Как прошел мой испытательный срок в WB 🛍

Всем привет! Буквально недавно закончился мой испытательный срок, решил с вами об этом поделиться.

С самого начала у меня не было сомнений, что все будет ок в плане прохождения. Еще больше удивился, когда мне за 2 месяца до конца ИС сказали, что план закрыт. Пятилетка за год, получается? 😁

Было много ресерчей по поиску точек роста в продукте, A/B тесты, периодически ML и классическая работа аналитика (дашборды, витрины собрать, автоматизировать). Мне очень нравится, что есть возможность заниматься тем, чем что действительно интересно.

Был приятно удивлён, когда увидел стек, очень похожий на тот, что был в 💙. Правда удивительно, да? 😬
Когда я устраивался в Ozon, думал, что вылечу с работы через месяц, так как не работал классическим аналитиком с кучей инструментов.

Есть, конечно, проблема с процессами, но куда без этого?

1. Единой документации нет — только локальные описания под отдельные витрины.
2. Периодически происходит рестарт систем, в которых работаю (JH, например).

Чего-то глобального, что влияет негативно на мою работу не нашел, буду двигаться дальше.

А, ну еще я начал проводить собеседования дополнительно, так как решил, что это важно в плане оценки скиллов, взаимодействия с людьми. В общем, интересно сидеть по другую сторону экрана 😙

Расскажу немного про общее впечатление, так как оно было неоднозначное до трудоустройства.

Все нравится, команда топчик, продакты заряженные (по мне, это одно из ключевых, когда ребятки заряжены). Есть, конечно, куда расти и мне и процессам, но негативного (которое было со стороны). Очень нравится, что спринт длится 2 недели, за это время можно раскачаться 🍪🍪

Ставьте 🕺, если интересно узнать, что я для вас готовлю. Скорее всего это будет следующим постом.

🔽 Делитесь в комментариях, как прошел ваш последний испытательный срок 🔽

@zasql_python

🍪🍪 Полезные материалы для аналитика в одном месте

Хотел дропнуть на следующей неделе, но подумал — зачем ждать? 😄

😮 zasqlpython.ru — новый домен и куча новых материалов!

Я обновил сайт и наконец собрал всё, что копил несколько лет в канале и в заметках, все в одном месте, будет список дополняться.

Что появилось:

📚 Большая подборка материалов по SQL / Python / A/B / ML

🧠 Полезные шаблоны, шпаргалки, разборы кейсов

⭐ Возможность сохранять понравившиеся вопросы и собирать свои подборки

🎲 В планах: режим рандомной тренировки + дополнительные секции

Если у вас есть идеи, что добавить — пишите в комментарии.
Будет интересно посмотреть, что сейчас востребовано у аналитиков.

Заходите, тестируйте, ломайте — всё как мы любим 😁

🔗 Ссылочку дублирую еще и здесь 🔗

Ставьте 🕺, если годно, а если нет, бросьте в меня камнем 👀

@zasql_python

🆎 [EN] Бесплатный курс по A/B тестированию

🐸 Знаю, что их не так много, но я нашел годноту, которую добавил к себе в материалы на сайт

😍 От Сколтеха есть курс, который ведется на английском языке, но ведут его русскоговорящие ребята (в т. ч. Александр Сахнов).

Всего 40 уроков, 5 недель обучения и есть практика в Google Colab (ipynb)

🤔 Программа курса

— Неделя 1. А/B-тесты. Введение
— Неделя 2. Основы статистики. Параметрическое оценивание. Бутстреп
— Неделя 3. Основы статистики. Проверка гипотез
— Неделя 4. А/B-тесты. Базовый уровень
— Неделя 5. А/B-тесты. Повышение чувствительности. Обзор современных методов

Конечно же, я добавил еще лекции ШАДа по A/B тестированию, как же без них 🍪🍪

Ставьте 🕺, если нужны мысли про вайбкодинг в целом и как я это вижу в плане разработки
Если уже хватит апдейтов про сайт, ставьте 😮

🥺 Пока вы здесь, киньте бустов (это бесплатно для Premium), плиз, чтобы я смог поменять фон и добавить больше эмодзи в реакции на постах

@zasql_python

Про вайбкодинг

(*на картинке вайб котик)

