Чтож, у меня закончился испытательный срок в inDrive, так что со спокойной душой я уехал в полгода назад запланированный отпуск. Поэтому на некоторое время блог приобретает тревел тематику.
Когда вы выбирали профессию, мечтали ли вы работать тем, кем работаете сейчас? Если да, то очень круто. Но кажется, не так много человек, выбирая свое призвание, в детстве/подростковом возрасте думают быть аналитиком или продактом. Так вот я в детстве хотел быть ученым, и в частности археологом. Поэтому сейчас, заходя в любой археологический или исторический музей, что-то внутри меня загорается, и я чувствую абсолютный восторг, смотря на очередную греческую вазу или египетскую мумию.
Так вот, это была длинная подводка к тому, как мы сходил в Лувр. Но другой Лувр – в Абу-Даби. И это определенно один из лучших музеев, где я был (до Европы пока не доехал). И в моем понимании, это очень хороший способ потратить несколько миллиардов долларов, и кому-то стоит этому поучиться.
Нам повезло попасть на временную выставку импрессионистов и посмотреть на несколько картин Ван Гога, Моне, Гогена и Сезанна. Я когда-то читал книгу Жажда Жизни про Ван Гога, и оригинал Квартиры в Арле после нее оставил сильные впечатления.
Историческая часть тоже восторг - от головы ольмеков, до греческих статуй и китайских ваз. Нашли даже несколько древних фигурок с Кипра. В общем, история это интересно. Мои любимые источники - лекции Arzamas, стримы Bushwaker-а и лекции Тамары Эйдельман.
Такой вот неочевидный способ провести пол дня в Абу-Даби. И пожалуй стоит того, чтобы приехать сюда из Дубая.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍10❤7
Про Дубайск
Провели неделю в Дубае, были второй раз, и если бы не концерт Green Day (скажу лишь, что это было вау), я бы точно не рассматривал этот город как место отдыха.
Впечатления двоякие. С одной стороны тебе продают картину luxury всего, при этом порядка 80% реального населения - экспаты из Индии и Пакистана. Попробуйте вместо Дубай Марины прогуляться вечером по Дейре, будет масса впечатлений. Понятно, что так будет в любом мегаполисе, но как-то слишком уж сильно пиарят Дубай, и выглядит это несколько лицемерно. Еще из минусов – не очень адекватные цены на базовые вещи типо жилья и обычной еды. Сравнивали с Кипром – одни и те же продукты в Дубае стоят в два-три раза дороже. Да и в целом все дороже, и что раздражает сильнее – часто оно не стоит этих денег по качеству.
При этом много чего понравилось. Есть много неординарных мест, которые сделаны прям очень хорошо и интересно. Например – Green Planet. Это что-то вроде небольшого открытого зоопарка на четыре этажа с тропическим климатом внутри, где почти все животные обитают в этом пространстве, а вы ходите среди них. Еще ходили в Dubai Safari Park – сделано очень круто, что-то среднее между зоопарком и настоящим сафари (мы там на автобусе ездили среди львов и носорогов). В общем почти все музеи где мы были, были сделаны хорошо, а если не хватало чего-то содержательного, то это дотягивают красивой подачей, интерактивами и тому подобным. А еще карак чай очень люблю (окей, это вторая причина после концерта, почему я хотел сюда приехать).
В общем, мне лично Дубай кажется несколько бездушным. Масштабы конечно поражают, и один раз съездить стоит. Но в этот раз, когда мы наконец-то переехали на Кипр, сразу после концерта (на второй день) захотелось домой. Но это уже в следующих постах с рефлексией и сравнением жизни цифрового кочевника и нормальной жизни.
А вы были в Дубае? Как впечатления?
Провели неделю в Дубае, были второй раз, и если бы не концерт Green Day (скажу лишь, что это было вау), я бы точно не рассматривал этот город как место отдыха.
Впечатления двоякие. С одной стороны тебе продают картину luxury всего, при этом порядка 80% реального населения - экспаты из Индии и Пакистана. Попробуйте вместо Дубай Марины прогуляться вечером по Дейре, будет масса впечатлений. Понятно, что так будет в любом мегаполисе, но как-то слишком уж сильно пиарят Дубай, и выглядит это несколько лицемерно. Еще из минусов – не очень адекватные цены на базовые вещи типо жилья и обычной еды. Сравнивали с Кипром – одни и те же продукты в Дубае стоят в два-три раза дороже. Да и в целом все дороже, и что раздражает сильнее – часто оно не стоит этих денег по качеству.
При этом много чего понравилось. Есть много неординарных мест, которые сделаны прям очень хорошо и интересно. Например – Green Planet. Это что-то вроде небольшого открытого зоопарка на четыре этажа с тропическим климатом внутри, где почти все животные обитают в этом пространстве, а вы ходите среди них. Еще ходили в Dubai Safari Park – сделано очень круто, что-то среднее между зоопарком и настоящим сафари (мы там на автобусе ездили среди львов и носорогов). В общем почти все музеи где мы были, были сделаны хорошо, а если не хватало чего-то содержательного, то это дотягивают красивой подачей, интерактивами и тому подобным. А еще карак чай очень люблю (окей, это вторая причина после концерта, почему я хотел сюда приехать).
