Это разве аналитика?

Кто лучше понимает, как работает CUPED? Тот, кто вчера применял его на 12 миллионах пользователей.
Практический опыт помогает увидеть больше, чем учебный пример: понять, когда метод сработает, где данные могут исказить результат и как использовать выводы.

Поэтому на курсе «Аналитик данных с изучением ИИ» karpovꓸcourses преподают специалисты, которые работают с аналитикой в крупных компаниях:
— Анатолий Карпов, основатель karpovꓸcourses;
— Анастасия Зеленова из Raiffeisen CIB;
— Роман Бунин и Анастасия Кузнецова из Nebius Group;
— Алексей Баталов из Яндекса.

Программа собрала все актуальные инструменты. В 2026 году во все ключевые модули встроили ИИ-навыки. Будете сразу учиться автоматизировать рутину и ускорять работу.

За 6 месяцев решите 830 задач и выполните 10 проектов для портфолио. Освоите SQL, Python, статистику, продуктовую аналитику, A/B-тесты, визуализацию, локальные LLM, Airflow.

Начните обучение в Чёрную пятницу, пока действуют выгодные условия. До 16 ноября по промокоду ITSANALYTICA получите скидку 25%.

→ Перейти от теории к реальным задачам

Реклама. ООО «КАРПОВ КУРСЫ». ИНН 7811764627. erid: 2W5zFH3DNYA 

Чем навыки, за которые дают оффер, отличаются от тех, за которые повышают в команде

Отдельная старая тема, которую редко разбирают в одном эфире с двух сторон. Руководитель команды смотрит на нее изнутри: что реально двигает человека к росту, а что остается строчкой в вакансии. Рекрутер — снаружи: по каким критериям кандидатов сравнивают еще до технического собеса. Списки обычно расходятся.

28 октября (среда) в 18:00 мск karpovꓸcourses проводит бесплатный вебинар «10 навыков, которые нужны аналитику данных прямо сейчас».

Три стороны найма приносят свои топы 5–7 навыков. В эфире из них собирают общий топ-10. Отдельно разбирают, где все совпали, где разошлись, какие навыки обесценивает ИИ и что усилить в ближайшие 3 месяца.

Спикеры: Олег Игнатов, руководитель продуктовой аналитики в Garage Eight (ранее — в Литрес) — взгляд изнутри команды. Анастасия Таненбаум, руководитель направления подбора в WayRay, 10+ лет в найме в Uber, Wheely, Citymobil — отсев до технического этапа. Анатолий Карпов, основатель karpovꓸcourses — рынок в целом.

Сверьте свои требования к команде и к себе с рынком: https://clc.to/erid_2W5zFGLx5Kw 

Реклама. ООО «КАРПОВ КУРСЫ». ИНН 7811764627. erid: 2W5zFGLx5Kw 

Итак, конкурс! Призовой фонд — 55 ключей к GLM 5.3 Flash + DeepSeek 4.1 Flash 1017 на три месяца. Ключи «наши», такие же, как мы выдаём на AI-буткемпе, никакие иностранные карты, телефонные номера и квн — не нужны.

Условия. До 25-го ноября комментарием к этому посту (или лично, опубликую без имен от себя) написать про любой рабочий косяк с приложением или инфрой, который у вас лично произошел на работе, чем смешнее, тем лучше. Я обязуюсь вне конкурса написать про свои косяки, какие вспомню, они не все очень смешные и местами просто позорные, но хоть когда-то надо же начать признавать свои ошибки, в конце-то концов!

Призовой фонд: «Роскошный вайб» ($150) - 3 ключа, «Уверенный разгон» ($75) - 7 ключей, «Бережливый старт» ($30) - 15 ключей. Также предусмотрено 30 ключей «Мне посмотреть» ($15).

Рабочее название самого скромного по лимитам ключа “Ну, за loop” не прошел комиссию по этике.

Насчет лимитов, кстати. Если вам кажется, что $15 это ничто для AI-кодинга, то я вам скажу, что участник неформального лидерборда второго буткемпа за первые сутки нагенерил на пол-миллиарда токенов, потратив при этом три доллара (но это DeepSeek, конечно, не GLM).

Отправьте это друзьям-приколистам и в рабочие чатики. Что может быть интереснее, чем послушать про чужие epic fails!

AI-буткемп | Devhands AI Club | Обучение devhands.ru | что за Рыбак

Что нового в Apache Airflow 3.4.0?
В конце прошлой недели Apache выкатили новую версию Airflow, где представили несколько интересных изменений:
1️⃣Появилась нативная поддержка циклов — Task Loops, которые могут повторяться либо до выполнения определенного условия, либо некое заранее заданное максимальное число итераций. Каждая итерация строится на результатах предыдущей.

Прежде чем двигаться дальше, стоит прояснить один момент: «Как в DAG могут быть циклы, если DAG — это Directed Acyclic Graph (направленный ациклический граф)?» Ответ: очень осторожно.
По сути, никаких циклических зависимостей не возникает, задачи внутри DAG по-прежнему образуют граф без циклов. Повторение задач реализуется исключительно во время выполнения.

2️⃣DAG’и теперь можно писать не только на Python, но и на TypeScript, Java, Go и YAML. В оригинальном посте есть пример одного DAG’а на разных языках.

Отдельно стоит выделить поддержку YAML. Она позволит писать простые, короткие, декларативные схемы без кода, которые Airflow валидирует и превращает в полноценные DAG'и.

3️⃣LLM и ИИ-агентов можно запускать как обычные задачи Airflow и подключать к БД, объектным хранилищам, различным инструментам. Они могут работать автономно, но перед особо важными шагами отправлять задачу в awaiting_input и ждать одобрения. Человек все еще в контуре.

А вы работаете с Airflow? Как вам новая версия?

Разговоры на архитекторском - Выпуск 7 - Николай Голов о развитии Лейкхаусов и аналитиках-агентах

Выкладываю запись вчерашнего стрима с Николаем.

Получился мощный мясной разговор о создании, развитии и принципах современных платформ данных. А также горячая дискуссия об Агентах-аналитиках и насколько реально их применения сегодня.

Youtube - https://www.youtube.com/watch?v=hgISJWQbfHc

Vk Video (на проверке) - https://vkvideo.ru/video-228742675_456239050

Подпишитесь на каналы, ведь иногда я не анонсирую видео в Телеграме 😄