💰Зарплаты продуктовых аналитиков
Продолжим разговор про поиск работы. Еще ни разу в канале не поднимал тему денег. Давайте обсудим, сколько зарабатывают продуктовые аналитики разных грейдов и какие к ним требования.
Аналитики без опыта до 80 т.р.
Требуется базовое знание SQL и excel, если знаете что-то больше, то это конечно плюс. На этом этапе важно оттачивать инструменты, вы делаете отдельные маленькие задачи под руководством опытных коллег. Это самый сложный этап, т.к. дикая конкуренция и многие готовы работать за еду, но мест все равно намного меньше, чем желающих.
Джуниор аналитики до 150 т.р.
Тут у человека уже должен быть какой-то опыт, он должен успеть набить шишек, научиться основным трансформациям данных, можно начинать осваивать дополнительные инструменты.
Мидл аналитики 100-300 т.р.
Уже владеет основными инструментами sql, python, bi, статистика, но это не главное. Тут развивается системность, специалист готов брать большие куски работы, ему не нужно пояснять каждую деталь, он сам может выработать план работ и подобрать инструменты.
Синьер аналитики 200-450 т.р.
Хорошо понимает предметную область в которой работает, умеет на высоком уровне использовать инструменты анализа данных, но при этом фокусируется на решении бизнес- задачи, может затащить большой проект.
Максимальная ЗП, которую я видел для продуктового аналитика 800 т.р., но это выброс, т.е. очень редкое явление. Те цифры, которые я привел - это то на что в среднем может рассчитывать продукотвый аналитик.
Продолжим разговор про поиск работы. Еще ни разу в канале не поднимал тему денег. Давайте обсудим, сколько зарабатывают продуктовые аналитики разных грейдов и какие к ним требования.
Аналитики без опыта до 80 т.р.
Требуется базовое знание SQL и excel, если знаете что-то больше, то это конечно плюс. На этом этапе важно оттачивать инструменты, вы делаете отдельные маленькие задачи под руководством опытных коллег. Это самый сложный этап, т.к. дикая конкуренция и многие готовы работать за еду, но мест все равно намного меньше, чем желающих.
Джуниор аналитики до 150 т.р.
Тут у человека уже должен быть какой-то опыт, он должен успеть набить шишек, научиться основным трансформациям данных, можно начинать осваивать дополнительные инструменты.
Мидл аналитики 100-300 т.р.
Уже владеет основными инструментами sql, python, bi, статистика, но это не главное. Тут развивается системность, специалист готов брать большие куски работы, ему не нужно пояснять каждую деталь, он сам может выработать план работ и подобрать инструменты.
Синьер аналитики 200-450 т.р.
Хорошо понимает предметную область в которой работает, умеет на высоком уровне использовать инструменты анализа данных, но при этом фокусируется на решении бизнес- задачи, может затащить большой проект.
Максимальная ЗП, которую я видел для продуктового аналитика 800 т.р., но это выброс, т.е. очень редкое явление. Те цифры, которые я привел - это то на что в среднем может рассчитывать продукотвый аналитик.
👍14❤8
Почему важно вовремя убивать фичи?☠
По мере развития продукта в нем накапливается разный функционал, разные фичи, но далеко не все фичи одинаково полезны и востребованы у пользователей продукта.
Вроде сделали какую-то штуку, но она не сильно нужна пользователям, выкидывать жалко и оставляют этот функционал жить в продукте. Со временем таких штук становится больше и больше. В таком подходе есть 2 большие проблемы.
1. На поддержку не востребованного функционала тратится время команды, вместо того чтобы это время потратить на действительно важные штуки, рост продукта стагнирует.
2. Из-за обилия фичей интерфейс продукта становится перегруженным и растет когнитивная нагрузка на пользователя. Ему становится сложнее найти нужный функционал, что снижает конверсию в целевые действия. Особенно эта проблема влияет на новых пользователей и ухудшает онбординг.
Рекомендую периодически проводить оценку востребованности фичей продукта и убивать те которые не востребованы и в которых нет потенциала.
По мере развития продукта в нем накапливается разный функционал, разные фичи, но далеко не все фичи одинаково полезны и востребованы у пользователей продукта.
Вроде сделали какую-то штуку, но она не сильно нужна пользователям, выкидывать жалко и оставляют этот функционал жить в продукте. Со временем таких штук становится больше и больше. В таком подходе есть 2 большие проблемы.
1. На поддержку не востребованного функционала тратится время команды, вместо того чтобы это время потратить на действительно важные штуки, рост продукта стагнирует.
2. Из-за обилия фичей интерфейс продукта становится перегруженным и растет когнитивная нагрузка на пользователя. Ему становится сложнее найти нужный функционал, что снижает конверсию в целевые действия. Особенно эта проблема влияет на новых пользователей и ухудшает онбординг.
Рекомендую периодически проводить оценку востребованности фичей продукта и убивать те которые не востребованы и в которых нет потенциала.
👍23
🛑 Онбординг ≠ рассказать о продукте
В предыдущем посте немного затронул тему онбординга пользователя в продукт и когнитивную нагрузку от обилия фичей.
