Не цель важна, а важен путь. Как определить оптимальную подпоследовательность тем при автоматизации чатов
При разработке чат-бота мы столкнулись с задачей планирования этапов автоматизации. Эта задача возникает, когда охватить все темы невозможно из-за их многочисленности и постоянного изменения их содержания. Поэтому перед реализацией сценариев важно понимать, какое множество тем чатов необходимо покрыть в первую очередь, чтобы за фиксированный период времени и с ограниченным количеством ресурсов достичь максимального эффекта. В статье разберем постановку задачи, ее формализацию и одно из решений.
Читать: https://habr.com/ru/companies/garage8/articles/720832/
При разработке чат-бота мы столкнулись с задачей планирования этапов автоматизации. Эта задача возникает, когда охватить все темы невозможно из-за их многочисленности и постоянного изменения их содержания. Поэтому перед реализацией сценариев важно понимать, какое множество тем чатов необходимо покрыть в первую очередь, чтобы за фиксированный период времени и с ограниченным количеством ресурсов достичь максимального эффекта. В статье разберем постановку задачи, ее формализацию и одно из решений.
Читать: https://habr.com/ru/companies/garage8/articles/720832/
Andrej Karpathy: глубокие нейросети 33 года назад и 33 года спустя
На мой взгляд, статья Янна Лекуна с соавторами Backpropagation Applied to Handwritten Zip Code Recognition (1989 год) имеет определённую историческую ценность, поскольку, насколько мне известно, это первое реальное применение нейронной сети, от начала до конца обученной при помощи обратного распространения (backpropagation). Если не учитывать крошечный датасет (7291 изображений цифр в градациях серого размером 16x16) и крошечный размер использованной нейронной сети (всего тысяча нейронов), эта статья спустя 33 года ощущается вполне современной — в ней описана структура датасета, архитектура нейронной сети, функция потерь, оптимизация и приведены отчёты об величинах экспериментальных ошибок классификации для обучающего и тестового датасетов. Всё это очень узнаваемо и воспринимается как современная статья о глубоком обучении, только написанная 33 года назад. Я решил воспроизвести эту статью 1) для развлечения, а ещё 2) чтобы использовать это упражнение как исследование природы прогресса глубокого обучения.
Читать: https://habr.com/ru/articles/724286/
На мой взгляд, статья Янна Лекуна с соавторами Backpropagation Applied to Handwritten Zip Code Recognition (1989 год) имеет определённую историческую ценность, поскольку, насколько мне известно, это первое реальное применение нейронной сети, от начала до конца обученной при помощи обратного распространения (backpropagation). Если не учитывать крошечный датасет (7291 изображений цифр в градациях серого размером 16x16) и крошечный размер использованной нейронной сети (всего тысяча нейронов), эта статья спустя 33 года ощущается вполне современной — в ней описана структура датасета, архитектура нейронной сети, функция потерь, оптимизация и приведены отчёты об величинах экспериментальных ошибок классификации для обучающего и тестового датасетов. Всё это очень узнаваемо и воспринимается как современная статья о глубоком обучении, только написанная 33 года назад. Я решил воспроизвести эту статью 1) для развлечения, а ещё 2) чтобы использовать это упражнение как исследование природы прогресса глубокого обучения.
Читать: https://habr.com/ru/articles/724286/
👍1
NULL в SQL: Что это такое и почему его знание необходимо каждому разработчику
NULL - это специальное значение, которое используется в SQL для обозначения отсутствия данных. Оно отличается от пустой строки или нулевого значения, так как NULL означает отсутствие какого-либо значения в ячейке таблицы.
История появления NULL в SQL довольно интересна и длинна. В начале 1970-х годов Д. Камерер (D. Chamberlin) и Р. Бойд (R. Boyce) предложили использовать реляционную модель для полной замены иерархических и сетевых моделей данных, которые были актуальны в то время. Полная замена предполагала возможность хранения значений NULL в таблицах структуры базы данных.