О да, и до меня дошла эта тема. Особенно, когда вчера Cloudflare не очень хорошо себя чувствовал, из-за чего часть чатов была недоступна (Perplexity, ChatGPT и др.). Вот блин, пришлось руками код писать, проверка на компетенцию специалиста в современных реалиях. А отобрать у тебя ИИ, кто ты? 👀

В общем, сам "термин", про который еще в феврале 2025 написал Andrew Karpathy. Суть в том, что все ошибки и вообще весь код загоняется в LLM до тех пор, пока он не начал работать. А сам в коде ты можешь даже не разбираться (зачастую так 🐸), главное показать, что ты хочешь протестировать и хорошо написать промпт для модели. Руководство на русском прикреплю сюда. Даже начали делать какие-то конторы курсы по вайб-кодингу, весьма интересно 🤔

Мне удалось сделать сайт по сути таким образом: был подобран агент, идея, которая была реализована с помощью различных промптов, тестов, кучи дотюнивания и так по кругу. По сути ИДЕЯ самое ключевое (если мы не упираемся в детали разработки, определение зависимостей между проектами и переписыванием кода за современными языковыми моделями). Особенно, когда есть сложная архитектура.

Знаю ребят, кто использует LLM для прототипирования / питча идеи, ее визуализации и лучшей "продажи". А кто-то даже использует в качестве рабочего решения, которое за несколько дней выводится в прод. Звучит впечатляюще, особенно, если оглядеться 3-4 года назад, когда для реализации гипотезы или хотя бы визуала нужно было больше времени.

Ключевое: агенты не таблетка, так как сейчас встречается много сервисов / инструментов, которые похожи друг на друга. То есть для простых приложений снизился порог входа, но то, что отделяет годный продукт от обычного — идея. Ну и соответственно, возможность продать роляет, поэтому навыки в маркетинге (куда я изначально хотел метить, возможно, расскажу про это историю позже 💃) будут как нельзя кстати.

Мое мнение: Гипотезы можно тестировать быстрее, но только тогда, когда вся система людей, ответственных за выкатку фичи в продукте, способна поддержать идею и быстро ее реализовать (в том числе разработка, аналитика, дизайнеры, продакты). Знание предметной области важно (например, по части аналитики) и нельзя просто бездумно делегировать ИИ (пока что 😁), то есть с точки зрения написания кода (когда ты уже знаешь определенные паттерны) — это про ускорение процесса, а не про бездумное копирование 🍪🍪.

Вайбкодинг про скорость тестирования идей.

Давайте наберем 100+ 🕺 и я выкатываю следующий пост, кстати пишите в комментах о чем вам бы было интересно почитать)

🥺 Пока вы здесь, киньте бустов (это бесплатно для Premium), плиз, чтобы я смог поменять фон и добавить больше эмодзи в реакции на постах

@zasql_python

Выбор доработки по практике для zasqlpython.ru

Писали некоторые ребята, что хотят видеть больше практики на сайте. Что ж, именно по продуктовым задачам можно это сделать, только нужно помочь определиться с форматом ✏

😮 Первый формат: Практика прямо на сайте. В ячейке пишешь код на синтаксисе (SQL / Python) -> нажимаешь Run (смотришь на вывод) -> дальше сдаешь сам код, сравнивается с ответом

➕ Плюсы:

1. Всё внутри сайта. Удобство для пользователя, не нужно лишний раз переходить, как на литкоде, но продуктовые задачи.

2. Быстрая проверка, удобно решать прямо с мобилки/рабочего места, к пункту 1.

3. Можно делать мини-интерактив вроде анализов, фильтров и т.д.

4. Единый контекст. Понятный пайплайн решения.

5. Сразу видно результат выполнения кода на тех данных, что даны в задаче.

➖ Минусы:

1. Нужна база данных в фоне (или автосоздание семпла таблиц при запуске). Но как будто норм, если все будет развернуто локально, только вопрос куда будет обращаться пользователь, к заново созданной базе после каждой сессии? 🤔

2. Нужно защищаться от вечных циклов, тяжёлых запросов и т.п (например, продумать таймаут, чтобы находчивые пользователи не сделали while True ♾, я уверен, что еще много всякого).