Иногда встречаю взгляды на то, что задача онбординга - это знакомство пользователя с продуктом. При таком подходе стараются провести пользователя по разным разделам продукта и рассказать о разном функционале, на мой взгляд такой подход сильно расфокусирует пользователя.
Пользователь приходит в продукт для решения конкретной задачи, а не для того чтобы узнать о продукте. Поэтому я считаю, что основная задач онбординга - максимально быстро и просто довести клиента до получения ценности, то есть до решения его задачи.
Возможно клиент даже до конца не поймет как работает продукт и не узнает о всех его функциях, но он быстро получит позитивный опыт работы с вашим продуктом в виде решения его главной задачи.
После этого вы получите кредит доверия и уже на последующих этапах можно рассказывать про дополнительный функционал и проводить обучение пользователя.
В предыдущем посте немного затронул тему онбординга пользователя в продукт и когнитивную нагрузку от обилия фичей.
Иногда встречаю взгляды на то, что задача онбординга - это знакомство пользователя с продуктом. При таком подходе стараются провести пользователя по разным разделам продукта и рассказать о разном функционале, на мой взгляд такой подход сильно расфокусирует пользователя.
Пользователь приходит в продукт для решения конкретной задачи, а не для того чтобы узнать о продукте. Поэтому я считаю, что основная задач онбординга - максимально быстро и просто довести клиента до получения ценности, то есть до решения его задачи.
Возможно клиент даже до конца не поймет как работает продукт и не узнает о всех его функциях, но он быстро получит позитивный опыт работы с вашим продуктом в виде решения его главной задачи.
После этого вы получите кредит доверия и уже на последующих этапах можно рассказывать про дополнительный функционал и проводить обучение пользователя.
👍9
Сегодня я не спал до 6 утра и думал о конверсии...
Я давно думаю над тем как объединить мой опыт работы, маркетологом и аналитиком и создать какой-то полезный информационный продукт.
Когда я работал маркетологом я много времени занимался исследованиями и участвовал в разработке сайтов с точки зрения смыслов, которые должны быть в них заложены, чтобы сайт выполнял задачи бизнеса.
Когда я работал аналитиком, то смог погрузиться в цифры и на цифрах понять где обычно кроятся проблемы конверсии, понять какое место занимает конверсия в экономике бизнеса и как работает статистика под капотом у АБ тестов.
Конверсия это одна из наиболее важных метрик от которых зависит успешность бизнеса, продукта, маркетинга, т.к. часто продукты рушатся на этапе когда нужно привлечь новых клиентов, потому что из-за низкой конверсии стоимость привлечения очень высокая и что с этим делать зачастую непонятно. У меня есть идея создать курс про работу с конверсией и комплексно осветить работу с этой метрикой по нескольким направлениям.
Что будет в курсе?
1. Разберем почему конверсия так важна и как она вписывается в экономику бизнеса
2. Разберем основные факторы от которых зависит конверсия и как её считать
3. Получите набор аналитических подходов и исследований для поиска гипотез роста конверсии
4. Узнаете как приоритезировать гипотезы
5. Посмотрим на конверсию с точки зрения статистики и узнаем как работают АБ тесты под капотом
Чего не будет в курсе?
Мы не будем учиться настраивать системы аналитики, учить sql или python.
Для кого этот курс будет полезен?
Для тех кто отвечает за рост и развитие бизнеса: маркетологи, аналитики, продакты
Формат курса
Текстовый гайдбук в notion
Курса еще нет, есть только идея и набросок программы в miro, на данном этапе я пытаюсь понять действительно ли эта тема актуальна для моих подписчиков. Лучший способ выяснить востребованность идеи - это получить деньги.
Поэтому объявляю предзапись на курс. Стоимость курса для первого запуска составит 9000 руб. Моя цель получить 20 оплат и после этого в течении 1 месяца я подготовлю курс, но главы гайдбука будут открываться раньше, по мере готовности. Также будет создан закрытый чат в телеге где участники смогут задавать вопросы по курсу, а я смогу его улучшать и дополнять на основе обратной связи.
Если 20 оплат не наберется, то я пойму что эта тема или мой формат реализации не актуальны и верну всем оплатившим деньги.
Если вам актуально, то прошу писать мне в личку @borzilo_y с пометкой хочу гайдбук или задавайте вопросы в комментариях к посту, смотрите программу в miro
Я давно думаю над тем как объединить мой опыт работы, маркетологом и аналитиком и создать какой-то полезный информационный продукт.
Когда я работал маркетологом я много времени занимался исследованиями и участвовал в разработке сайтов с точки зрения смыслов, которые должны быть в них заложены, чтобы сайт выполнял задачи бизнеса.
Когда я работал аналитиком, то смог погрузиться в цифры и на цифрах понять где обычно кроятся проблемы конверсии, понять какое место занимает конверсия в экономике бизнеса и как работает статистика под капотом у АБ тестов.
Конверсия это одна из наиболее важных метрик от которых зависит успешность бизнеса, продукта, маркетинга, т.к. часто продукты рушатся на этапе когда нужно привлечь новых клиентов, потому что из-за низкой конверсии стоимость привлечения очень высокая и что с этим делать зачастую непонятно. У меня есть идея создать курс про работу с конверсией и комплексно осветить работу с этой метрикой по нескольким направлениям.