Первоначально, NULL был создан как интегральный элемент реляционной модели данных. Это означало, что NULL мог быть использован в качестве значения для любого типа данных (целого числа, строки и т.д.) или даже целой строки (например, таких значений как "неизвестно" или "нет данных").
Когда была разработана SQL, NULL был реализован как специальное значение или маркер, который указывает на отсутствие значения в столбце. Таким образом, в SQL NULL означает отсутствие значения или неопределенное значение.
Однако, NULL создал некоторые проблемы при работе с данными в SQL. Например, если вы выполняете операцию на столбце, содержащем NULL значение, результат операции также будет NULL. Это означает, что использование NULL может приводить к нежелательным результатам, таким как непредсказуемое поведение.
Однако, важно понимать, что NULL не обязательно означает отсутствие информации или отсутствие значения в столбце. NULL может быть использован для разных целей, таких как указание на неопределенный результат для вычислений или как маркер для отметки отсутствия значения в таблице.
Читать: https://habr.com/ru/articles/725214/
NULL - это специальное значение, которое используется в SQL для обозначения отсутствия данных. Оно отличается от пустой строки или нулевого значения, так как NULL означает отсутствие какого-либо значения в ячейке таблицы.
История появления NULL в SQL довольно интересна и длинна. В начале 1970-х годов Д. Камерер (D. Chamberlin) и Р. Бойд (R. Boyce) предложили использовать реляционную модель для полной замены иерархических и сетевых моделей данных, которые были актуальны в то время. Полная замена предполагала возможность хранения значений NULL в таблицах структуры базы данных.
Первоначально, NULL был создан как интегральный элемент реляционной модели данных. Это означало, что NULL мог быть использован в качестве значения для любого типа данных (целого числа, строки и т.д.) или даже целой строки (например, таких значений как "неизвестно" или "нет данных").
Когда была разработана SQL, NULL был реализован как специальное значение или маркер, который указывает на отсутствие значения в столбце. Таким образом, в SQL NULL означает отсутствие значения или неопределенное значение.
Однако, NULL создал некоторые проблемы при работе с данными в SQL. Например, если вы выполняете операцию на столбце, содержащем NULL значение, результат операции также будет NULL. Это означает, что использование NULL может приводить к нежелательным результатам, таким как непредсказуемое поведение.
Однако, важно понимать, что NULL не обязательно означает отсутствие информации или отсутствие значения в столбце. NULL может быть использован для разных целей, таких как указание на неопределенный результат для вычислений или как маркер для отметки отсутствия значения в таблице.
Читать: https://habr.com/ru/articles/725214/
👍1
Ультимативная дорожная карта для изучения SQL и баз данных в 2023 году + источники для знаний
Roadmap, который поможет вам научиться работать с SQL. Чтобы стать настоящим экспертом в SQL, нужно много практиковаться и изучать различные аспекты языка на протяжении многих лет. Мой Roadmap предлагает отличный старт для начала изучения SQL, поэтому я рекомендую вам приступить к обучению согласно плану.
Читать: https://habr.com/ru/articles/725414/
Roadmap, который поможет вам научиться работать с SQL. Чтобы стать настоящим экспертом в SQL, нужно много практиковаться и изучать различные аспекты языка на протяжении многих лет. Мой Roadmap предлагает отличный старт для начала изучения SQL, поэтому я рекомендую вам приступить к обучению согласно плану.
Читать: https://habr.com/ru/articles/725414/
Как я из специалиста по защите информации стал аналитиком данных. Моя история
Привет, хабр! Меня зовут Алексей, я работаю аналитиком данных в компании "Мегапьютер", но я не сразу стал им. Чтобы понять, кем я действительно хочу работать, потребовалось время.
В 2017 я закончил ЧГУ (Чебоксарский Государственный Университет) по специальности защита информации, но и начал свой трудовой путь в телекоммуникационной компании специалистом по защите информации.
