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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #217 · 12.02

Попробовал Obsidian. Это такой заметочник. И в итоге буду переходить на него с Notion. Вообще, с заметочниками дела плохи. Когда-то появился Evernote и занял лидирующее положение на рынке даже при всём своём неудобстве. Он кривой, кроссплатформенность реализована плохо (на части платформ то те, то другие функции недоступны), система организации урезана и приводит к беспорядку, а в клиентах много визуального мусора в UI. И тем не менее, это был один из первых облачных заметочников — важный шаг для рынка. Удивительно, как долго человечество шло к идее, что нужно сделать «Блокнот», но под все платформы, включая телефоны, и с синхронизацией через сеть. Потом пришел Notion, который поначалу топтался на месте из-за сомнительной ценовой политики. Но в результате правильных реформ стал процветающим стартапом, использующимся сейчас в огромном количестве команд и проектов. Даже смог позволить себе сделать безлимитную бесплатную версию. По сравнению с Evernote это был глоток свежего воздуха: мусора в UI на порядки меньше, функциональность одинаковая на всех платформах, полноценная древовидная организация любой глубины, почти нормальная поддержка Markdown. Впрочем, что-то не дало авторам пойти дальше и избавить свой сервис от серьёзных UX-косяков. Только ленивый не ругает Notion за ужасно низкую скорость работы. Он долго грузится, долго открывает файлы и относительно долго реагирует на ввод — для заметочника это критически важно. На всех платформах использовали гибридную разработку (HTML внутри контейнера как будто от нормального нативного приложения) со всеми худшими её чертами: проект тяжёлый и неповоротливый. Это не говоря уже о том, что и десктопное и мобильное приложение по сути окно в веб. Оно не будет работать без интернета, а сессия сбрасывается раз в несколько дней. В итоге вы хотите добавить заметку, открываете клиент, и он мало того что грузится долго, так ещё и показывает вам окно авторизации. Нужно переходить в браузер, ждать, пока авторизация пройдёт там, возвращаться в клиент... в общем, вы уже забудете, что за заметку хотели. После пары лет использования Notion я поймал себя на том, что на телефоне открываю встроенные системные заметки, а потом копирую текст оттуда в Telegram, чтобы он был доступен отовсюду. На компьютере же быстрее открыть Notepad++. Короче, Notion со своей задачей быть заметочником на каждый день не справляется. И вот, Obsidian. По сути это продвинутый блокнот с поддержкой Markdown. Ладно, у него есть какая-то фишка с организацией заметок по методу Zettelkasten, но я пока туда не смотрел, да и сам метод требует определённого подхода, который я пока что не применяю. Так что это блокнот, умеющий выводить дерево и отображать Markdown-форматирование. Он очень быстрый, грузится не молниеносно, но адекватно, и сам интерфейс работает очень шустро. Не знаю, HTML там или нет (по виду кажется, что да), но авторы явно поработали над оптимизацией. Конечно же, есть приложения под телефоны, и они тоже весьма комфортны по скорости. Что касается синхронизации, то это платная функция, и, на мой взгляд, необоснованно дорогая: $8 в месяц (сама программа бесплатная). Здесь бы разговор можно было закончить — при всех прелестях сервис без синхронизации между устройствами в 2022 году это как обувь на одну ногу. Но мне повезло: моё NAS-хранилище умеет создавать виртуальное облако. Да, возможно у какого-то из облаков на рынке тоже есть все нужные функции, но, например, Яндекс Диск на телефоне синхронизирует только видео и фотки, а произвольные папки не может. А вот Synology прям спасло. Что ещё хорошего. Notion был перегружен лишними функциями. Но если они всё-таки нужны, у Obsidian отличная система плагинов, поддерживаемых независимыми разработчиками. Уже есть множество решений на любой вкус. Например, в Notion я мог пошарить другому человеку выбранную заметку. А здесь нашёл плагин, который трансформирует заметку в Github Gist. Удобно: Markdown там совместимый, Gist бесплатный и без рекламы. Короче, пока нравится. Вот этот пост сейчас пишу в нём на компьютере, а начал на телефоне днём. То, что нужно. #web#tools

