать стажировку или подработку в этой сфере
– Начинающим аналитикам, которые знают либо Python, либо SQL и думают, что второй язык не нужен (мы уделяем достаточно много времени их отличиям и особенностям совместного использования)
– Специалистам смежных областей, которые имеют технические знания, но не вполне понимают, в чем польза данных для бизнеса и как смотреть на данные с точки зрения заказчика (можете сразу переходить к заключительному модулю – там как раз об этом)

Кому не подойдет?
– Тем, кто уже работает в аналитике данных и прекрасно знает устройство таблиц и методы работы с ними
– Тем, кто хочет получить знания, достаточные для начала работы в компании в роли аналитика данных
– Тем, кто уже знает всю базу и хочет выйти на новый уровень знания и использования SQL и Python

Марафон данных – это первая ступень, упрощенная имитация работы в аналитической компании, легкий способ бросить курить понять «ваше» это или «не ваше» и стоит ли покупать серьезные фундаментальные курсы по анализу данных. Ведь часто так бывает, что люди покупают курс, рассчитанный на год или два, а в процессе обучения открывают в себе крайнюю неприязнь к рутинным задачам аналитика и грустят.

После этого простого курса вы немного войдете в курс дела, разберетесь с базовым синтаксисом двух языков и сможете выбрать любой платный или бесплатный курс по тому направлению, в котором вам хотелось бы развиваться дальше (SQL, Python, анализ данных или что-то другое).

А еще, курс сделан очень красиво и если вам хочется почувствовать себя молодцом, решая задачки, и посмеяться над забавными иллюстрациями – все это вы найдете в Марафоне данных.

Надеюсь, теперь всё встало на свои места ❤️

🎶 Riffusion — модель для генерации музыки на основе Stable Diffusion 🎹
Модель Stable Diffusion взбудоражила умы разработчиков Сета Форсгрена и Айка Мартироса, которые создали свой проект Riffusion для генерации музыки.

Почему Riffusion?
Название проекта — это слияние двух слов riff («рифф») + diffusion («диффузия»). Настроив модель, Сет и Айк научили ее генерировать спектрограммы, которые затем можно конвертировать в музыку.

Как же им это удалось?
За основу разработчики взяли Stable Diffusion v1.5, которую затем натренировали на спектрограммах, дополненных текстовыми комментариями. Спектрограмма — это визуальное представление спектра из частот сигнала, изменяющегося во времени. Используя оконное преобразование Фурье (звучит уже страшно), разработчики конвертировали аудиофайлы в спектрограммы. Данный способ позволяет и изображения, сгенерированные моделью, преобразовать в аудио, поэтому Сет и Айк дополнили непосредственно сам процесс создания музыки алгоритмом Гриффина-Лима для восстановления фаз (так как модель генерирует только амплитуду колебаний волны, но не фазы).

С подробностями зацикливания аудио отрывков и их интерполяции, а также примерами можно ознакомиться в статье.

Ну что, товарищи музыканты, сможет ли Riffusion написать новую «Лунную сонату» или «We will rock you»?

Финальная новогодняя новость – лендинг FULL JOIN
Друзья, чтобы не отсылать вас каждый раз к посту и структурировать информацию в одном месте, мы создали лендинг проекта FULL JOIN.
Самое главное, что сейчас там есть – это три опции подписки: на неделю (для тех кто не уверен), на месяц (классическая подписка) и на целый год (для тех, кто хочет сэкономить и уверен в качестве). Недельная и годовая подписки – это новогодние спешалы. Пока что мы не уверены, что оставим их в будущем, поэтому советуем воспользоваться ими, пока они активны.

Какие у нас планы на 2023?
В последние дни уходящего года только и разговоров, что о планах на будущий. В наступающем году мы планируем выпускать еще больше контента и, конечно, добавить разнообразия: расскажем про устройство Redash и его возможности, объясним нюансы ClickHouse так, что вы спокойно научитесь с ним работать, раскроем все детали самых уникальных и проработанных кейсов компании Valiotti Analytics. В общем, планируем делиться самыми полезными знаниями, которые у нас есть.

А если вы сейчас только планируете свое погружение в мир данных и слова SQL и Python вам ничего не говорят, то лучше всего будет начать с курса для начинающих «Data Марафон».