И пошло-поехало первое, что я делал, приходя на работу изо дня в день - проверял свой почтовый ящик на наличие уведомлений о событиях информационной безопасности (ИБ). Данные уведомления поступали из различных источников, включая системы обнаружения вторжений, брандмауэры и антивирусное программное обеспечение. Специалист по ИТ-безопасности, то есть я, должен знать эти предупреждения, чтобы определить, представляют ли они реальную угрозу или ложное срабатывание.
Читать: https://habr.com/ru/articles/725896/
Привет, хабр! Меня зовут Алексей, я работаю аналитиком данных в компании "Мегапьютер", но я не сразу стал им. Чтобы понять, кем я действительно хочу работать, потребовалось время.
В 2017 я закончил ЧГУ (Чебоксарский Государственный Университет) по специальности защита информации, но и начал свой трудовой путь в телекоммуникационной компании специалистом по защите информации.
И пошло-поехало первое, что я делал, приходя на работу изо дня в день - проверял свой почтовый ящик на наличие уведомлений о событиях информационной безопасности (ИБ). Данные уведомления поступали из различных источников, включая системы обнаружения вторжений, брандмауэры и антивирусное программное обеспечение. Специалист по ИТ-безопасности, то есть я, должен знать эти предупреждения, чтобы определить, представляют ли они реальную угрозу или ложное срабатывание.
Читать: https://habr.com/ru/articles/725896/
Пять причин, по которым вам нужны синтетические данные
Сбор и разметка данных в реальном мире может быть длительным и дорогостоящим занятием. Кроме того, у этих данных могут быть проблемы с качеством, разнообразием и количеством. К счастью, подобные проблемы можно решать при помощи синтетических данных.
Для обучения модели машинного обучения нужны данные. Задачи data science обычно непохожи на соревнования Kaggle, где у вас есть отличный крупный датасет с готовой разметкой. Иногда приходится собирать, упорядочивать и очищать данные самостоятельно. Такой процесс сбора и разметки данных в реальном мире может быть долгим, неудобным, неточным, а иногда и опасным. Более того, в конце этого процесса может оказаться, что полученные в реальном мире данные не соответствуют вашим требованиям с точки зрения качества, разнообразия (например, дисбаланс классов) и количества.
Читать: https://habr.com/ru/articles/725810/
Сбор и разметка данных в реальном мире может быть длительным и дорогостоящим занятием. Кроме того, у этих данных могут быть проблемы с качеством, разнообразием и количеством. К счастью, подобные проблемы можно решать при помощи синтетических данных.
Для обучения модели машинного обучения нужны данные. Задачи data science обычно непохожи на соревнования Kaggle, где у вас есть отличный крупный датасет с готовой разметкой. Иногда приходится собирать, упорядочивать и очищать данные самостоятельно. Такой процесс сбора и разметки данных в реальном мире может быть долгим, неудобным, неточным, а иногда и опасным. Более того, в конце этого процесса может оказаться, что полученные в реальном мире данные не соответствуют вашим требованиям с точки зрения качества, разнообразия (например, дисбаланс классов) и количества.
Читать: https://habr.com/ru/articles/725810/
Частотный vs байесовский подходы: оцениваем True Positive Rate при неполной разметке данных
Привет, Хабр! Меня зовут Алан Савушкин (@naive_bayes), я — дата-сайентист в команде Data Science & Big Data «Лаборатории Касперского», и мы отвечаем в том числе за фильтрацию нерелевантных алертов при телеметрии киберугроз в проекте Kaspersky Managed Detection and Response (MDR).
В данной статье хочу с вами поделиться, как мы решали задачу построения оценки TPR (True Positive Rate) в условиях неполной разметки данных. Может возникнуть вопрос: а что там оценивать? TPR по своей сути всего лишь доля, а построить доверительный интервал на долю легче простого.