Что будет в курсе?
1. Разберем почему конверсия так важна и как она вписывается в экономику бизнеса
2. Разберем основные факторы от которых зависит конверсия и как её считать
3. Получите набор аналитических подходов и исследований для поиска гипотез роста конверсии
4. Узнаете как приоритезировать гипотезы
5. Посмотрим на конверсию с точки зрения статистики и узнаем как работают АБ тесты под капотом
Чего не будет в курсе?
Мы не будем учиться настраивать системы аналитики, учить sql или python.
Для кого этот курс будет полезен?
Для тех кто отвечает за рост и развитие бизнеса: маркетологи, аналитики, продакты
Формат курса
Текстовый гайдбук в notion
Курса еще нет, есть только идея и набросок программы в miro, на данном этапе я пытаюсь понять действительно ли эта тема актуальна для моих подписчиков. Лучший способ выяснить востребованность идеи - это получить деньги.
Поэтому объявляю предзапись на курс. Стоимость курса для первого запуска составит 9000 руб. Моя цель получить 20 оплат и после этого в течении 1 месяца я подготовлю курс, но главы гайдбука будут открываться раньше, по мере готовности. Также будет создан закрытый чат в телеге где участники смогут задавать вопросы по курсу, а я смогу его улучшать и дополнять на основе обратной связи.
Если 20 оплат не наберется, то я пойму что эта тема или мой формат реализации не актуальны и верну всем оплатившим деньги.
Если вам актуально, то прошу писать мне в личку @borzilo_y с пометкой хочу гайдбук или задавайте вопросы в комментариях к посту, смотрите программу в miro
👍16🔥6
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Месяц назад, возобновил занятия в тренажёрном зале.
Дошел до жима 110 кг, после годового перерыва. А как ваши выходные?
#не_аналитика
Дошел до жима 110 кг, после годового перерыва. А как ваши выходные?
#не_аналитика
👏20🔥9❤2
На прошлой неделе, я писал пост, что у меня есть идея сделать курс про работу с конверсией. Этот пост был способом измерить интерес моей аудитории, к продукту который я планировал делать. В супер оптимистичном варианте, я ожидал получить около 20 предоплат- это было бы сигналом о том, что курс действительно нужен. В качестве реалистичной планки (для себя) я ставил планку в 10 предоплат.
По факту только 2 человека были готовы вписаться в курс и внести предоплату, за что им отдельное спасибо)) Вопросов по курсу поступило тоже всего 2. По результатам теста могу сделать вывод, что в целом у моей аудитории нет потребности в работе с конверсией, либо продукт который я собирался делать не закрывает эту потребность. Поэтому пока отказываюсь от идеи запускать такой курс.
По факту только 2 человека были готовы вписаться в курс и внести предоплату, за что им отдельное спасибо)) Вопросов по курсу поступило тоже всего 2. По результатам теста могу сделать вывод, что в целом у моей аудитории нет потребности в работе с конверсией, либо продукт который я собирался делать не закрывает эту потребность. Поэтому пока отказываюсь от идеи запускать такой курс.
👍15😱3❤2🤔1
Одна из книг, которую стоит прочитать тем кто только заходит в тему анализа данных, для специалистов это и так все известно.
В книге в общих чертах описывается сфера анализа данных.
Есть главы про сбор и обработку данных, про тестирование и исследования, про принятие решений и многие другие моменты.
Я ее читал в электронном варианте, т.к. бумажных тираж был распродан давно.
Сейчас вышел новый тираж, купил для коллекции.
В книге в общих чертах описывается сфера анализа данных.
Есть главы про сбор и обработку данных, про тестирование и исследования, про принятие решений и многие другие моменты.
Я ее читал в электронном варианте, т.к. бумажных тираж был распродан давно.
Сейчас вышел новый тираж, купил для коллекции.
👍35🔥2
🎱 Выбор метрик для АБ теста воронки
В каждом онлайн продукте, есть воронка по которой проходят пользователи до целевого действия.
Для того чтобы улучшить воронку проводят АБ тесты для разных этапов. Но воронка может быть коварна, вы можете улучшить метрики на одном этапе воронки и обрушить их на другом.
Формально АБ тест может быть удачным, вы планировали улучшить конверсию в начале воронки и добились этого, но потом оказалось, что ухудшили итоговую конверсию. Давайте рассмотрим 2 гипотезы для роста конверсии.
1️⃣ В качестве гипотезы, на странице продукта, тестируем размещение условия "выдаём кредит только по паспорту", а в контрольной группе у вас условие "нужна справка с места работы, залог недвижимости или авто".
В тестовом варианте где выдают кредит только по паспорту скорее всего вырастет конверсия в заявку, но вот конверсия в финальную выдачу может вполне упасть, т.к. потенциальные заёмщики будут с плохой историей. Для такой гипотезы крайне рисковано в качестве целевой метрики выбирать конверсию в заявку, нужно смотреть на конечную конверсию в одобренный кредит.