Дорогие подписчики,

Спасибо, что читаете, это ценно.
Год сложный и противоречивый, но после некоторой паузы в марте, мы решили, что не будем останавливаться и продолжим делать то, что любим и умеем.
Мы рады, что контент оказывается вам полезен и интересен, некоторые люди персонально благодарили за подкаст, который вдохновлял на старт в профессии. Огромное спасибо нашим спикерам и экспертам, что внесли свой вклад в наши ценности делиться знаниями с миром.

За этот год помимо релокации моего основного бизнеса, мы успели запустить ряд классных проектов: это и подкаст, и марафон данных, и закрытый канал FULL JOIN. Без всех вас – можем с уверенностью сказать – ничего бы этого не было, поэтому спасибо вам за мотивацию продолжать! Мы очень любим и ценим вашу обратную связь, стараемся всегда прислушиваться к ней.

Желаем вам мира в этом году и новых полезных знаний (во втором мы постараемся вам посодействовать)!

Николай Валиотти, Светлана Беккер и вся команда LEFT JOIN поздравляем вас с Наступающим Новым годом!

🤖 ChatBCG: AI добрался до презентаций 🖼
Бедные школьники, минус еще одна радость детства — сделать презентацию для урока информатики!

Что случилось?
Разработчики из Стэнфордского университета создали AI-инструмент, на основе модели BCG-3. Ключевое отличие от PowerPoint и Google Slides состоит в том, что ChatBCG еще и самостоятельно собирает информацию с просторов Интернета и генерирует слайды из своих находок. К примеру, если вам нужно создать презентацию на тему «‎Рождество в разных странах» (ну, а вдруг?)‎, то ChatBCG представит вам свою минималистичную версию, которая будет включать заглавный слайд, содержание, и далее несколько слайдов с описанием традиций отмечания праздника в четырех странах и иллюстрациями.

Как этим пользоваться?
Сервис позволяет менять тему презентации и сохранять итоговый файл в форматах PDF и PPTX. Также вы можете зарегистрировать бесплатный аккаунт, что даст вам доступ ко всем ранее созданным презентациям.

P.S. Пока что сервис сильно перегружен, поэтому часть функций может быть недоступна. Надеемся, это решится в ближайшее время!

Оставляйте ❤️, если вам этот сервис тоже кажется отличным решением для рутинных презентаций (или, как минимум, поможет преодолеть страх чистого листа слайда)!

Вы в матрице: чем бы запомнился 2022, будь вы базой данных? 👨‍💻
Энди Павло, доцент дисциплины Databaseology (да, и такая есть!) на кафедре Computer Science Университета Карнеги–Меллона, опубликовал обзор состояния рынка баз данных в 2022 и событий, которые их касались.

Коротко о главном
💲 Во второй половине 2022 финансирование новых проектов по разработке баз данных резко сократилось. По мнению автора, такое могло произойти из-за того, что еще в 2021 IT-индустрия настолько разогналась, что не взять отдышку в этом году многие компании просто не могли. С другой стороны, известно, что рынок венчурного капитала сейчас в стадии стагнации.

🔗 Базы данных на блокчейн концептуально уступают стандартным DBMS. К тому же, безопасность данных и их аудитопригодность — это заведомо слабые места в планах построения подобных баз.

👶 Поприветствуем новичков в ассортименте БД: Google AlloyDB, Snowflake Unistore, MySQL Heatwave, Velox, InfluxDB IOx!

Интересно, что 2023 приберег для БД и инженеров данных?

Data Product Manager: что же это за зверь такой? 👽
Эрик Вебер, специалист по данным компании StitchFix, опубликовал в своем блоге любопытный разбор вакансии «Data Product Manager - Ad Platforms» в компанию Apple (сама вакансия уже закрыта, увы!). Ранее я уже поднимал тему менеджмента в сфере данных, когда еще в 2021 искал сотрудника в штат и столкнулся с тем, что на русскоязычном рынке труда подходящего специалиста не обнаружилось.

В своем посте Эрик пытается объяснить, как должность обычного продуктового менеджера обогащается обязанностями аналитика данных, и спрашивает свою аудиторию (и себя самого), способен ли один человек совместить такой набор навыков и талантов.

Как метко было подмечено где-то на просторах Интернета, data product manager — это модифицированная версия продуктового менеджера, который слишком много изучал data science.

С Александром Писаренко проблему менеджмента в специфической отрасли мы уже обсуждали, а как вы считаете, станут ли такие специалисты более актуальны на рынке труда?