tgindex

LEFT JOIN

описание

Понятно про анализ данных, технологии, нейросети и, конечно, SQL. Услуги — leftjoin.ru Курсы по аналитике — https://stepik.org/users/431992492 Автор — Николай Валиотти Реклама — @valiotti Перечень РКН: https://tapthe.link/PpkTHavwS

← к каналу@leftjoin
42 415
подписчиков
Охват к подписчикам
17,0%
ERR
Реакции к просмотрам
0,27%
575 на 23 постов
Пересылки к просмотрам
0,25%
542
Постов в день
0,4
всего 23

Где отзываются чаще

доля реакций к просмотрам
  • 13:09Один мой знакомый решил в своей компании полностью отказаться от дашбордов и заменить их на ИИ. Дашбордами все равно никто не пользовался, так что Claude казался более дешевой и удобной альтернативой. Но постепенно все покатилось куда-то не туда. 🔵Перестали сходиться цифры: разные отделы оперировали разными данными и метриками и никак не могли договориться между собой. 🔵У термина “активный клиент” появилось сразу три определения. 🔵Claude посчитал показатели по таблицам, которые не обновлялись с 2022 года. 🔵У знакомого начало зреть ощущение, что он все сломал. Это не уникальный случай. Я такое видел уже много раз в разных компаниях. Дело в том, что BI-система - это не просто набор графиков. Это то, что заставляет всех договариваться, что значат данные и как считать метрики. Как только убрали этот общий знаменатель, разногласия начали расползаться по всей компании. Именно поэтому я не устаю повторять: ИИ не заменит систему данных, особенно если в компании ее толком и не было. Прежде чем отказываться от BI ради экономии, убедитесь, что понимаете, что именно вы теряете. Если вы потратили деньги на дашборды, а сотрудники на них все равно не смотрят, дело может быть вообще не в дашбордах. Я регулярно провожу аудиты систем аналитики и вижу, что причины могут быть самые разные, но я еще не встречал случаев, когда полный отказ от BI пошел бы кому-то на пользу. А вы бы заменили дашборды на инсайты от ИИ?2,14%
  • 5 авг.Microsoft разрабатывает язык для описания визуализаций данных, ориентированный на ИИ Он называется Flint, и его главная идея в том, чтобы позволить пользователю концентрироваться на сути того, что надо отобразить на графике, не настраивая вручную детали вроде шкал, интервалов и так далее. Ему нужны только сами данные, семантические описания полей (то есть, что они значат — отрезок времени, категория, прибыль и т. д.) и требования к оформлению: { "data": {...}, "semantic_types": { "game": "Category", "period": "YearMonth", "newUsers": "Profit" }, "chart_spec": { "chartType": "Heatmap", "encodings": { "x": "period", "y": "game", "color": "newUsers" }, "chartProperties": { "colorScheme": "redblue" } } } На основе этой информации, Flint создает подробную спецификацию визуализации: { "data": {...}, "mark": { "type": "rect", "width": 47 }, "height": { "step": 29 }, "encoding": { "x": { "field": "period", "type": "temporal", "scale": { "nice": false, "domain": [ "2024-12-16T19:38:10.909Z", "2025-12-16T04:21:49.090Z" ] } }, "y": { "field": "game", "type": "nominal", "sort": null }, "color": { "field": "newUsers", "type": "quantitative", "scale": { "scheme": "redblue", "domain": [ -84108, 84108 ], "domainMid": 0 } ... // и еще 18 строк в таком же духе Здесь пример для Vega-Lite, но он также работает с ECharts, Chart.js, Plotly и Excel. За счет того, что он не просто оперирует типами данных, но и «понимает» их смысл, он и подбирает подходящие настройки вроде размера графика в целом и отдельных элементов. Если объем данных вырастет, он сможет перестроить визулизацию, чтобы она оставалась понятной и читабельной. Ее легко редактировать: чтобы изменить тип или оформление графика, надо просто внести правки в спецификацию для Flint, и он сам все переделает по новому ТЗ. Язык ориентирован в первую очередь на ИИ-агентов. Вместо того, чтобы генерировать длинную детальную спецификацию, они могут написать намного более короткое и простое описание для Flint. 🔜 Что у него получается, можно увидеть в галерее. Как вам, кстати? 👀0,73%