Спорить не буду, но добавлю, что из статьи вы узнаете:
— Что даже в использовании такого интервала есть свои условия.
— Как на основе серии проверки гипотез получить доверительный интервал, используя под капотом гипергеометрическое распределение. А можно ли использовать биномиальное? Спойлер: можно, но тогда важно понимать, на какой вопрос вы отвечаете, пользуясь такой оценкой. Здесь мы рассмотрим задачу с частотной точки зрения.
— Что будет, если скрестить биномиальное распределение с бета‑распределением, и как этот гибрид используется в качестве сопряженного априорного распределения для гипергеометрического распределения. А здесь мы рассмотрим задачу с байесовской точки зрения.
— И, собственно, в чем прикол этой неполной разметки данных, и как мы докатились до всего перечисленного выше.
Тизер получился обширным, и если вам стало интересно — что ж, тогда давайте разбираться.
Читать: https://habr.com/ru/companies/kaspersky/articles/726764/
Привет, Хабр! Меня зовут Алан Савушкин (@naive_bayes), я — дата-сайентист в команде Data Science & Big Data «Лаборатории Касперского», и мы отвечаем в том числе за фильтрацию нерелевантных алертов при телеметрии киберугроз в проекте Kaspersky Managed Detection and Response (MDR).
В данной статье хочу с вами поделиться, как мы решали задачу построения оценки TPR (True Positive Rate) в условиях неполной разметки данных. Может возникнуть вопрос: а что там оценивать? TPR по своей сути всего лишь доля, а построить доверительный интервал на долю легче простого.
Спорить не буду, но добавлю, что из статьи вы узнаете:
— Что даже в использовании такого интервала есть свои условия.
— Как на основе серии проверки гипотез получить доверительный интервал, используя под капотом гипергеометрическое распределение. А можно ли использовать биномиальное? Спойлер: можно, но тогда важно понимать, на какой вопрос вы отвечаете, пользуясь такой оценкой. Здесь мы рассмотрим задачу с частотной точки зрения.
— Что будет, если скрестить биномиальное распределение с бета‑распределением, и как этот гибрид используется в качестве сопряженного априорного распределения для гипергеометрического распределения. А здесь мы рассмотрим задачу с байесовской точки зрения.
— И, собственно, в чем прикол этой неполной разметки данных, и как мы докатились до всего перечисленного выше.
Тизер получился обширным, и если вам стало интересно — что ж, тогда давайте разбираться.
Читать: https://habr.com/ru/companies/kaspersky/articles/726764/
Apache Sedona — как быстро работать с геоданными
Привет! В рамках своей работы в beeline tech мы часто взаимодействуем с геоданными. Для решения проблем, связанных с хранением, обработкой и анализом большого объема распределенных пространственных данных, мы используем Apache Sedona (бывший Geospark). Мы — Денис Афанасьев, аналитик больших данных, и Женя Рыбалкин, инженер больших данных, под катом расскажем, почему выбрали именно этот инструмент и что он умеет. А чтобы показать, зачем вообще работать с геоданными, давайте возьмем пример расчета посещаемости хоккейных матчей в Москве, как-никак плей-офф в разгаре.
Давайте по порядку. Почти любой доступный смартфон, умные часы, фитнес-браслеты, оборудование для IoT — всё это может получать и передавать данные о собственном местоположении. Кроме потребительского железа серьезную эволюцию прошёл и интернет вещей в целом, причем как классический IoT для умного дома и других полезностей, так и индустриальный IIoT, заточенный под мониторинг сложных технологических систем, сельское хозяйство, мониторинг окружающей среды и многое другое.
Следствием такого развития, как в количественном, так и в качественном плане, стал ощутимый рост того объёма данных, который все эти устройства генерируют. Ну и что нам с ними делать? Давайте разберемся на примере геоданных!
Зачем вообще кому-то нужны геоданные?