2️⃣ Так же выдача кредита, но гипотеза, что конверсия в заявку вырастет, если мы уберем из формы поля фамилия и отчество. За счёт этого пользователю будет проще заполнить форму, что даст рост конверсии в заявку. Тут в целом я не вижу причин почему убирание полей в форме заявки может повлиять на итоговую конверсию в одобрение кредита. При таком варианте гипотезы, скорее всего было бы допустимо смотреть только на метрику конверсия в заявку.
✍️ Резюме
Как видите, в обоих примерах, тестируемые элементы находятся на одном и том же этапе воронки - посадочная страница, но влиять они могут на разные метрики. Поэтому не может быть универсального подхода к выбору метрик для АБ теста, всегда нужно понимать как работает продукт внутри, понимать поведение пользователей, знать бизнес контекст и продумывать на какие метрики может повлиять конкретная гипотеза.
#CRO
В каждом онлайн продукте, есть воронка по которой проходят пользователи до целевого действия.
Для того чтобы улучшить воронку проводят АБ тесты для разных этапов. Но воронка может быть коварна, вы можете улучшить метрики на одном этапе воронки и обрушить их на другом.
Формально АБ тест может быть удачным, вы планировали улучшить конверсию в начале воронки и добились этого, но потом оказалось, что ухудшили итоговую конверсию. Давайте рассмотрим 2 гипотезы для роста конверсии.
1️⃣ В качестве гипотезы, на странице продукта, тестируем размещение условия "выдаём кредит только по паспорту", а в контрольной группе у вас условие "нужна справка с места работы, залог недвижимости или авто".
В тестовом варианте где выдают кредит только по паспорту скорее всего вырастет конверсия в заявку, но вот конверсия в финальную выдачу может вполне упасть, т.к. потенциальные заёмщики будут с плохой историей. Для такой гипотезы крайне рисковано в качестве целевой метрики выбирать конверсию в заявку, нужно смотреть на конечную конверсию в одобренный кредит.
2️⃣ Так же выдача кредита, но гипотеза, что конверсия в заявку вырастет, если мы уберем из формы поля фамилия и отчество. За счёт этого пользователю будет проще заполнить форму, что даст рост конверсии в заявку. Тут в целом я не вижу причин почему убирание полей в форме заявки может повлиять на итоговую конверсию в одобрение кредита. При таком варианте гипотезы, скорее всего было бы допустимо смотреть только на метрику конверсия в заявку.
✍️ Резюме
Как видите, в обоих примерах, тестируемые элементы находятся на одном и том же этапе воронки - посадочная страница, но влиять они могут на разные метрики. Поэтому не может быть универсального подхода к выбору метрик для АБ теста, всегда нужно понимать как работает продукт внутри, понимать поведение пользователей, знать бизнес контекст и продумывать на какие метрики может повлиять конкретная гипотеза.
#CRO
👍12❤2
Где посты?
Последние 2 недели ничего не писал, заболел и выпал из блога. Поиск работы тоже пока поставил на паузу, но несколько собеседований успел зафиналить, но офферы не получил. Поделюсь некоторыми наблюдениями о поиске работы.
Компании активно ищут продуктовых аналитиков с опытом, на позиции мидлов и синьеров. Больше всего нанимают банки, тинькофф кажется мне 10 раз написал,но банки у меня не основной приоритет, кроме этого активно нанимают продуктовые сети: магнит, лента, вкуссвилл и др.
Что спрашивают на собесах?
Все довольно стандартно: лайв кодинг на SQL и python + вопросы по АБ тестам.
Что не спрашивают?
Основной фокус - проверка технических навыков, а вот навыки решать продуктовые кейсы и делать выводы - не спрашивают, хотя на мой взгляд это суть работы продуктового аналитика.
Почему не получил оффер?
- В первом случае отказали из-за того, что я не смог нормально ответить на блок вопросов по сокращению дисперсии про CUPED и стратификацию
- Во- втором случае сказали, что все круто, но выбрали другого кандидата с которым было лучшее совпадение по "вайбу"
Из негативного
Написал HR из компании Аскона, в течении 2 недель 3 раза переносил собеседование. В 3 раз перед собеседованием я написал ему узнать все ли в силе, а он сказал, что они уже взяли другого кандидата.
Курьезное
- На одном из собеседований было небольшое тестовое задание - алгоритмическая задача на python, алгоритм составил, но внезапно забыл базовый синтаксис Python, т.к. уже пару месяцев ничего не писал на Python, а ранее в основном крутил данные в Pandas используя по минимуму базовый синтаксис.
У вас что нового? 🧐
Последние 2 недели ничего не писал, заболел и выпал из блога. Поиск работы тоже пока поставил на паузу, но несколько собеседований успел зафиналить, но офферы не получил. Поделюсь некоторыми наблюдениями о поиске работы.
Компании активно ищут продуктовых аналитиков с опытом, на позиции мидлов и синьеров. Больше всего нанимают банки, тинькофф кажется мне 10 раз написал,но банки у меня не основной приоритет, кроме этого активно нанимают продуктовые сети: магнит, лента, вкуссвилл и др.
Что спрашивают на собесах?
