Уже сегодня состоится вебинар в 19:00 про синьорство.
Если вы хотите понимать, куда расти — приходите, будет полезно 🥺

Буду рад всех видеть, так как тема актуальная и зачастую непонятно, а что нужно делать, чтобы им стать. Вроде бы кажется, что и делаешь много, закрываешь задачи в срок, находишь импакт на бизнес, но все равно не растешь...

И непонятно — а что вообще нужно, чтобы перейти на следующий уровень?

Сегодня разберём:
🥳 кто такой синьор на самом деле
🥳 какие задачи отличают его от мидла
🥳 какие решения нужно уметь принимать
🥳 сколько это стоит на рынке

Говорим с @roma_protiv_fomo и другими ребятами сегодня.

Если вы в точке "делаю много, но не двигаюсь дальше" — вам точно стоит подключиться.

Сижу с Obsidian 💎, закидываю конспект по временным рядам, планирую через какое-то время дропнуть в формате PDF. От базы до более продвинутых методов. Будут формулки, код, простые примеры.

В качестве основы беру лекции, папиры, статьи на хабре, конечно же, с помощью NotebookLM + ChatGPT.

Сделаю ревью конспекта, дополню необходимым и выложу).

Есть ещё идея: выложить всё на сайт в виде графа знаний — чтобы удобно переходить между темами. Потом так же итеративно собрать A/B, ML, Causal Inference и другое.

@zasql_python

однажды одному сотруднику поручили навайбкодить сервис авторизации для приложения по доставке хорошего настроения в понедельник...

был использован самый продвинутый ии-агент современности, который уступает только лишь Staff инженерам в FAANG.

мне кажется, что получилось неплохо для первого раза. Да, ведь? 👨‍🦳

@zasql_python

🥺 Как придумывать идеи для продуктовых ресерчей?

Возможно, у вас возникало чувство того, что хочется сделать что-то классное с точки зрения аналитики, но непонятно, с чего начать.

На практике идеи для исследований чаще всего лежат прямо рядом.

1. Посмотреть, что происходит в продукте

😮 По своему опыт скажу, что не так много аналитиков регулярно прокликивают дашборды или системно формируют отчетность.

Сделали один раз, а дальше просто закрываем задачи в спринте. Хотя именно там часто появляются первые сигналы для исследований.

Об этом я писал здесь

❓ Иногда достаточно задать простой вопрос: "Почему эта метрика ведет себя именно так? Можем ли мы ответить на этот вопрос прямо? Или нужно искать специфичный срез?"

2. Общение с пользователями

Есть ли в компании продуктовые исследователи, которые проводят интервью или опросы?

Через такие исследования часто подсвечиваются точечные проблемы на определенной выборке пользователей.

Это хороший источник гипотез для аналитики, потому что можно:

🟢проверить масштаб проблемы
🟢посмотреть сегменты пользователей
🟢понять реальный импакт

3. Посмотреть на бенчмарки рынка

Иногда полезно просто понять, как устроены похожие продукты.

Мне в этом хорошо помогает:

🟢 NotebookLM (с недавнего времени активно использую)
🟢 Deep Research в ChatGPT (раньше использовал Perplexity для поиска)

Можно задать конкретную сферу и посмотреть:

🟢какие метрики считают
🟢какие механики используют
🟢как компании растут в этом направлении

4. Посмотреть на продуктовый беклог

Все новое — хорошо забытое старое. Или не сделанное... Иногда в беклоге уже лежат идеи, которые когда-то не дошли до реализации ИЛИ были реализованы, но не проанализированы ИЛИ их можно докрутить для отдельного сегмента пользователей

Иногда такой анализ может сам по себе стать полноценным продуктовым ресерчем.

🔽 Обычно паттерны для исследований появляются в похожих ситуациях:

1. Конверсия падает без очевидной причины
2. Метрика растет только в одном сегменте
3. Пользователи используют фичу не так, как ожидалось
4. Retention новой когорты сильно отличается
5. Конкуренты делают иначе
6. В данных появляется аномальный сегмент и др.

Будет также круто, если вы пользуетесь продуктом, который анализируете. Так поймете основные проблемы, ботлнеки и тд. Об этом я писал пост здесь.

👀 Также важно, чтобы реализация идеи было не супер сложной, так как высока вероятность, что такую идею зарубят

А у вас как дела с продуктовыми исследованиями? Делитесь в комментариях! 🐳

@zasql_python

Сегодня знаменательный день

😃 Во-первых, поздравляю всех девушек с 8 марта! Оставайтесь такими же клевыми. Успехов, радости и гармонии 🌷

☺️ Во-вторых, я добавил новую вкладку на сайт — КОНСПЕКТЫ. Теперь там есть теория по временным рядам (пока что только по ним).

В дальнейшем, этот блок будет расширяться (по вашим запросам пойму, что действительно важно).