Читать: https://habr.com/ru/companies/beeline_tech/articles/726614/
Привет! В рамках своей работы в beeline tech мы часто взаимодействуем с геоданными. Для решения проблем, связанных с хранением, обработкой и анализом большого объема распределенных пространственных данных, мы используем Apache Sedona (бывший Geospark). Мы — Денис Афанасьев, аналитик больших данных, и Женя Рыбалкин, инженер больших данных, под катом расскажем, почему выбрали именно этот инструмент и что он умеет. А чтобы показать, зачем вообще работать с геоданными, давайте возьмем пример расчета посещаемости хоккейных матчей в Москве, как-никак плей-офф в разгаре.
Давайте по порядку. Почти любой доступный смартфон, умные часы, фитнес-браслеты, оборудование для IoT — всё это может получать и передавать данные о собственном местоположении. Кроме потребительского железа серьезную эволюцию прошёл и интернет вещей в целом, причем как классический IoT для умного дома и других полезностей, так и индустриальный IIoT, заточенный под мониторинг сложных технологических систем, сельское хозяйство, мониторинг окружающей среды и многое другое.
Следствием такого развития, как в количественном, так и в качественном плане, стал ощутимый рост того объёма данных, который все эти устройства генерируют. Ну и что нам с ними делать? Давайте разберемся на примере геоданных!
Зачем вообще кому-то нужны геоданные?
Читать: https://habr.com/ru/companies/beeline_tech/articles/726614/
От Amazon Lex до GPT-4: как сделать бота со «своими» данными?
Тема ChatGPT и OpenAI моделей сейчас на хайпе. Но на них одних свет клином не сошёлся. Или всё-таки сошёлся? Попробуем разобраться и обойдёмся сегодня без кода, только общие понятия, боль и страдание.
Читать: https://habr.com/ru/articles/726698/
Тема ChatGPT и OpenAI моделей сейчас на хайпе. Но на них одних свет клином не сошёлся. Или всё-таки сошёлся? Попробуем разобраться и обойдёмся сегодня без кода, только общие понятия, боль и страдание.
Читать: https://habr.com/ru/articles/726698/
Дайджест Python #6: как заказать столик в ресторане через ChatGPT и почему лень — не порок
Собрали дайджест из статей про Python с 16 по 31 марта. Узнайте, как инвестировать при помощи Big Data и как создать голосовой помощник.
Читать: «Дайджест Python #6: как заказать столик в ресторане через ChatGPT и почему лень — не порок»
Собрали дайджест из статей про Python с 16 по 31 марта. Узнайте, как инвестировать при помощи Big Data и как создать голосовой помощник.
Читать: «Дайджест Python #6: как заказать столик в ресторане через ChatGPT и почему лень — не порок»
Tproger
Дайджест Python #6: как заказать столик через ChatGPT
Собрали дайджест из статей про Python с 16 по 31 марта. Узнайте, как инвестировать при помощи Big Data и как создать голосовой помощник.
Базы данных для самых маленьких
Во время работы с различными проектами, будь то небольшой блог или огромная web-платформа, неизбежно возникает необходимость хранить и организовывать большие объемы данных. Базы данных являются ключевым элементом в этом процессе, и позволяют легко хранить и быстро получать доступ к необходимой информации. Однако, для начинающих свой путь в айти тема база данных может оказаться сложным и даже запутанным заданием.
В первый раз столкнувшись с термином "база данных", многим это может показаться непонятным и сложным. Я тоже помню свой первый опыт работы с базами данных, но с опытом понял, что их использование не только несложно, но и облегчает многие задачи в работе с информацией. Давайте вместе разберемся, что такое базы данных и зачем они нужны.
Читать: https://habr.com/ru/articles/726412/
Во время работы с различными проектами, будь то небольшой блог или огромная web-платформа, неизбежно возникает необходимость хранить и организовывать большие объемы данных. Базы данных являются ключевым элементом в этом процессе, и позволяют легко хранить и быстро получать доступ к необходимой информации. Однако, для начинающих свой путь в айти тема база данных может оказаться сложным и даже запутанным заданием.