Все довольно стандартно: лайв кодинг на SQL и python + вопросы по АБ тестам.
Что не спрашивают?
Основной фокус - проверка технических навыков, а вот навыки решать продуктовые кейсы и делать выводы - не спрашивают, хотя на мой взгляд это суть работы продуктового аналитика.
Почему не получил оффер?
- В первом случае отказали из-за того, что я не смог нормально ответить на блок вопросов по сокращению дисперсии про CUPED и стратификацию
- Во- втором случае сказали, что все круто, но выбрали другого кандидата с которым было лучшее совпадение по "вайбу"
Из негативного
Написал HR из компании Аскона, в течении 2 недель 3 раза переносил собеседование. В 3 раз перед собеседованием я написал ему узнать все ли в силе, а он сказал, что они уже взяли другого кандидата.
Курьезное
- На одном из собеседований было небольшое тестовое задание - алгоритмическая задача на python, алгоритм составил, но внезапно забыл базовый синтаксис Python, т.к. уже пару месяцев ничего не писал на Python, а ранее в основном крутил данные в Pandas используя по минимуму базовый синтаксис.
У вас что нового? 🧐
👍41
Вопрос к обсуждению. Я тут себе новый ноутбук выбираю. Всю жизнь на Винде, но захотелось попробовать MacBook.
Хотел спросить у аналитиков, кто работает на маке, есть ли какие-то проблемы? Например я знаю, что нет power bi для Mac. Стоит смотреть в сторону MacBook или винда наш выбор?
Хотел спросить у аналитиков, кто работает на маке, есть ли какие-то проблемы? Например я знаю, что нет power bi для Mac. Стоит смотреть в сторону MacBook или винда наш выбор?
Давно ничего не писал, много новостей накопилось.
Буду возвращаться к публикациям.
Вот новый отзыв на мои консультации.
Помогаю новичкам и не только войти в аналитику и развиваться в ней.
Подробнее о моих консультациях здесь
#консультации_отзывы
Буду возвращаться к публикациям.
Вот новый отзыв на мои консультации.
Помогаю новичкам и не только войти в аналитику и развиваться в ней.
Подробнее о моих консультациях здесь
#консультации_отзывы
👍8🔥5
Новая работа - новые возможности ❤️
Теперь я работаю в Альфа-Банке. Буду помогать развивать направление АБ тестирования на сайте.
Почему выбрал Альфу?
1. Интересные задачи. АБ тестирование - та область в которой мне хотелось развиваться, а команда сайта хотела развивать это направление.
2. Большой объем трафика. Чем больше трафика тем больше АБ тестов можно провести, тут с этим проблем нет.
3. Знакомые ребята. Я ранее уже работал с аналитиками из Альфа Банка в рамках owox и понимал, что они адекватные и профессиональные товарищи.
4. Все было быстро. От первого собеседования до оффера за 4 дня. день 1 - собес, день 2 - выполнение тестового задания, день 3 - второй собес с коммандой, день 4 - оффер.
5. Отдельно хочу отметить тестовое задание, оно было интересным. Нужно было создать дизайн АБ теста, а также провести анализ АБ теста по имеющимся данным. Мне нравятся тестовые задания больше чем лайв кодинг, т.к. на лайв кодинге можно затупить, а тестовое задание можно спокойно сделать и постараться учесть все нюансы.
6. Я думаю, что мой опыт работы с веб-аналитикой и опыт развития веб-сайтов в роли маркетолога хорошо дополняет и усиливает навыки продуктового аналитика и за счет этой синергии можно дать более крутые результаты
7. Возможность поработать сразу со многими банковскими продуктами и со множеством продактов. Это дает возможность перенимать опыт сразу от множества людей и развивает насмотренность.
Теперь я работаю в Альфа-Банке. Буду помогать развивать направление АБ тестирования на сайте.
Почему выбрал Альфу?
1. Интересные задачи. АБ тестирование - та область в которой мне хотелось развиваться, а команда сайта хотела развивать это направление.
2. Большой объем трафика. Чем больше трафика тем больше АБ тестов можно провести, тут с этим проблем нет.
3. Знакомые ребята. Я ранее уже работал с аналитиками из Альфа Банка в рамках owox и понимал, что они адекватные и профессиональные товарищи.
4. Все было быстро. От первого собеседования до оффера за 4 дня. день 1 - собес, день 2 - выполнение тестового задания, день 3 - второй собес с коммандой, день 4 - оффер.
5. Отдельно хочу отметить тестовое задание, оно было интересным. Нужно было создать дизайн АБ теста, а также провести анализ АБ теста по имеющимся данным. Мне нравятся тестовые задания больше чем лайв кодинг, т.к. на лайв кодинге можно затупить, а тестовое задание можно спокойно сделать и постараться учесть все нюансы.
6. Я думаю, что мой опыт работы с веб-аналитикой и опыт развития веб-сайтов в роли маркетолога хорошо дополняет и усиливает навыки продуктового аналитика и за счет этой синергии можно дать более крутые результаты
7. Возможность поработать сразу со многими банковскими продуктами и со множеством продактов. Это дает возможность перенимать опыт сразу от множества людей и развивает насмотренность.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍88❤9👏8🔥6💘2
Как я выбирал ноутбук?