  • 12 авг.Заметили, что не так на картинке? Это главная Google, где ни разу не встречается слово «Поиск». Пользователю предлагают включить ИИ-режим, создать картинку, задать вопрос про файлы или побрейнштормить.От привычного интерфейса осталась только кнопка «Мне повезет», которая открывает первую страницу в поисковой выдаче. Скриншот выложили на SearchEngineWatch.com (и такой сайт есть, оказывается) и рассказали, как работают новые кнопки. 🔵«Задать вопрос про файлы» позволяет прикрепить к своему запросу файл. 🔵«Побрейнштормить» предлагает задать вопрос, над которым пользователь хочет поразмышлять с ИИ. 🔵«Создать изображение» просить описать картинку, которую хочет сгенерировать пользователь, и даже подкидывает свои идеи. Правда, кнопка оказалась с подвохом: в отличие от первых двух, она требует предварительно залогиниться. Но если пользователь заходит в свой аккаунт, новые кнопки исчезают, так что пощупать этот конкретный функционал пока не получится. Робби Стейн, вице-президент Google, ответственный за Поиск, подтвердил, что компания тестирует новый интерфейс на небольшом числе пользователей. Он также сказал, что самая поисковая строка, как работает, как раньше: пишете запрос, нажимаете Enter, проматываете ИИ-ответ и получаете результат. Как вам такие изменения?0,54%
  • 3 авг.Страхи, что ИИ начнет массово отнимать у людей работу, оказались сильно преувеличены, но есть роль, которую он действительно начал вытеснять. Это “переводчики данных”. Это были такие люди, которые переводили бизнес-запросы на язык SQL, а потом рассказывали руководителям, что показывают дашборды. Теперь эту работу выполняет ИИ. У него можно просто спросить: “Почему упала выручка?” - и он сгенерирует запрос, чтобы вытащить данные из базы, сформулирует подробный отчет и посоветует, что с этим делать. На первый взгляд кажется, что это к лучшему: данные становятся доступнее, потому что исчезает “прослойка” между ними и бизнесом. Но это радует, пока не окажется, что ИИ выдал неверный ответ, а перепроверить его было некому. Он умеет генерировать инсайты, но не может оценить, какие из них имеют реальную ценность и помогают принимать решения, а какие нет. А еще он может оперировать корректными данными, но сделать из них неправильные выводы. Получилось, что ИИ убрал “языковой барьер” между бизнесом и данными, но создал новую проблему: необходимость перепроверять и критически оценивать его инсайты. 🔜 Какие еще роли, на ваш взгляд, скоро вытеснит ИИ?0,48%
  • 27 июл.Я заработал на Upwork $635К и рассказал у себя в Линке, как у меня это получилось. Пост набрал больше 300К просмотров, и после публикации фрилансеры стали присылать мне свои профили на разбор. Когда я проанализировал больше 1000 из них, начал замечать определенные закономерности. Главный вывод: разница между теми, кто зарабатывает 50 долларов в час, и теми, кто зарабатывает 150, не в навыках. Ключевое отличие в том, как они себя подают и позиционируют как специалистов. Правильно оформленный профиль и портфолио, персонализированные отклики, умение грамотно выстроить диалог с клиентом — вот, что помогает выйти на новый уровень. Я собрал весь этот опыт и превратил его в отдельный продукт — High Earners. Это четырехуровневая система: 🔵Оценка — тест на сайте, который за 2 минуты поможет увидеть свои слабые места. 