В общем, мне лично Дубай кажется несколько бездушным. Масштабы конечно поражают, и один раз съездить стоит. Но в этот раз, когда мы наконец-то переехали на Кипр, сразу после концерта (на второй день) захотелось домой. Но это уже в следующих постах с рефлексией и сравнением жизни цифрового кочевника и нормальной жизни.
А вы были в Дубае? Как впечатления?
🔥11❤2👍2💯1
🆎 Делюсь роадмапом, который поможет вам разобраться в A/B-тестах. Курсы, статьи и видео, которые помогут бесплатно изучить самые важные темы в экспериментах.
A/B-тесты — это далеко не столько про применить стат. тест к данным, сколько про понимание и построение культуры принятия решения и развития продукта на данных. А здесь важно уметь дизайнить эксперименты, выбирать правильные метрики, работать с инфраструктурой, и в целом понимать ограничения применимости тестов (когда они нужны, а когда нет).
Поэтому составил подборку материалов, которая покрывает большинство важных на мой взгляд тем и поможет максимально широко погрузиться в тему. И поможет как новичкам ворваться в эксперименты (понимаю, как сложно это выглядит в начале, потому постарался сделать ее максимально структурированной, можно идти от начала к концу), так и продолжающим найти для себя что-то интересное.
Ссылка на роадмап
Делитесь с коллегами, оставляйте комментарии со своими любимыми видео и статьями и давайте распространим на аналитическое комьюнити!
Статьи это хорошо, но действительно разобраться в чем-то получается только на практика, поэтому готовлю подборку упражнений к каждой теме, чтобы можно было еще лучше понять принципы анализа экспериментов, stay tuned.
A/B-тесты — это далеко не столько про применить стат. тест к данным, сколько про понимание и построение культуры принятия решения и развития продукта на данных. А здесь важно уметь дизайнить эксперименты, выбирать правильные метрики, работать с инфраструктурой, и в целом понимать ограничения применимости тестов (когда они нужны, а когда нет).
Поэтому составил подборку материалов, которая покрывает большинство важных на мой взгляд тем и поможет максимально широко погрузиться в тему. И поможет как новичкам ворваться в эксперименты (понимаю, как сложно это выглядит в начале, потому постарался сделать ее максимально структурированной, можно идти от начала к концу), так и продолжающим найти для себя что-то интересное.
Ссылка на роадмап
Делитесь с коллегами, оставляйте комментарии со своими любимыми видео и статьями и давайте распространим на аналитическое комьюнити!
Статьи это хорошо, но действительно разобраться в чем-то получается только на практика, поэтому готовлю подборку упражнений к каждой теме, чтобы можно было еще лучше понять принципы анализа экспериментов, stay tuned.
🔥63👍7❤2
A/B тесты – это скучно?
Прочитал пост, что в A/B тестах сейчас слишком много хайпа, но заниматься только тестами скучно. Поинты там понятные и в большинстве справедливые, поспорил бы только с тем, что трогать тесты во время проведения нельзя – все-таки можно, если использовать последовательное тестирование (ну а еще при запуске часто все ломается, поэтому стоит как минимум мониторить на предмет ошибок).
В моей голове сейчас A/B тесты скорее приравниваются к экспериментам в общем смысле, поэтому хочу рассказать, почему мне интересно ими заниматься. Причина номер ноль – у меня образование в вычислительной физике (с которой не сложилось), но кажется отголоски как раз проявляют себя в желании экспериментировать.
Под экспериментами я понимаю как классические A/B, так и все возможные causal inference подходы. На первый взгляд, ты учишься дизайнить тест, считать размер выборки, применять стат тесты, потом разбираешься с ratio метриками, стратификацией и CUPED, и вот ты как-будто все знаешь. Потом оказывается, что есть много сложностей в каждом типе продукта – в условном офлайн ритейле приходится работать с магазинами, а в ride hailing проводить свитчбеки. А вообще бывает так, что не всегда есть возможность провести A/B и необходимо использовать diff-in-diff, синтетический контроль и нужно как-то матчить пользователей, и тут уже начинается ML. Вместе со всем этим есть вопросы культуры экспериментов в компании, их автоматизации и (если нужно) создание платформы. И оказывается, что мир экспериментов чрезвычайно многогранен, и чем дальше ты в него погружаешься, тем больше задач и новых вызовов перед тобой стоит. Понятно, что есть еще много чего интересного в аналитике, но сфера экспериментов настолько широка, что даже если заниматься только ей, то все равно будут находиться новые вызовы и точки роста (как твои, так и продукта). В этом и кайф.
Вот например целый сайт с вакансиями только с экспериментами, возможно найдите там что-то для себя.
