TGTGInsightтелеграм анализLIVE / telegram public index
← Такты, стеки, два колеса

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #199 · 2.02

Закончил «Нейромант» Уильяма Гибсона. Для своего времени (середина восьмидесятых) это было прорывное произведение, которое если не изобрело, то закрепило жанр киберпанка в его текущем виде. Но мне не очень понравилось. Во-первых, иногда всё-таки плохо браться за чтение спустя много десятилетий. Книга ввела такой удачный мир, что заимствования из него с тех пор встречаются в фантастике постоянно. И особенно — в произведениях на тему киберпанка, компьютеров, хакерства и так далее. Умом я понимал, что сейчас вот читаю первоисточник, но эмоционально не отступало чувство, что я всё это уже видел в The Matrix, Deus Ex, Ghost in the Shell, Bladerunner, Cyberpunk, наконец! Во-вторых, профдеформация мешала мне серьёзно воспринимать те художественные образы, которыми автор описывал киберпространство и происходящее в нём. В целом аналогия красивая: цифровая защита в романе выглядит, как стена льда, а хакер проламывается сквозь неё, совершая некоторое сложное взаимодействие с узором этого льда. Но для меня местный виртуальный мир представлялся совсем уж наивным и нереалистичным. В-третьих, и это, пожалуй, самое главное — у меня были сложности с восприятием событий, действий героев, их мотивации. Я бы сказал, что текст написан тяжело (хотя, возможно, это проблема перевода). Ты не всегда понимаешь, какая именно сцена сейчас. Иногда совсем не понимаешь, почему герой внезапно что-то сказал или сделал. Ну и, в конце-концов, я не совсем понял основную сюжетную подоплёку. Понял, но не в деталях. В том числе причины, по которым персонажи что-то сделали или захотели сделать. Тем не менее, от процесса я удовольствие получал, бросить не хотелось, узнать развязку было любопытно. По этой книге можно было бы снять шикарнейший фильм, почти ничего не переделывая в сюжете. И важность этого произведения для мира переоценить сложно. Роман был очень популярен среди технарей того времени, многие из которых стали авторами первых языков программирования, гипертекстовой разметки, создавали первые компьютерные сети и так далее. Американский писатель Джек Уомак заметил интересную вещь: «Может ли быть так, что видение Гибсоном глобального информационного пространства в конечном счёте стало причиной, по которой Интернет сегодня выглядит так, как он выглядит, и работает так, как он работает?». #fiction

Hashtags

Резултати

Намерени 1 подобни публикации

Търсене: #adhoc

当前筛选 #adhoc清除筛选
Data Science Jobs

@datasciencejobs · Post #2140 · 04.06.2024 г., 12:04

#вакансия Data analyst / Data scientist, Москва VK Реклама — одно из ключевых подразделений в VK. Ежедневно наши сервисы охватывают более 140 млн пользователей в России и странах СНГ. Более 100 тыс. рекламодателей каждый день запускают рекламные кампании у нас и находят своих клиентов. Мы — команда ML внутри VK Рекламы, отвечаем за её качество, чтобы пользователи могли увидеть наиболее подходящую им рекламу, а рекламодатели потратить свои бюджеты наиболее эффективно. Основная задача нашего направления — проверять гипотезы, искать инсайты и точки роста эффективности и впоследствии внедрять их в прод. У нас идёт полный ML-цикл от проработки гипотезы до проведения экспериментов и внедрения фич в продакшен. Результаты нашей работы напрямую влияют на эффективность такого большого продукта, как VK Реклама. Команда ad hoc аналитики занимается проверкой гипотез и поиском точек роста. Тестирует гипотезы в реальных экспериментах и оценивает изменения. Мы ищем в команду сильных аналитиков, совместными усилиями будем проводить различные аналитические исследования для повышения эффективности нашего продукта. Задачи: • Анализ больших данных для поиска потенциальных точек роста и выдвижения гипотез; • ad hoc аналитика, поиски зависимостей в данных; • проверка гипотез, поиск узких мест, донесение результатов до прода; • оптимизация моделей рекламного аукциона и моделей ранжирования пользователей; • проведение и статоценка экспериментов; • разработка и автоматизация отчётности; • сбор, обработка и дальнейшее использование больших данных. Требования: • Хорошее знание SQL (сложные запросы, порядок выполнения операций) — нужно написать не просто запрос, а оптимальный запрос, который сможет отработать на действительно больших данных; • знание Python для анализа данных; библиотеки Pandas, Numpy — нужно будет сделать анализ данных, проработать гипотезы и правильно их визуализировать. Недостаточно просто найти какой-то паттерн — нужно его правильно представить наружу; • работа с системами больших данных будет большим плюсом (Hadoop, PySpark); • хорошее понимание матстатистики; • анализ данных с учётом сезонности, поиски аномалий и выбросов в данных. Будет плюсом: • Опыт работы с ClickHouse, Hadoop, Git, Jenkins; • работа с инструментами BI-отчётности, понимание ETL-инструментов (делаем автоматические отчёты, готовим для них данные, настраиваем выгрузки и другое). ✍️ Отправить CV и по всем вопросам: https://t.me/olkony #ds#adhoc#analytics#ml#mailru#vk#adtech#sql#python#pandas#numpy#pysprak#hadoop#mathstat#clickhouse#гибрид#remote#middle#senior