Forwarded from
В ML много задач, где мозг постоянно что-то считает, сравнивает, проверяет гипотезы и пытается понять, почему метрика снова ведёт себя странно. Поэтому особенно важно уметь переключаться и отдыхать от рутины.
Спросили ребят из команды: от руководителей до стажеров, чем они занимаются в свободное от работы время, что любят и как расслабляются. Читайте в карточках выше – некоторые ответы получились очень нишевые
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Евгений Прокопьев, руководитель группы мобильной разработки, стал гостем подкаста Evrone Development. Поговорили о том, как изменилась архитектура, куда делся bridge и насколько выросла реальная производительность. Отдельно остановились на том, что сейчас больше всего беспокоит команды: обновления мажорных версий, состояние экосистемы, Expo и выбор библиотек. И, конечно, обсудили, как ИИ уже влияет на разработку и какой стек имеет смысл рассматривать сегодня в зависимости от масштаба проекта.
Рекомендуем всем, кто работает с мобильной разработкой или просто хочет понять текущую картину.
Смотрите выпуск:
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤10 9 5🔥2🆒1
🌧 Никто из нас не представлял середину августа такой дождливой...
До выходных осталось совсем немного, но хорошей погоды пока не видно.
Ставьте огонечки 🔥, чтобы высушить лужи и плавать можно было только в бассейне, а не по пути на работу!
До выходных осталось совсем немного, но хорошей погоды пока не видно.
Ставьте огонечки 🔥, чтобы высушить лужи и плавать можно было только в бассейне, а не по пути на работу!
🔥15 6🆒1 1
Лето каждый год начинается одинаково: кажется, что впереди куча времени, а потом внезапно уже конец августа, и ты пытаешься понять, куда делись три месяца.
Сейчас самое время подвести летние итоги — не грустить, что август почти закончился, а вспомнить, сколько всего классного успело случиться.
И, конечно же, передать летний вайб дальше! Заглядывайте в каналы коллег, подписывайтесь и смотрите, как этот сезон прошёл у других tech-команд: Ecom.tech, MAGNIT TECH, Lamoda Tech, Data Fusion (ВТБ) и RWB Тех
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
В Купер.тех аналитики ежедневно работают с миллионами строк данных. Лилия Ивановская, старший продуктовый аналитик, собрала несколько приёмов и инструментов, которые помогают быстрее получать ответы на вопросы и тратить меньше времени на рутину.
Очень удобно знать нужные сочетания клавиш, чтобы делать частые действия одним нажатием:
DataGrip
• Ctrl + Alt + L || ⌥ + ⌘ + L — форматировать текст запроса
• Ctrl + Shift + / || ⌘ + Shift + / — закомментировать блок кода
• Ctrl + Enter || ⌘ + Enter — выполнить запрос
Excel
• Ctrl + Shift + стрелки || ⌘ + Shift + стрелки — выделить до конца блока
• Ctrl + T || ⌘ + T — превратить данные в таблицу
• Alt + = || ⌥ + ⌘ + = — автосумма
Jupyter Notebook
• Shift + Enter || Shift + Enter — выполнить ячейку и перейти ниже
• Ctrl + Enter || ⌘ + Enter — выполнить и остаться в ячейке
• Ctrl + / || ⌘ + / — закомментировать / раскомментировать строки
В Jupyter есть встроенные команды, которые помогают быстрее анализировать производительность:
%ls — показать файлы в директории
%pwd — вывести текущий путь
%time — измерить время выполнения одной строки
%who — показать переменные в памяти
%%time — измерить время выполнения всей ячейки
%%writefile file.py — записать содержимое ячейки в файл
%%html — вывести HTML-код
%%latex — вывести LaTeX
При работе с большими объёмами данных альтернативой Pandas может стать Polars — библиотека на Rust, ориентированная на высокую производительность. Особенно заметно это при агрегациях, join-операциях, обработке больших файлов.
На примере датафрейма с 20 миллионами строк видно преимущество Polars:
•читает в 6 раз быстрее CSV-файлы;
•фильтрует данные в 15 раз быстрее;
•использует меньше памяти, чем Pandas.
Чтобы освободить себя от ежедневных одинаковых запросов от бизнеса по выгрузке данных, мы в Купер.техе создаём self-сервисы на основе Jupyter-report и Metabase.
В Metabase можно напрямую подключать базы данных с таблицами. Так у пользователей появляется возможность в удобном интерфейсе выгружать сырые данные за нужные периоды с фильтрами, чтобы потом работать с ними в Excel. Также интерфейс Metabase позволяет настраивать рассылки на почту, что автоматизирует ручной сбор данных и экономит время как аналитиков, так и менеджеров.
В Jupyter-report мы делаем self-сервисы, которые требуют одновременной работы с разными базами данных или с загруженными пользователями файлами, что нереализуемо в Metabase. Гибкость Jupyter позволяет создавать удобный интерфейс с кнопками и фильтрами, чтобы менеджерам было просто и понятно пользоваться сервисом.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
4 октября на IT-конференции «Стачка» в Санкт-Петербурге Эмилия Городовых, руководитель команды продуктовых исследований, поделится практиками, которые помогают командам лучше понимать пользователей.
В докладе разберём:
— как сделать пользовательские исследования частью регулярной работы команды;
— зачем продактам, дизайнерам и разработчикам участвовать в днях эмпатии и dogfooding;
— как использовать исследовательские демо, пользовательский фидбэк и тренд-вотчинг при принятии продуктовых решений.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤8 5🔥2 2