А вчера, пока мы с коллегой на фото думали как провести неочевидный geo тест, наткнулся на крутой блог про эксперименты (там и про ускорение, и про последовательные тесты, и про causal inference, да еще и с кодом), советую ознакомиться для расширения своего экспериментального кругозора.
Еще одна огромная подборка материалов от топовых зарубежных компаний.
И мой роадмап то, как развиваться в A/B тестах.
А вообще, когда у вас однотипные тесты с конверсиями, которые автоматизируются одним скриптом или наличием платформы, то это действительно скучно.
Что думаете, эксперименты – это скучно или интересно?
Прочитал пост, что в A/B тестах сейчас слишком много хайпа, но заниматься только тестами скучно. Поинты там понятные и в большинстве справедливые, поспорил бы только с тем, что трогать тесты во время проведения нельзя – все-таки можно, если использовать последовательное тестирование (ну а еще при запуске часто все ломается, поэтому стоит как минимум мониторить на предмет ошибок).
В моей голове сейчас A/B тесты скорее приравниваются к экспериментам в общем смысле, поэтому хочу рассказать, почему мне интересно ими заниматься. Причина номер ноль – у меня образование в вычислительной физике (с которой не сложилось), но кажется отголоски как раз проявляют себя в желании экспериментировать.
Под экспериментами я понимаю как классические A/B, так и все возможные causal inference подходы. На первый взгляд, ты учишься дизайнить тест, считать размер выборки, применять стат тесты, потом разбираешься с ratio метриками, стратификацией и CUPED, и вот ты как-будто все знаешь. Потом оказывается, что есть много сложностей в каждом типе продукта – в условном офлайн ритейле приходится работать с магазинами, а в ride hailing проводить свитчбеки. А вообще бывает так, что не всегда есть возможность провести A/B и необходимо использовать diff-in-diff, синтетический контроль и нужно как-то матчить пользователей, и тут уже начинается ML. Вместе со всем этим есть вопросы культуры экспериментов в компании, их автоматизации и (если нужно) создание платформы. И оказывается, что мир экспериментов чрезвычайно многогранен, и чем дальше ты в него погружаешься, тем больше задач и новых вызовов перед тобой стоит. Понятно, что есть еще много чего интересного в аналитике, но сфера экспериментов настолько широка, что даже если заниматься только ей, то все равно будут находиться новые вызовы и точки роста (как твои, так и продукта). В этом и кайф.
Вот например целый сайт с вакансиями только с экспериментами, возможно найдите там что-то для себя.
А вчера, пока мы с коллегой на фото думали как провести неочевидный geo тест, наткнулся на крутой блог про эксперименты (там и про ускорение, и про последовательные тесты, и про causal inference, да еще и с кодом), советую ознакомиться для расширения своего экспериментального кругозора.
Еще одна огромная подборка материалов от топовых зарубежных компаний.
И мой роадмап то, как развиваться в A/B тестах.
А вообще, когда у вас однотипные тесты с конверсиями, которые автоматизируются одним скриптом или наличием платформы, то это действительно скучно.
Что думаете, эксперименты – это скучно или интересно?
🔥15👍6❤3🙏1
Сейчас я работаю продуктовым аналитиком, и большинство моих задач – это продуктовые ресерчи, эксперименты (включая causal inference) и иногда ML. Если вы поищете описание вакансий data scientist в зарубежных компаниях, то часто он будет заниматься как раз этим.
Но проблема в том, что далеко не всегда. Где-то этот человек будет некоторым аналогом продуктового аналитика, а где-то будет скорее ML инженером и будет отвечать за деплой моделей и все с этим связанное. И не всегда по описанию вакансии понятно, что имеется в виду.
Дата сайентист – человек швейцарский нож. Название максимально широкое и ожидания такие же – от взаимодействия с бизнесом, визуализаций, экспериментов до построения пайплайнов работы с данными и MLOps. И если хочется расти в эту сторону, то глаза разбегаются от того, что учить и что вообще от тебя будут ожидать.
Я думаю сейчас о том, куда расти дальше и прихожу к том, что во-первых, хочу расти в IC. А во-вторых, в сторону именно DS. Мне интересно заниматься экспериментами, но хочу добавить больше ML в свои задачи. Часто такие люди называются Product Data Scientist или как-то так – Data Scientist, Product Analytics. Вот тут можно почитать про них подробнее.
Мораль такова – ищите не названия вакансий, а то, чем хотите заниматься и развивайтесь в эту сторону. Ну а еще, кажется сейчас нужны T-shaped специалисты, которое так или иначе умеют все (особенно где-нибудь в стартапах). От этого сложнее, но в целом интереснее. Еще замечаю, что все чаще требуют опыт с causal inference, так что это может быть отличной точкой роста для вас и сделает вас более ценным кандидатом.
P. S. Проблема дата сайентистов как раз в том, что никто не знает кто они такие)
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥14👍7❤5