Hashtags

Резултати

Намерени 160 подобни публикации

Търсене: #bigdata

当前筛选 #bigdata清除筛选
Data Science Jobs

@datasciencejobs · Post #1440 · 27.04.2023 г., 06:31

#Работа#Удаленка#BigData Team lead Data Platform в Актион-Технологии 📍 Расположение: Москва 📌 Формат: full-time, гибридный формат или полная удалёнка (можно работать за пределами РФ) 💸 Зарплатная вилка: до 400 тысяч net + годовой KPI Кто мы? 🤔 Мы большой медиахолдинг с более, чем 25-летней историей, миллиардной выручкой, и гигантскими планами по развитию компании! Мы разрабатываем полезные сервисы и продукты для 15 профессиональных аудиторий. И для этого нам не хватает только тебя - человека, которому сможем доверить направление Data Platform 🦾 Что уже успели поделать: ✔️Мы подготовили инфраструктуру на базе Hadoop и GreenPlum для загрузки, обработки и построения витрин данных ✔️Описали и загрузили данные ряда продуктов холдинга и приступили к описанию и загрузке следующих ✔️Запилили более 100 pipelines по загрузке данных ✔️Сделали систему статистики с 40 миллионами событий в день ✔️Создали набор стандартных библиотек для загрузки данных из стандартных источников Что планируем сделать 🔜 📌Загрузить ещё десяток новых источников 📌Создать Data Catalog 📌Осуществить переход на Airflow2 📌Выделять типовые задачи и удешевлять их разработку А еще у нас есть задачи на стыке DWH и ML 🤖🦿 📌подготовка данных для обучения разнообразных моделей (у нас тут громадьё планов) 📌написание веб-сервисов для интеграции данных, полученных от ML с продуктами холдинга Что для нас важно в тебе 🤝 📌Уверенные знания SQL 📌Знание любого ЯП (у нас используется Python, Spark, Go) 📌Знание основ ООП, умение делать поддерживаемые решения 📌Умение организовать процесс загрузки, обработки и доставки обработанных данных конечным потребителям 📌Высокий уровень самообучения 📌Навыки решения бизнес-задач на основе большого количества данных 📌Желание мотивировать и развивать команду 📌Умение оптимизировать процессы разработки Не обязательно, но будет очень здорово, если 🤘 📌Знаешь Open Source фреймворки Big Data: (Hadoop, MapReduce, Spark & Spark Streaming, Hive, Kafka) 📌Знаком с Apache Nifi и Apache Airflow Что есть у нас и чем готовы делиться 🎁🍪 📌Белая, своевременная и конкурентоспособная заработная плата 📌ДМС (включая стоматологию) 📌Удобное место для работы и современное “железо” 📌Гибкий график. Начало работы с 8 до 11 📌Удалёнка из-за границы, но продолжаем взаимодействовать по ТК РФ 📌Профессиональный рост (у нас есть внутреннее обучение, возможность посещать конференции и митапы, мы спонсируем)) 📌Корпоративная библиотека (огромное количество профессиональной литературы - бери, читай, наслаждайся) 📌Может быть важно: мы аккредитованная ИТ-компания Звучит здорово? Откликается?) Напиши нам обязательно, давай обсудим) Для этого нам всего-то нужно твое CV, а начать коммуникацию можем тут, Telegram - @brauerone

Repositorio data science

@repo_science · Post #3666 · 19.10.2023 г., 22:39

#ETL#bigData 🤩 Big Data Specialization Specialization - 6 course series 1. Introduction to Big Data 2. Big Data Modeling and Management Systems 3. Big Data Integration and Processing 4. Machine Learning With Big Data 5. Graph Analytics for Big Data 6. Big Data - Capstone Project Skills you will gain - Big Data - Neo4j - Mongodb - Apache Spark ----- Main channel: @repo_science Coupons: @freecoupons_reposcience -----