Решил я купить себе новый ноутбук, но это оказалось сложнее чем я думал. Ох уж эти муки выбора. Хотелось получить мощный, автономный и приятный ноутбук, но не за все деньги мира.
Что я планировал делать на ноутбуке?
Мне нужен был ноут для работы, как вам известно я работаю продуктовым аналитиком. Из софта я использую браузер, IDE для работы с БД, python и его библиотеки, а также BI системы. Ниже я перечислю параметры, которые мне были важны в ноутбуке.
1. Производительное железо
Мне не нужен был самый топовый проц или огромные ОЗУ, т.к. в целом у меня нет каких-то высоконагруженных операций, я не занимаюсь машинным обучением. Поэтому рассматривал процессор от core i5 12 поколения и выше, по ОЗУ минимум 16Гб, но в идеале 32. В игры я не играю на ноутбуке, нейросетки не обучаю поэтому мне было достаточно встроенной видюхи.
2. Автономность работы
Большую часть времени я сижу дома и у меня есть доступ к электричеству, но хотелось иметь возможность свалить на целый день куда-нибудь с ноутбуком и не беспокоится о том что он сдохнет за пару часов. Как правило чем более производительное железо, тем выше энергопотребление и тем на меньше времени хватит батареи, поэтому я обращал внимание не только на частоту процессоров, но и на их энергопотребление.
3. Большой экран
Большой экран для меня это 15-16 дюймов. Некоторые считают такие ноутбуки громоздкими и не удобными для транспортировки, но я с этим не согласен. Я ношу ноутбук в рюкзаке и в нем свободно помещается хоть 16 дюймов, хоть 14. Еще один аргумент почему люди не хотят большие ноутбуки - это вес, но тут я тоже не особо понимаю негодований из-за веса. Как правило разница между 14 и 16 дюймовыми ноутбуками около 0,5кг. Для меня это крайне не существенный вес, а вот если вы целый день сидите и вам не хватает экрана для комфортной работы или вы не можете уместить 2 окна на одном экране и вас это бесит, то это проблема, а не лишние 0,5 кг.
4. Возможность работы нужного мне ПО
Тут речь про windows и mac os. Не все программы одинаково работают на обеих операционных системах. Например Power bi не работает на mac os и нужно заморачиваться с настройкой виртуальной машины с windows или использовать другие способы.
5. Цифровой блок клавиатуры
Т.к. я работаю с цифрами, то мне удобно вводить их при помощи отдельного цифрового блока, поэтому я добавил этот пункт в параметры выбора
6. Холодный ноутбук и тихая система охлаждения
У меня был lenovo legion и он рандомно мог начать греться и шуметь, что мне не нравилось. Тут опять важен баланс, чем мощнее железо, тем больше энергопотребление и теплоотдача, а значит ноутбук будет греться и шуметь.
7. Эргономика и чувство кайфа от обладания девайсом
Для меня ноутбук как меч для самурая, хотелось чтобы выбор был не только рациональным, но и эмоциональным, чтобы ноутбуком хотелось пользоваться и получать от процесса удовольствие. Например я пощупал в магазине hiawei matebook d 16 - железо было хорошее, но чувства кайфа от него я не получал.
Определившись с критериями выбора я составил шорт лист:
- huawei matebook d16 - 104 к
- macbook 16 pro - 174 к
- lenovo ideapad 5 pro - 90 к (мой выбор)
Lenovo ideapad 5 pro 16ARP8, AMD Ryzen 7
Почему выбрал именно его:
1. Довольно мощный процессор Ryzen 7
Частота 3,2 Ггц и 8 ядер, но при этом относительно низкое энергопотребление.
2. Довольно емкая батарея на 75 Ват-час и автономность
Под мои задачи держит экранное время 7-9 часов, а с учетом того что есть перерывы на обед и прочее, то в течении 9-11 часов можно не беспокоиться о зарядке.
3. Мощная, но тихая система охлаждения
В ноутбук встроено 2 кулера, в то время как у многих ноутбуков без дискретных видео карт ставят только один. В целом ноутбук практически не греется на моих задачах, а система охлаждения включается редко и выключается довольно быстро.
4. Классный экран с частотой обновления 120 hz
Для меня это не ключевой параметр выбора, но просто приятно получить такую опцию.
Решил я купить себе новый ноутбук, но это оказалось сложнее чем я думал. Ох уж эти муки выбора. Хотелось получить мощный, автономный и приятный ноутбук, но не за все деньги мира.
Что я планировал делать на ноутбуке?
Мне нужен был ноут для работы, как вам известно я работаю продуктовым аналитиком. Из софта я использую браузер, IDE для работы с БД, python и его библиотеки, а также BI системы. Ниже я перечислю параметры, которые мне были важны в ноутбуке.
1. Производительное железо
Мне не нужен был самый топовый проц или огромные ОЗУ, т.к. в целом у меня нет каких-то высоконагруженных операций, я не занимаюсь машинным обучением. Поэтому рассматривал процессор от core i5 12 поколения и выше, по ОЗУ минимум 16Гб, но в идеале 32. В игры я не играю на ноутбуке, нейросетки не обучаю поэтому мне было достаточно встроенной видюхи.