3. Поддержка требует бэкенда и ресурсов. Несколько датацентров нужно под это дело 🤨, правда 😐

🕺 Второй формат: открываешь Google Colab и делаешь задание, в которое вводишь ответ. То есть сам код и его выполнение в одном месте -> ожидается только ответ

➕ Плюсы:

1. Полная свобода: можно строить графики, делать SQL через SQLite, исследовать много всякого. Графики покрутить, с Gemini обмозговать, если нужно 💅

2. Можно сохранить результат как мини-проект на GitHub 👩‍💻

3. Сайт не нагружается, всё выполняется в Colab 😏, плюс для меня, но мб для кого-то критично.

➖ Минусы:

1. Нужно переходить на другую платформу. Да, сложно нажать по ссылке и выполнить задания, вдруг там вирусы, не ну а чего? ❓

2. Не так все очевидно (если нет четкого ТЗ по ячейкам, можно закопаться и уйти в дебри). Если не будет четко описанного ТЗ, что считаем, чем пользуемся, для чего делаем, можно прийти в тупик. Но зато симулятор аналитика в реальной жизни получится 🤣

Таким образом возникает трейдофф между удобством пользователя (всё на сайте, моментальная проверка) и сложностью реализации/поддержки (инфраструктура, защита, ресурсы) 🤣, ох уж этот ваш вайбкодинг

Мне интересно понять: какой формат вы выберете?

😮 — Формат с ячейками прямо на сайте (есть окно для ввода кода)
🕺 — Формат с вводом варианта ответа (где-то в другом месте делаете самостоятельно)
😎 — Гибридный формат

Пишите в комментариях ваши мысли, буду рад почитать

Сегодня, как и вчера я на Матемаркетинге, планирую выпустить пост саммари

👍

. Кто хочет пообщаться, пишите

✨

@zasql_python

Прошли 2 дня Матемаркетинга…

Было очень приятно увидеть знакомые лица, пообщаться вживую и наконец-то выйти из Telegram хоть на пару дней 😄
Если хотите — го накидаем много 🕺🕺🕺🕺, а я расскажу свои впечатления, что понравилось, что удивило и сколько мерча удалось унести за все активности (их было много 👀).

Хочу собрать мини-обзор с докладами, которые зашли — так что пишите в комментах, кто был, что понравилось и что взять на заметку 🙌

@zasql_python

HR: Расскажите про свой опыт в ML?

Ответ убил...

Пишите свой вариант для этой картинки в комментариях 🔽

@zasql_python

😮 Новый день — новый продукт для аналитиков 😮

Бот для проверки навыков продуктовых и дата-аналитиков.

Был я на стенде ММ'25 и мне зашла идея сделать квиз, но более масштабный, а не только для 10 вопросов. Также я видел у знакомых ребят подобный продукт, давно хотел реализовать, только на своей стороне с упором на продуктовую аналитику.

1. Только варианты ответов по кнопкам, никаких развернутых.
2. Можно собирать статистику по количеству правильных и неправильных вопросов.
3. Планирую это добавить на сайт для логического продолжения, чтобы точно всегда было под рукой.

Почему вам должно зайти?

1. Бесплатно 💵
2. Больше упора на A/B, продуктовые кейсы, метрики и т.д. 🆎
3. Объяснение варианта ответа
4. Все в Телеграм, удобно, бесшовно

По поводу лого, если интересно. Сгенерировал в Figma AI по промпту, несколько раз закидывал. Изначально использовал классический вариант генерации через DALLE-3, но чет не зашло, так как мне нужен был лого, а тут прям понравилось. В общем, советую, кто будет делать для себя визуал (мб лого для канала, например, элементы на сайте и тд).

Ставьте 🕺, если зашло! Пишите свои комментарии, что можно добавить

Если вы хотите добавить свои вопросы для собесов, прикрепляйте их сюда ⬅️

Хочу добить 10 лвл канала, сейчас пока восьмой, но это уже неплохо (буст доступен для тех, у кого премиум — это одна кнопка и бесплатно), чтобы сделать обои в своем стиле + несколько прикольных эмодзи. Поэтому, пока вы здесь, нажмите кнопочку 🥺🥺🥺.

