#024

Рет қаралды 24,263

3 жыл бұрын

В этом выпуске Анатолий Карпов ex-аналитик ВКонтакте, mail.ru, сооснователь karpov.courses дает очень ценные советы, для тех, кто хочет связать свою жизнь с аналитикой. Анатолий рассказывает про свой опыт и делится своим видением как сделать так, чтобы на собеседовании вас точно выделили из общей массы претендентов на позиции аналитиков. Поговорили про роль аналитика в компании и его пользу для бизнеса, про его место среди дата-сайентистов и какие вообще перспективы у этой профессии. Классная, на мой взгляд, получилась беседа!
Ссылки выпуска:
Школа Data Science karpov.courses (karpov.courses/)
Чем отличаются data analyst, data engineer и data scientist - ролик на KZfaq от Алексея Натекина ( • 074. Чем отличаются da... )
Канал Матемаркетинг на KZfaq ( / matemarketing )
Статья на Хабре о моделировании данных в Авито - Vertica+Anchor Modeling = запусти рост своей грибницы (habr.com/ru/company/avito/blo...)
Курс Анатолия Карпова на Степике "Основы статистики" (stepik.org/course/76/info)
Курс Анатолия Карпова на Степике "Основы статистики Часть 2" (stepik.org/course/524/info)
Курс Анатолия Карпова на Степике "Основы статистики Часть 3" (stepik.org/course/2152/info)
Курс "Математическая статистика" от Computer Science Center на Степике (stepik.org/course/326/info)
Курс "Inferential Statistics" на Coursera (www.coursera.org/learn/infere...)
Experiment-fest (expf.ru/)
Интервью Анатолия с Никитой Маршалкиным "Об A/B тестах без A/B тестов" на KZfaq ( • Об A/B тестах без A/B ... )
Курс "Программирование на Python" от Института Биоинформатики на Степике (stepik.org/course/67/info)
Курс "Python. Основы и применение" от Института Биоинформатики на Степике (stepik.org/course/512/info)
Курс Анатолия Карпова "Введение в Data Science и машинное обучение" на Степике (stepik.org/course/4852/info)
Курс Анатолия Карпова "Анализ данных в R" на Степике (stepik.org/course/129/promo)
Logs API Яндекс.Метрики и ClickHouse: что полезного можно получить из сырых данных - ролик на KZfaq ( • Logs API Яндекс.Метрик... )
2017ABTestingTutorial (exp-platform.com/2017abtestin...)
Выпуск подкаста на anchor.fm - anchor.fm/kmsrus/episodes/024...
Все выпуски подкаста на anchor.fm - anchor.fm/kmsrus
Подкаст на Apple Podcasts - podcasts.apple.com/ru/podcast...
Подкаст на Google Подкастах - podcasts.google.com/feed/aHR0...
Подкаст в Яндекс Музыке - music.yandex.ru/album/9781458
Паблик подкаста ВКонтакте - mlpodcast
Телеграм-канал "Стать специалистом по машинному обучению" - t.me/toBeAnMLspecialist
Телеграм автора подкаста - @kmsint

Пікірлер: 38

@alexeydubasov4225 10 ай бұрын

Анатолий это тот самый аналитик, который может объяснить понятно материал, это в свою очередь говорит о том, что глубоко понимает предмет. От себя добавил бы - часто математики-разработчики не понимают как работает статистика и используют модели и алгоритмы абстрактно. Матанал для них это страшный зверь, а это фундамент всех наук. Курсы часто опускают интегральную математику и в частности определенный интеграл Лапласа для расчета критической точки или p-value, а производная от частного при линейной регрессии вообще единицы понимают. Говорить о том, что дата-инженеры/девопсы/архитекторы могут заменить серьезных математиков аналитиков это конечно наивно.

@acesultonov583 3 жыл бұрын

Идеальный подкаст получилось, без воды, с кучу инсайтами, а главное информативно и со ссылками. Анатолий очень крутой и щедрый чувак поделился все, что знал. Ну и благодарим автору канала, за хорошие и поставленные вопросы. Ждём Валерия Бабушкина!!!...

@machinelearningpodcast9502 3 жыл бұрын

Тише-тише, не палите контору :)

@user-uh9zu8ke1t 2 жыл бұрын

Отдельное спасибо за ссылки, это круто)

@user-uh9zu8ke1t 2 жыл бұрын

Очень интересный и полезный подкаст) Спасибо!