Из тем были добавлены различные блоки, которые касаются базовой теории:

📈 сезонность, тренд, ACF, декомпозиции, можете потыкаться, найдете для себя что-то интересное.
Самая большая боль была валидировать и заносить LaTeX формулы...

У меня будет еще для вас несколько прикольных штук, которые в ближайшем времени буду анонсировать. Не переключайтесь!

@zasql_python

осталось 10 минут до конца рабочего дня

не, ну а чего расслабились, давайте переходить на другие ИИ.

взять тот же дипсик или гигачат, чем не решение, правда, ведь? 👀

была у меня история, как я попробовал сгенерировать под задачу простенький график, так у меня дипсик 3/3 случаев убивал ядро...

но, ничего и это стерпим, главное поработать, а дальше все будет хорошо 😁

к тому же короткая рабочая неделя...

А если без шуток, что сейчас используете и сколько тратите денег на все ИИ-сервисы? Пишите в комменты 🔽

Сам использую Codex, Claude Code, Perplexity, NotebookLM и в скором времени еще возьму себе. Использовал еще Gamma, Figma AI и много других

Если интересна тема вайбкодинга и как я использую инструменты, поставьте 🐳

@zasql_python

Как безопасно и без боли встраивать ИИ в прод ↗️

Если вы пишете на Python и хотите использовать ИИ в повседневных задачах, то GoCloud 2026 — точно для вас.

9 апреля провайдер Cloud.ru проведет большую ИТ-конференцию про ИИ и облака. Главная тема в этом году — ИИ как сервис, а именно простые, управляемые и безопасные инструменты для работы с ИИ, которые можно использовать уже сейчас.

Что будет особенно интересно:

▶️Автоматизация: готовые и доступные ИИ-инструменты, RAG без боли, AI-workflows и DevOps-агент в облаке.

▶️Проектирование ИИ-систем: мультиагентная архитектура и кейсы компаний.

▶️Работа с данными: обработка real-time данных, управляемые базы данных, интеграция Spark и ИИ.

▶️Разработка приложений в облаке: автоматизация рутины, DevOps-инструменты и защита приложений.

А еще в программе есть воркшопы: берите ноутбук и решайте прикладные задачи под руководством экспертов Cloud.ru.

Конференция бесплатная, но места ограничены.

👉Успейте зарегистрироваться👈

Сделал свой первый курс по pandas.

Курсов таких очень много, но гештальт определенный для себя закрыл. Смотрел на несколько курсов, которые есть в доступе, проблема в том, что там в формате: "Выбери правильный вариант ответа", а хотелось дропнуть полноценный. КУРС ДЛЯ НОВИЧКОВ 👦

Намучился с тестами и составлением заданий, а также с валидацией всего что есть. Ну ничего страшного, все заработало, по крайнем мере я так думаю 👦

Из интересного, тесты в pandas делаются неочевидно, поэтому в каждое задание вставляется следующий кусок

import json
import sys
import pandas as pd

raw = sys.stdin.read().strip()
payload = json.loads(raw) if raw else {'df': { ... }}
df = pd.DataFrame(payload.get('df', {}))

# ===== Пиши решение ниже =====
result = ...
print(result)

Дальше решение пишется после служебного блока как угодно, главное result вывести. И все.

Я еще готовлю несколько курсов, один из которых будет посвящен SQL, другой будет гибридный.

Ах да, ну еще и сайт пилиться продолжает, скоро сделаю анонс

Поддержите реакциями плиз! 🐳

@zasql_python

🚀 Большое обновление тренажёра для подготовки аналитиков к собеседованиям

За последние месяцы я полностью переработал свой тренажёр: переписал интерфейс, пересобрал структуру и улучшил логику использования.

Изначально это был просто набор материалов. Теперь это уже полноценный продукт, которым удобно пользоваться каждый день.

🍪🍪 Что изменилось в новой версии

1. Новый UI. Адаптивный интерфейс, одинаково удобный на телефоне и десктопе.

2. Обновлённый хедер и футер для мобильных устройств и планшетов. Навигация стала быстрее и интуитивнее.

3. Полностью переработана структура тем. Стало проще ориентироваться и повторять материал.

4. Быстрый поиск по всем разделам. Нужный вопрос теперь находится за секунды.

5. Много новых фичей и улучшений UX. Мелкие детали, которые сильно упрощают ежедневную практику.

6. Высокая скорость работы. Никаких тяжёлых фреймворков, всё написано на чистом JavaScript, кстати Claude позволил оптимизировать работу приложения и убрать много легаси-кода.

Теперь тренажёр стал гораздо быстрее, удобнее и ближе к тому, каким я изначально хотел его видеть 🔥

Но впереди ещё много планов: авторизация, сохранение прогресса и ИИ-инструменты. Кстати, пишите, что ещё стоит добавить ✏️

Скоро подниму БД и начну добавлять ещё больше функционала.

А тут гляди и 🆎 не за горами для сайта.

Интересно дальнейшее развитие? Ставьте 🐳 для поддержки. Скину скрин, как это выглядит в веб-апке в комментах

@zasql_python