@zasql_python

Чем дольше работаешь с данными, тем яснее становится простая штука: красивый дашборд ещё не значит, что бизнес двигается вперёд.

👀 Бывают дни, когда ты смотришь на идеально собранный отчет, все понимаешь по цифрам… Но следующая гипотеза все равно рождается где-то на стыке интуиции, опыта и внутреннего знания, что вроде должно сработать.

В этот момент слово data-driven начинает звучать как легкая самоирония. Формально — да, мы принимаем решения на основе данных, в реальности получается так, что часто живём на интуиции и модных терминах. И очень редко кто-то честно отвечает на вопрос: А реально ли выстроить работающий data-driven подход, а не жить иллюзией, что мы уже там?

🧠 27 ноября в 18:00 мск на бесплатном вебинаре «Data-Driven: хайп или реальная необходимость?» karpovꓸcourses будут разбирать, где в этой истории маркетинг, а где реальная практика.

Спикер — Дмитрий Казаков, директор по аналитике Kolesa Group. 10+ лет опыта в data, BI и ML. Создает эксперименты, строит data-культуру и делится опытом с аналитиками как ментор и преподаватель.

✏️ О чем будет вебинар

Что такое data-driven на практике и что он дает бизнесу. Сейчас вокруг этого хайп, хочется понять, а как реально выстроить процесс.

Через какие этапы проходит компания, чтобы к нему прийти, и где чаще всего всё ломается. Замечаю, что казалось бы зрелые компании / команды могут принимать решения, основываясь на интуиции. Вероятность ошибки растет, что грустно 😓

Расскажут о тех базовых принципах и ключевых элементах, без которых культура данных не работает по-настоящему, а быстро скатывается в профанацию и «отчёты ради отчётов». Печально наблюдать в команде по 50-100 дашбордов, где пользуются от силы 5-10 😫

Почему аналитики останутся одной из самых востребованных ролей в 2026 году. Данные в компаниях становится всё больше, а людей, которые умеют переводить эти данные в понятные решения, по-прежнему мало.

🐸 Кому зайдет

1️⃣ аналитикам и data-спецам, которые хотят сильнее влиять на решения, а не только «делать отчёты»
2️⃣ продактам и менеджерам, уставшим от «отчёт ради отчёта» и ищущим системный подход к данным;
3️⃣ тем, кто присматривается к аналитике как карьерному треку и думает, куда двигаться в 2026 году.

👉 Присоединяйтесь по ссылке: https://clc.to/erid_2W5zFGjVf6g

Реклама. ООО "КАРПОВ КУРСЫ". ИНН 7811764627. erid: 2W5zFGjVf6g

Как относитесь к задачам на логику на собесах?

Это задачи из разряда

— Сколько кареглазых брюнетов заказывают в сервисе доставки продуктов в Питере?
— Сколько поместится шариков в самолет (конкретную модель)?
— Сколько сантехников в Москве? (у меня это было)
— Сколько максимально людей по воскресеньям можно встретить на вокзале?
и т.д.

Оказывается, у этого даже есть свое название, нужно у нанимающей стороны спросить. Задачи Ферми

Задачи Ферми — это приближённые вычислительные задачи, в которых требуется оценить величину, трудно поддающуюся точному измерению. Они названы в честь Энрико Ферми, известного умением получать разумные численные оценки на основе минимального количества исходных данных и упрощённых предположений.

🙃 Теперь понятно откуда ноги растут

С одной стороны, это должно косвенно отражать мышление кандидата и то, как он думает. С другой стороны, это никак не относится к работе. Решить ты это можешь, если уже встречался с такими задачами и тратил на них время. Ну мб их вряд ли можно назвать логическими сейчас, так как это просто проход от общего (что известно) к частному (с предположениями).

😮 Как мне кажется, лучше задать больше вопросов про продуктовую часть, чтобы четко понимать, что кандидат понимает домен и может с ним справиться. Знаю ребят, которые по-прежнему дают эти задачи на собеседовании. К сожалению, тут нужно понять, что решение этой задачи не дает представление о кандидате.

А вы как думаете, есть ли смысл от таких задач? Напишите, попадались ли вам такие вопросы? Ставьте 🕺, пишите комментарии.

@zasql_python