В первый раз столкнувшись с термином "база данных", многим это может показаться непонятным и сложным. Я тоже помню свой первый опыт работы с базами данных, но с опытом понял, что их использование не только несложно, но и облегчает многие задачи в работе с информацией. Давайте вместе разберемся, что такое базы данных и зачем они нужны.
Читать: https://habr.com/ru/articles/726412/
Простой и эффективный метод удаления дубликатов из таблицы
Как быстро и просто удалить дубликаты данных в SQL-базе, чтобы избежать ошибок в программном коде, который использует эти данные.
Читать: «Простой и эффективный метод удаления дубликатов из таблицы»
Как быстро и просто удалить дубликаты данных в SQL-базе, чтобы избежать ошибок в программном коде, который использует эти данные.
Читать: «Простой и эффективный метод удаления дубликатов из таблицы»
Tproger
Как просто удалить дубликаты из SQL-таблицы
Как быстро и просто удалить дубликаты данных в SQL-базе, чтобы избежать ошибок в программном коде, который использует эти данные.
Основные аспекты формирования маппинга витрины для миграции
В настоящее время наша команда в Neoflex выполняет работы по реализации нескольких проектов миграции данных, в рамках которых появляется потребность построения маппинга. Наш опыт основан на проекте крупнейшего в России банка по миграции витрин из СУБД Oracle в СУБД PostgreSQL в рамках импортозамещения отечественным ПО.
Читать: https://habr.com/ru/companies/neoflex/articles/726646/
В настоящее время наша команда в Neoflex выполняет работы по реализации нескольких проектов миграции данных, в рамках которых появляется потребность построения маппинга. Наш опыт основан на проекте крупнейшего в России банка по миграции витрин из СУБД Oracle в СУБД PostgreSQL в рамках импортозамещения отечественным ПО.
Читать: https://habr.com/ru/companies/neoflex/articles/726646/
От рандома до модели: как мы улучшали мэтчинг в Random Coffee
Дано: сервис для профессиональных и дружеских знакомств. Основной продукт Random Coffee — встречи один на один внутри тематических сообществ на базе Телеграма. Каждый понедельник боты сообществ распределяют внутри них пользователей по парам, чтобы те самостоятельно списались и договорились о встрече вживую или онлайн.
Пользователей становилось больше, и нужно было уходить от случайного распределения пар, чтобы увеличить количество успешных состоявшихся встреч.В этой статье я, кофаундер Random Coffee Паша Козлов, и Пётр Пушкарь из компании ACMetric рассказываем, как мы перешли к умному мэтчингу, какие данные используем при подборе собеседников и что из этого вышло.
Читать: https://habr.com/ru/articles/727142/
Дано: сервис для профессиональных и дружеских знакомств. Основной продукт Random Coffee — встречи один на один внутри тематических сообществ на базе Телеграма. Каждый понедельник боты сообществ распределяют внутри них пользователей по парам, чтобы те самостоятельно списались и договорились о встрече вживую или онлайн.
Пользователей становилось больше, и нужно было уходить от случайного распределения пар, чтобы увеличить количество успешных состоявшихся встреч.В этой статье я, кофаундер Random Coffee Паша Козлов, и Пётр Пушкарь из компании ACMetric рассказываем, как мы перешли к умному мэтчингу, какие данные используем при подборе собеседников и что из этого вышло.