2. Автономность работы
Большую часть времени я сижу дома и у меня есть доступ к электричеству, но хотелось иметь возможность свалить на целый день куда-нибудь с ноутбуком и не беспокоится о том что он сдохнет за пару часов. Как правило чем более производительное железо, тем выше энергопотребление и тем на меньше времени хватит батареи, поэтому я обращал внимание не только на частоту процессоров, но и на их энергопотребление.
3. Большой экран
Большой экран для меня это 15-16 дюймов. Некоторые считают такие ноутбуки громоздкими и не удобными для транспортировки, но я с этим не согласен. Я ношу ноутбук в рюкзаке и в нем свободно помещается хоть 16 дюймов, хоть 14. Еще один аргумент почему люди не хотят большие ноутбуки - это вес, но тут я тоже не особо понимаю негодований из-за веса. Как правило разница между 14 и 16 дюймовыми ноутбуками около 0,5кг. Для меня это крайне не существенный вес, а вот если вы целый день сидите и вам не хватает экрана для комфортной работы или вы не можете уместить 2 окна на одном экране и вас это бесит, то это проблема, а не лишние 0,5 кг.
4. Возможность работы нужного мне ПО
Тут речь про windows и mac os. Не все программы одинаково работают на обеих операционных системах. Например Power bi не работает на mac os и нужно заморачиваться с настройкой виртуальной машины с windows или использовать другие способы.
5. Цифровой блок клавиатуры
Т.к. я работаю с цифрами, то мне удобно вводить их при помощи отдельного цифрового блока, поэтому я добавил этот пункт в параметры выбора
6. Холодный ноутбук и тихая система охлаждения
У меня был lenovo legion и он рандомно мог начать греться и шуметь, что мне не нравилось. Тут опять важен баланс, чем мощнее железо, тем больше энергопотребление и теплоотдача, а значит ноутбук будет греться и шуметь.
7. Эргономика и чувство кайфа от обладания девайсом
Для меня ноутбук как меч для самурая, хотелось чтобы выбор был не только рациональным, но и эмоциональным, чтобы ноутбуком хотелось пользоваться и получать от процесса удовольствие. Например я пощупал в магазине hiawei matebook d 16 - железо было хорошее, но чувства кайфа от него я не получал.
Определившись с критериями выбора я составил шорт лист:
- huawei matebook d16 - 104 к
- macbook 16 pro - 174 к
- lenovo ideapad 5 pro - 90 к (мой выбор)
Lenovo ideapad 5 pro 16ARP8, AMD Ryzen 7
Почему выбрал именно его:
1. Довольно мощный процессор Ryzen 7
Частота 3,2 Ггц и 8 ядер, но при этом относительно низкое энергопотребление.
2. Довольно емкая батарея на 75 Ват-час и автономность
Под мои задачи держит экранное время 7-9 часов, а с учетом того что есть перерывы на обед и прочее, то в течении 9-11 часов можно не беспокоиться о зарядке.
3. Мощная, но тихая система охлаждения
В ноутбук встроено 2 кулера, в то время как у многих ноутбуков без дискретных видео карт ставят только один. В целом ноутбук практически не греется на моих задачах, а система охлаждения включается редко и выключается довольно быстро.
4. Классный экран с частотой обновления 120 hz
Для меня это не ключевой параметр выбора, но просто приятно получить такую опцию.
👍7🔥7👀2
5. Гарантия
Как я сказал выше, эти ноутбуки сейчас тяжело найти в РФ, в таких сетях как dns, mvideo и эльдорадо я их не нашел. Можно конечно заказать из Китая, но тут встает вопрос с гарантией, куда его отдать в случае чего. На озоне мне удалось найти этот ноутбук и его продавцом выступал сам ozon и выдал мне гарантию на него 1 год, в случае поломки я могу сдать его в любой ПВЗ озон, что очень удобно для меня.
6. Цена
Мне удалось купить этот ноутбук за 90 к, на всех других сайтах я находил эти ноутбуки на 30 к дороже чем на озоне. На мой взгляд по такой цене это отличный вариант, сопоставимая модель по мощности и экрану у huawei стоит около 130к.
7. Классная эргономика и радость от факта обладания
Ноутбук имеет металлический корпус, собран довольно крепко, все лаконично как я люблю. Большой экран 16 дюймов, отдельный цифровой блок, довольно удобный тачпад, оказывается даже можно работать весь день без мышки.
Минусы
1. ОЗУ 16 ГБ
Это тот минимум который мне нужен, хотелось бы конечно 32 ГБ, но их было сложно найти. В целом и 16 Гб мне вполне хватает.
Короче если бы мне удалось достать вариант на 32 ГБ с учетом гарантии и цены, то этот ноутбук был бы настоящая пушка-бомба. Сейчас просто пушка, которой я могу решать свои задачи быстро и эффективно.
