Chad Protocol - карьера, IT, успех

Ох уж это тонкая грань между «Трэвел блоггер» и «Меня еб-ут в отеле»

@postypashki_mems

ПСЕВДОПРОДУКТИВНОСТЬ

Пару лет назад соцсети разрывал тренд на саморазвитие: подъем в пять утра, холодный душ и списки задач. Все сохраняли эти ролики с приятным ощущением, что меняют жизнь, хотя по факту просто залипали в чужой контент.

С технологиями сейчас ровно та же история. Можно годами листать анонсы, смотреть обзоры апдейтов и перекидывать друг другу новости, считая, что развиваешься. Но если честно — дальше пассивного потребления дело не заходит.

Решить это проще, чем кажется: достаточно сместить фокус с инфошума на тех, кто делает реальные вещи на практике.

Поэтому рекомендую каналы, за которыми слежу сам. Авторы делятся реальным опытом: от нейрогенерации до автоматизации рутины, вайб-кодинга и запуска пет-проектов.

Кстати, на канале Veai прямо сейчас лежит рабочий способ, как легко обойти блокировки Claude.

Даже если вы просто замените новостной шум на эти каналы, насмотренность вырастет в разы. А если начнете внедрять связки авторов под свои задачи, результат точно не заставит себя ждать.

Подписаться в 1 клик:
👉 https://t.me/addlist/5yZKGHv5qoQ1ZWIy

Что спрашивают на собеседовании продакт аналитика в штат Т-банк

Сейчас это один из самых простых способов вката в аналитику: подали заявку до 8 ноября, зарешали экзамен по разбору с курса АВ тестов, прошли собес по слитым протоколам — и все оффер в кармане! В посте ответим на популярные вопросы.
➡️ Записаться на курс

1. Есть база данных с одной таблицей из 9 строк (5 строк связанна с авторами, 4 с постами). Надо ее оптимизировать (разделить на 2 для оптимизации скорости и памяти, так как авторов намного меньше чем постов, поэтому будет выигрыш).
Это простая задач на декомпозицию. Декомпозиция может быть на уровне таблиц, а может быть на уровне баз данных, а также на уровне кластеров баз данных.
Основная цель декомпозиции сделать из сложного что-то мелкое и простое. Нашу задачу можно решить несколькими способами, например:
а) создать дополнительную таблицу и в неё переместить посты, удалить посты в исходной таблице
б) Можно создать две таблицы: посты и авторы. Переместить в них дату и дропнуть исходную (мало живой сценарий, но видел что так делают)

2. Разговор про графики и визуализацию.
Графики можно разделить на нормированный и масштабируемый. Формально не всегда так, но когда объясняем вопрос бизнесу нужно идти наиболее простыми путями. Если график нормированный (условно от нуля до единицы, или в миллионах), то важно чтобы бизнес понимал происходящее: почему так, зачем так, чтобы что так и другие подобные вопросы. Этот вопрос обычно решается двумя путями. Либо у бизнеса и так есть минимальная теор подготовка, либо нужно сделать преамбулу с объяснением. Не нормированный график, когда например значение у нас может лежать на всей числовой прямой. Тут важно больше помахать руками. В основном графики строятся от двух переменных: признака и целевой переменной (таргет). На практике же нужен всего один признак, ну максимум два, НО тут проблема с менеджментом: в этом случае им придётся думать, разбираться, а обычно они это не любят и опираются на эмоции, поэтому используем только одну, чтобы не нагружать трёхмерными картинками. Также можно рисовать картинки с тем как таргет метрика меняется с течением времени.

3. Разговор про метрики.
Метрики могут быть вообще разными: поюзерные (их можно считать многими способами: отношение, линейная комбинация и т.д.), метрика по всей выборке, метрика относительно какого-то события от пользователя и т.д. Все бизнес, и не только, метрики, типа CTR или конверсии, лучше всего найти в инете и заучить. Еще нужно быть готовым к тому, что интервьюер или просто джун менеджер любую изменчивую величину назовем метрикой, что очень часто не так.

4. Разговор про a/b тесты, как готовить выборки людей через критерии гомогенности и как потом проверять результат на стат значимость.
В классическом дизайне нужно выдвинуть гипотезу (некоторое бизнес утверждение/инициативу). Чтобы не растрачивать деньги зря, необходимо проверить на небольшой аудитории (выборке), которая будет очень похожей/схожей относительно всей генеральной совокупности (выборка должна быть репрезентативной). Тут можно использовать стратификацию, критерии согласия, визуальную схожесть, хэширование (солить, что-то питерское) и т.п. После формирования выборки разбиваем на две группы и проверяем на однородность (гомогенность, есть специальные тесты на равенство дисперсий). Запускаем тест. Останавливать тест можно по-разному: через MDE, если у нас нормальное распределение, через выверенное бизнес время. Затем проверяем гипотезу о том что значение метрики на тесте и контроле равны с нужным уровнем значимости. Если знаем распределение то используем параметрический тест, если не знаем то тут непараметрический тест.

Обязательно ставьте огоньки🔥 и делитесь с коллегами/одногруппниками, если пост был полезен и хотите больше подобного контента!

Подписаться: @chad_protocol