Читать: https://habr.com/ru/articles/727142/
Оптимизируем NiFi Flow. Настройка Load Balancing, подходы к Scheduling и выбор метода merge
Если вы используете в своей работе NiFi, то наверняка не раз задумывались об оптимизации, а может быть и делали ее. В этом посте я поделюсь своими наработками в области настроек NiFi, благодаря которым мы получили позитивные результаты и улучшили работу наших собственных сервисов. А если конкретно, речь пойдет про выбор стратегии балансировки нагрузки между нодами кластера (load balancing), настройке работы процессоров NiFi в рамках одной ноды (Concurrent tasks, Run Duration), а также о том, что делать с косяками Merge Record. Если интересно, ныряйте под кат и давайте обсудим, что еще хорошего можно сделать с NiFi.
Читать: https://habr.com/ru/companies/leroy_merlin/articles/726616/
Если вы используете в своей работе NiFi, то наверняка не раз задумывались об оптимизации, а может быть и делали ее. В этом посте я поделюсь своими наработками в области настроек NiFi, благодаря которым мы получили позитивные результаты и улучшили работу наших собственных сервисов. А если конкретно, речь пойдет про выбор стратегии балансировки нагрузки между нодами кластера (load balancing), настройке работы процессоров NiFi в рамках одной ноды (Concurrent tasks, Run Duration), а также о том, что делать с косяками Merge Record. Если интересно, ныряйте под кат и давайте обсудим, что еще хорошего можно сделать с NiFi.
Читать: https://habr.com/ru/companies/leroy_merlin/articles/726616/
10 типичных ошибок в LinkedIn, которые пора исправить
LinkedIn является одной из основных социальных сетей для поиска работы в ИТ-отрасли. На 2023 год LinkedIn имеет более 810 миллионов пользователей, а ежемесячно активными пользователями является более 400 миллионов человек в мире и 6 миллионов пользователей Linkedin из России.
Когда пользователи откликаются на Remote вакансии в LinkedIn, они часто не получают ответов. Есть подходы, которые помогают увеличить количество ответов на запросы, например, прямое общение с работодателями через Inmails. Но для верного и результативного общения требуется сделать ряд подготовительных действий. Первое из которых - обновление профиля в LinkedIN и исправление наиболее частых ошибок.
Типичные ошибки встречаются довольно часто, и могут негативно повлиять на профиль пользователя, уменьшить его шансы на получение откликов, ответов и работы.
Не стоит повторять одни и те же ошибки. Здесь мы рассмотрим 10 типичных ошибок, которые совершают многие пользователи LinkedIN при создании профиля и поясняем, как повысить эффективность профиля за счет их исправления.
10 типичных ошибок в профиле LinkedIn:
Читать: https://habr.com/ru/articles/727466/
LinkedIn является одной из основных социальных сетей для поиска работы в ИТ-отрасли. На 2023 год LinkedIn имеет более 810 миллионов пользователей, а ежемесячно активными пользователями является более 400 миллионов человек в мире и 6 миллионов пользователей Linkedin из России.
Когда пользователи откликаются на Remote вакансии в LinkedIn, они часто не получают ответов. Есть подходы, которые помогают увеличить количество ответов на запросы, например, прямое общение с работодателями через Inmails. Но для верного и результативного общения требуется сделать ряд подготовительных действий. Первое из которых - обновление профиля в LinkedIN и исправление наиболее частых ошибок.
Типичные ошибки встречаются довольно часто, и могут негативно повлиять на профиль пользователя, уменьшить его шансы на получение откликов, ответов и работы.
Не стоит повторять одни и те же ошибки. Здесь мы рассмотрим 10 типичных ошибок, которые совершают многие пользователи LinkedIN при создании профиля и поясняем, как повысить эффективность профиля за счет их исправления.
10 типичных ошибок в профиле LinkedIn:
Читать: https://habr.com/ru/articles/727466/
Основные инструменты для работы в Data Engineering: введение для начинающих Data Engineer'ов
Всем привет!
Меня зовут Надя, я занимаю должность Data Engineer в компании, которая специализируется на разработке мобильных игр. В этой статье я хочу поделиться информацией об основных инструментах, которые я использую в своей работе с данными, и рассказать о каждом из них подробнее.