@ayazholdybayeva5188 Жыл бұрын

Отличное интервью, спасибо!

@user-qi8bn7yt1x Жыл бұрын

Спасибо, очень круто!

@hd1200dem Жыл бұрын

MUST HAVE 40:30

@artemmeshkov2043 2 жыл бұрын

Замечательный выпуск!!!

@SerhiiYashchuk Жыл бұрын

Супер, спасибо за такой крутой выпуск

@mariafomina9004 2 жыл бұрын

Спасибо!

@chip_ya Жыл бұрын

Очень полезно, узнал про SQL новое, что стоит подтянуть, про статистику курсы, которым стоит уделить внимание. Спасибо

@user-oi3be8dm8x 3 жыл бұрын

Любимый преподаватель Спасибо за подкаст

@machinelearningpodcast9502 3 жыл бұрын

Спасибо, что слушаете! :)

@astroved235 Жыл бұрын

Давно искал такой качественный контент по DS. Удивительно, что спустя год только набирает свою актуальность!

@A_P___ Жыл бұрын

удивительно?) мне кажется последние события как бы сделали это не удивительным))

@westirish9551 3 жыл бұрын

Класс!!

@AndyNayaLife Жыл бұрын

Крутейший подкаст , спасибо большое .

@machinelearningpodcast9502 Жыл бұрын

Спасибо за отзыв!

@sergeymurmanch8506 2 жыл бұрын

Как называется конференция от майкрософт, которую Анатолий называет?) И гле посмотреть

@sergey.matrosov 2 жыл бұрын

43:20 - Анатолий может, пожалуйста, написать, что именно это был за воркшоп/название конференции (не могу разбрать)? Ссылка будет предпочтительнее)

@user-xs2xr5cl9k Жыл бұрын

Анатолий рулит

@olexandrfodevchuk4995 Жыл бұрын

Подсел на Анатолия😅

@MaksimZhiganov 2 жыл бұрын

Спасибо за разговор! Не могли бы вы делать таймкоды?)

@machinelearningpodcast9502 2 жыл бұрын

Я выпуски-то редко делаю, куда, уж, мне тайм-коды :)

@irker8220 Жыл бұрын

Ссылка в описании не работает: Конференция Матемаркетинг на KZfaq (kzfaq.info%D0%9C%D0%B...)

@machinelearningpodcast9502 Жыл бұрын

Видимо, умерла. Поправил, спасибо!

@user-nw9dx4fj9s 3 жыл бұрын

25 выпуск на ютуб когда зальешь?

@machinelearningpodcast9502 3 жыл бұрын

Пользуйтесь :)

@OO-06-MIX-PL Жыл бұрын

У гостя огромная проф.деформация. Он зашёл в "лес" и видит только деревья. Основная задача аналитика - подготовка решений, принятие решений (совместно или самостоятельно) и разработка систем автоматического принятия решений. Т.о. это всегда про принятие решения: сначала решения принимает человек-эксперт, и для этого разрабатываются инструменты типа дашбордов, и т.д. потом решение принимает информационная система, и для этого строятся конвейеры, в т.ч. на основе моделей машинного обучения. Решения принимаются на основе анализа набора некоторых фактов из прошлого и для этого нужны разнообразные базы данных, и соотв. конвейеры для наполнения этих баз данных (некоторые факты реального мира представлены в виде данных хранимых в соотв. БД. Опираясь на эти данные эксперты формируют соотв. решения, необходимые для оптимизации поведения существ. систем)

@UraGagarin1961 2 жыл бұрын

Сlickhaus эт от яндекса., зачем нарубедэжом кликхахус

@makotkin 2 жыл бұрын

"Сервер за $3 в год." А можно поподробней?)

@smokingjoe3671 4 ай бұрын

Ощущение будто кощей (слово пацана) берет интервью у Анатолия Карпова) особенно после слов скажи мне пожалуйста)))

@antonvasilev8997 2 жыл бұрын

Ну нахрена звуки барабаны было вставлять? Очень портят впечатление от прослушивания. Ты индеец что ли?) Я просто не могу представить что ещё тебя могло сподвигнуть вставить этот мерзкий звук..

@machinelearningpodcast9502 2 жыл бұрын

Спасибо за мнение!