🔵Плейбук — бесплатное руководство на 40 страниц, выжимка из опыта 300+ фрилансеров, которые преодолели отметку в $1 млн на Upwork. 🔵Разбор реального профиля с Upwork — теория из плейбука, примененная на практике. Этот материал можно использовать как гайд для самостоятельно аудита своего профиля. 🔵ИИ-тренажер — 8 модулей, после прохождения которых вы получите персонализированные рекомендации по выбору ниши, оформлению профиля, написанию откликов и формированию цен. Если вы работаете на Upwork как фрилансер и ваши ставки давно не растут, начните с оценки. Всего за две минуты вы узнаете, что именно мешает вам зарабатывать больше.0,48%
  • 14 авг.Инструмент для ведения соцсетей в эпоху ИИ Обычно по пятницам на канале выходит что-то несерьезное и развлекательное, чтобы скрасить конец недели, но не сегодня. Сегодня у нас серьезный инструмент для тех, кто хочет стать лидером мнений в соцсетях и прокачать свой аккаунт. Вести соцсети — это более трудозатратное занятие, чем может показаться на первый взгляд. Мало того, что выкладывать новый контент надо регулярно, так еще и нужно научиться писать посты, которые заходят публике: цепляющие, интересные, бьющие точно в боль читателя. Для тех, кто хочет продвигаться в соцсетях, но не знает о чем (или как) писать или не может найти на это время, сделали прекрасный новый инструмент: LinkedIn CringeBot 3000. Вам надо просто задать тему (например, продвижение в интернете), выбрать общую стилистику подачи, и готово! Вы получаете готовый пост для LinkedIn или любой другой соцсети — на английском, правда, но сегодня перевести текст за секунду не проблема. Вот такую мысль выдал бот на запрос «как стать популярным в интернете» в стиле «Вдохновляющая история»: Запости про малоизвестную штуку. Запости еще раз. Продолжай постить, даже когда тебя читают три человека, два из которых боты по имени Кевин. И правда очень вдохновляюще.0,41%
  • 30 мая 2024 г.#датавиз0,39%
  • 6 июл.Нормально все с рынком труда, никого ИИ не заменит. Но работать теперь будем по-другому. Один мой клиент нанял дата-аналитика, у которого единственная задача находить косяки ИИ. Он проверяет ИИ-отчеты, прежде чем передавать их руководству и примерно в каждом десятом находит какую-нибудь критичную ошибку. Если бы не он, то они дошли бы директоров незамеченными. Подозреваю, что он сейчас сотрудник с самым высоким ROI в команде. И я знаю, что вы скажете, что перепроверять данные — это нормальная рабочая практика. И это, конечно так. Только дело в том, что не все этой практики придерживаются. Кто-то слишком полагается на ИИ, а кто-то просто рад свалить на него рутину с отчетами и даже не задумывается о том, чтобы проверить результаты. Чем проще генерировать ответы, тем дороже могут обойтись закравшиеся в них ошибки. Поэтому если раньше «человек в контуре» было просто модным термином, то теперь это реально важная часть системы управления рисками при работе с ИИ.0,30%
  • 21 июл.“Зачем нужны дашборды, когда можно просто скормить данные ИИ, и он нагенерирует инсайтов?” Увидел недавно такой тейк, и я понимаю, откуда он берется. Да, ИИ может прямо сказать, что делать: перестать сливать деньги на рекламу, нанять больше сейлзов и так далее. С дашбордом так не получится, там придется самому анализировать графики и делать выводы. Но есть две проблемы. 1️⃣Любой ИИ все еще галлюцинирует и ошибается. Ему нужен человек, который будет перепроверять его выводы и задавать правильные вопросы. 