Читать: https://habr.com/ru/articles/727560/
Всем привет!
Меня зовут Надя, я занимаю должность Data Engineer в компании, которая специализируется на разработке мобильных игр. В этой статье я хочу поделиться информацией об основных инструментах, которые я использую в своей работе с данными, и рассказать о каждом из них подробнее.
Читать: https://habr.com/ru/articles/727560/
👍1
Strange PR for statistics
Read: https://junkcharts.typepad.com/numbersruleyourworld/2023/04/strange-pr-for-statistics.html
Read: https://junkcharts.typepad.com/numbersruleyourworld/2023/04/strange-pr-for-statistics.html
А работают ли игровые механики?
Этот вопрос мне задают постоянно.
Привет, Хабр! Меня зовут Тагир Хайрутдинов, я старший аналитик данных в Альфа-Банке. За прошлый год я посетил примерно 10 профильных конференций и прочих мероприятий. Когда на мероприятиях я рассказываю людям о том, что такое геймификация и какое влияние она оказывает на бизнес на примере проектов Альфы, то самый частый вопрос от маркетологов, овнеров, аналитиков и прочих — «А это реально работает?»
Да, геймификация действительно работает. Об этом и пойдет сегодня речь — я расскажу, что такое геймификация, какой эффект от неё получает бизнес и как мы используем игровые механики в Альфе. Делать я это буду на примере игры «Симулятор мошенника», в которой мы предлагали клиентам в форме игры проверить своё умение распознавать мошенников. Статья будет больше интересна аналитикам, продакт овнерам, маркетологам.
Читать: https://habr.com/ru/companies/alfa/articles/727606/
Этот вопрос мне задают постоянно.
Привет, Хабр! Меня зовут Тагир Хайрутдинов, я старший аналитик данных в Альфа-Банке. За прошлый год я посетил примерно 10 профильных конференций и прочих мероприятий. Когда на мероприятиях я рассказываю людям о том, что такое геймификация и какое влияние она оказывает на бизнес на примере проектов Альфы, то самый частый вопрос от маркетологов, овнеров, аналитиков и прочих — «А это реально работает?»
Да, геймификация действительно работает. Об этом и пойдет сегодня речь — я расскажу, что такое геймификация, какой эффект от неё получает бизнес и как мы используем игровые механики в Альфе. Делать я это буду на примере игры «Симулятор мошенника», в которой мы предлагали клиентам в форме игры проверить своё умение распознавать мошенников. Статья будет больше интересна аналитикам, продакт овнерам, маркетологам.
Читать: https://habr.com/ru/companies/alfa/articles/727606/
Data Engineering Weekly #126
Read: https://www.dataengineeringweekly.com/p/data-engineering-weekly-126
Read: https://www.dataengineeringweekly.com/p/data-engineering-weekly-126
О чём все эти люди говорят, ChatGPT?
Всем привет! Я продуктовый аналитик компании Интерсвязь, и у меня, как и у многих, часто всплывает потребность в том чтобы «разложить по полочкам» кучу разных текстов. Например:
1. Я хочу знать, о чем вообще все отзывы в маркете про мой продукт.
2. У меня есть много писем от клиентов на разные темы, и я хочу их систематизировать.
3. Мне может понадобиться проанализировать старые обращения пользователей в техподдержку, которые не были размечены.
Читать: https://habr.com/ru/articles/727986/
Всем привет! Я продуктовый аналитик компании Интерсвязь, и у меня, как и у многих, часто всплывает потребность в том чтобы «разложить по полочкам» кучу разных текстов. Например:
1. Я хочу знать, о чем вообще все отзывы в маркете про мой продукт.
2. У меня есть много писем от клиентов на разные темы, и я хочу их систематизировать.
3. Мне может понадобиться проанализировать старые обращения пользователей в техподдержку, которые не были размечены.
Читать: https://habr.com/ru/articles/727986/
👍1