Как я сказал выше, эти ноутбуки сейчас тяжело найти в РФ, в таких сетях как dns, mvideo и эльдорадо я их не нашел. Можно конечно заказать из Китая, но тут встает вопрос с гарантией, куда его отдать в случае чего. На озоне мне удалось найти этот ноутбук и его продавцом выступал сам ozon и выдал мне гарантию на него 1 год, в случае поломки я могу сдать его в любой ПВЗ озон, что очень удобно для меня.
6. Цена
Мне удалось купить этот ноутбук за 90 к, на всех других сайтах я находил эти ноутбуки на 30 к дороже чем на озоне. На мой взгляд по такой цене это отличный вариант, сопоставимая модель по мощности и экрану у huawei стоит около 130к.
7. Классная эргономика и радость от факта обладания
Ноутбук имеет металлический корпус, собран довольно крепко, все лаконично как я люблю. Большой экран 16 дюймов, отдельный цифровой блок, довольно удобный тачпад, оказывается даже можно работать весь день без мышки.
Минусы
1. ОЗУ 16 ГБ
Это тот минимум который мне нужен, хотелось бы конечно 32 ГБ, но их было сложно найти. В целом и 16 Гб мне вполне хватает.
Короче если бы мне удалось достать вариант на 32 ГБ с учетом гарантии и цены, то этот ноутбук был бы настоящая пушка-бомба. Сейчас просто пушка, которой я могу решать свои задачи быстро и эффективно.
👍20👀2
🐍 Какие python библиотеки я использую для анализа данных?
Занимаюсь настройкой нового ноутбука. Установил python и библиотеки, решил рассказать вам какие библиотеки и для чего я использую в своей работе.
1. Jupyter lab
Аналитическая программа для написания кода и работы с данными.
2. Pandas
Таблички в которых можно обрабатывать и исследовать данные. Наверное самая популярная библиотека у аналитиков.
3. Numpy
Для работы с массивами и генерации случайных наборов чисел и разных распределений.
4. Statsmodels и Scipy
Для АБ тестов, в частности для расчета размера выборок и применения стат. тестов.
5. Seaborn и Matplotlib
Для построения графиков и визуализаций.
6. Requests
Для сбора данных из разных источников, api и прочее.
7. Retentioneering
Для анализа поведения пользователей при помощи графов и поиска проблемных зон, а также для анализа поведения пользователей внутри АБ тестов.
8. Catboost
Модная библиотека от Яндекса для решения задач машинного обучения, использую довольно редко.
Если пост полезный, то дай огня🔥
Занимаюсь настройкой нового ноутбука. Установил python и библиотеки, решил рассказать вам какие библиотеки и для чего я использую в своей работе.
1. Jupyter lab
Аналитическая программа для написания кода и работы с данными.
2. Pandas
Таблички в которых можно обрабатывать и исследовать данные. Наверное самая популярная библиотека у аналитиков.
3. Numpy
Для работы с массивами и генерации случайных наборов чисел и разных распределений.
4. Statsmodels и Scipy
Для АБ тестов, в частности для расчета размера выборок и применения стат. тестов.
5. Seaborn и Matplotlib
Для построения графиков и визуализаций.
6. Requests
Для сбора данных из разных источников, api и прочее.
7. Retentioneering
Для анализа поведения пользователей при помощи графов и поиска проблемных зон, а также для анализа поведения пользователей внутри АБ тестов.
8. Catboost
Модная библиотека от Яндекса для решения задач машинного обучения, использую довольно редко.
Если пост полезный, то дай огня
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥77👍4❤2
Кручу верчу с Logs api разобраться хочу 🪃
Давно, я не работал с яндекс метрикой, а с хитовыми данными из logs api сталкивался довольно редко.
На большом проекте довольно сложно разбираться с данными, т.к. сложно отследить природу их происхождения, т.к. на сайтах больших компаний, настроены сотни, а иногда тысячи событий.
Поэтому я использую данные своего сайта, т.к. я знаю все настройки аналитики на нём и у него довольно низкая посещаемость поэтому я понимаю откуда мог прилететь каждый хит и как интерпретировать атрибуты каждого хита.
Поэтому я рекомендую всем кто работает с веб-аналитикой завести собственный сайт и на нем тестить коды трекинга, а также изучать сырые логи событий, это очень удобно т.к. у вас есть полное понимание всех настроек ЯМ и параметров которые падают в Logs api.
А вы работаете с хитовыми данными Logs api метрики?
Давно, я не работал с яндекс метрикой, а с хитовыми данными из logs api сталкивался довольно редко.
На большом проекте довольно сложно разбираться с данными, т.к. сложно отследить природу их происхождения, т.к. на сайтах больших компаний, настроены сотни, а иногда тысячи событий.
Поэтому я использую данные своего сайта, т.к. я знаю все настройки аналитики на нём и у него довольно низкая посещаемость поэтому я понимаю откуда мог прилететь каждый хит и как интерпретировать атрибуты каждого хита.
Поэтому я рекомендую всем кто работает с веб-аналитикой завести собственный сайт и на нем тестить коды трекинга, а также изучать сырые логи событий, это очень удобно т.к. у вас есть полное понимание всех настроек ЯМ и параметров которые падают в Logs api.
А вы работаете с хитовыми данными Logs api метрики?
👍10🔥1