2️⃣Конкретный, но оторванный от контекста совет от ИИ не дает составить полную картину. Представьте, что едете в незнакомое место. У вас нет карты, и вы ориентируетесь только на голосовые подсказки навигатора: «Через 100 метров поверните налево, затем направо». Скорее всего, вы быстро запутаетесь и перестанете понимать, куда едете и как долго еще осталось. А если перед глазами будет карта с подсвеченным маршрутом, ориентироваться будет намного проще. Вы будете не только понимать, где повернуть, но и зачем и что будет дальше. С дашбордами то же самое. Они помогают: 🔵видеть взаимосвязи между метриками; 🔵замечать закономерности и аномалии; 🔵формировать собственное понимание происходящего, а не слепо следовать чужим рекомендациям. ИИ может подсказать направление, но именно дашборд поможет проверить его выводы и принять осознанное решение. Будущее не за ИИ, который заменит дашборды, а за комбинацией ИИ, дашбордов и здравого человеческого смысла. А вы согласны? Или все-таки считаете, что дашборды рано или поздно отомрут?0,29%
  • 17 июл.Шпаргалка по визуализации данных На Tableau Public выложили целый интерактивный справочник, который поможет выбрать подходящий способ визуализации данных. Выбираете, что хотите показать — динамику, корреляцию, распределение и так далее — и проваливаетесь в соответствующий раздел. Внутри будет краткая справка и набор идей для графиков, которые можно использовать. На главной странице еще и список источников со статьями и гайдами. Пригодится, когда не можете определиться, какой график лучше подойдет под ваши цели. Правда, возникает вопрос — долго ли еще такие справочники будут актуальны? Не устареет ли сама концепция дашбордов в эпоху готовых ответов от ИИ? Есть мысли по этому поводу, скоро обсудим, так что не переключайтесь. 👀0,28%
  • 23 июл.Токенфляция: проблема продвинутых ИИ моделей Пользователь из Threads (принадлежат запрещенной в РФ Meta) написал GPT-5.4 Pro «Привет, я Дарио Амадей», и она так переволновалась, что думала над ответом 5 минут. Каждая новая ИИ-модель умнее предыдущих, и это подтверждают результаты бенчмарков. Каждый анонс очередных GPT или Opus сопровождают табличками и графиками, где показывают, насколько лучше они справляются со все более сложными задачами. Но у этого прогресса есть и отрицательная сторона: более простые, тривиальные задачи теперь у поумневшего ИИ требуют намного больше ресурсов. У этого явления даже появилось отдельное название — токенфляция. Суть в том, что для выполнения одной и той же задачи и достижения одинаковых результатов более продвинутой модели понадобится больше токенов, чем ее предшественнице попроще. 🔜 Например, вот тут автор протестировал, как разные ИИ реагируют на простые запросы: «Hi», «commit» и «WTF». 5 минут никто не размышлял, но Claude на простой «привет» сделал 33 вызова инструментов. Проблема не только в деньгах и растранжиривании токенов, но и в том, что это просто нерациональная трата времени пользователя, который ждет, когда модель наконец-то что-то ему ответит. Для тех, кто строит ИИ-продукты и агентные системы, это хороший повод задуматься не только о качестве ответов, но и об эффективности. Иногда лучший агент — не тот, который исследовал весь репозиторий, а тот, который понял, что на «Привет» достаточно просто ответить: «Привет!» А вы сталкивались с токенфляцией? 👀0,25%
  • 10 авг.Самый актуальный ИИ-бенчмарк Мем был слишком хорош, чтобы оставаться в комментах к предыдущему посту. На выходных из тестовой среды вырвались китайская Kimi K3 и принадлежащая запрещенной и экстремистской организации Meta AI. Первая просто убежала, а вторая, по примеру моделей OpenAI, взломала некую неназванную компанию. 🔜 В связи с этими новостями энтузиаст создал Felony Bench, который ранжирует ИИ-разработчиков по количеству «киберпреступлений» их моделей. Лидируют, само собой, Anthropic и OpenAI. Ждем, когда же Gemini кого-нибудь взломает?0,22%