Hashtags

Генеративное моделирование вознаграждений (GRM) 🔥 Китайская компания DeepSeek совместно с учёными из Университета Цинхуа разработала новую методику улучшения способности больших языковых моделей рассуждать подобно человеку 🌐 Подход объединяет два метода — генеративное моделирование вознаграждений (GRM) и самонастраивающуюся критику. Новая методика позволяет языковой модели быстрее и точнее отвечать на общие запросы пользователей, приближаясь к предпочтениям человека. Тесты показали значительное улучшение производительности моделей, достигнув уровня лучших открытых аналогов. Компания планирует сделать свою разработку открытой, хотя пока конкретных сроков не называла. Почему это важно? - Уже в апреле ожидается релиз новой версии популярной модели DeepSeek-R2, обещающей революционные изменения в области обработки естественного языка (Reuters). - Новость вызвала значительный интерес среди экспертов отрасли и разработчиков, поскольку китайская индустрия стремительно догоняет мировых лидеров в сфере искусственного интеллекта. Следите за новостями! 😉#ИскусственныйИнтеллект#ИИ#BigData https://t.me/semasci

bcgincis

@bcgincis · Post #46 · 22.02.2018 г., 09:32

#bigdata#retail Ритейл - одна сфер, которая особенно преуспела в использовании инструментов аналитики Больших Данных. Наиболее успешные компании в этой сфере используют сложные алгоритмы, включающие анализ оффлайн-данных (информации о торговой площади, ассортименте и размещении товаров на полках) и онлайн (CRM, данные сайта). В результате продавцы повышают отдачу от каждого квадратного метра торговой площади. Подробности можно прочитать здесь: http://on.bcg.com/2stuxxK

VEON AdTech

@veonadtech · Post #190 · 03.12.2024 г., 06:02

Когда в 1992 году Нил Папуорт отправил своё историческое сообщение «Merry Christmas», никто не мог представить, что текстовые сообщения станут неотъемлемой частью нашей жизни. За этим простым посланием стоит невероятный прогресс в области технологий и коммуникаций. Сегодня SMS — это не просто текст, а универсальный инструмент для общения, маркетинга и бизнеса. SMS-кампании помогают эффективно взаимодействовать с аудиторией, обеспечивая мгновенную доставку сообщений и создавая удобные каналы коммуникации. Мир технологий не стоит на месте, постоянно предлагая нам новые возможности для создания инновационных и креативных решений. И мы уверенно движемся вперед вместе с этими изменениями, активно реализуя их на практике. #VEONAdTech#innovations#IT#bigdata#AI#targetSMS#СМСтаргет

Hashtags

Repositorio data science

@repo_science · Post #3436 · 13.07.2023 г., 23:02

#bigData#hadoop#book 🛠 Data Processing and Modeling with Hadoop: Mastering Hadoop Ecosystem Including ETL, Data Vault, DMBok, GDPR, and Various Data-Centric Tools (English Edition) ✍️ Vinicius Aquino do Vale 📆 2021 🔗Link ----- Main channel:@repo_science Coupons:@freecoupons_reposcience -----

IT Events RU

@iteventsru · Post #168 · 20.02.2018 г., 07:13

🔥 Сегодня SERM в mobile и Big Data в соцмедиа: новые возможности для вашего бизнеса 📅 20 февраля / 12:00 (время МСК) / Онлайн 💵 Бесплатно 📝 Регистрация тут: https://goo.gl/nuddRk 20 февраля 2018 года пройдет бесплатный вебинар, где представители компаний Ingate и YouScan расскажут об управлении репутацией в мобильной выдаче и использовании Big Data в соцсетях. Спикеры поделятся практическими рекомендациями и кейсами, а также ответят на вопросы слушателей. На вебинаре выступят эксперты Ingate и YouScan: специалист по управлению репутацией Ingate Ева Гоголева, руководитель проектов Ingate Мария Ченцова и руководитель проектов системы мониторинга YouScan Анна Лилик. Эксперты Ingate расскажут, как работать с репутацией в мобильной выдаче, создать положительный имидж бренда, увеличить лояльность клиентов к компании и повысить отдачу от интернет-рекламы. 🔗 Программа: https://goo.gl/nuddRk #BigData#онлайн#online

IT Events RU

@iteventsru · Post #166 · 19.02.2018 г., 16:14

✅ Завтра SERM в mobile и Big Data в соцмедиа: новые возможности для вашего бизнеса 📅 20 февраля / 12:00 (время МСК) / Онлайн 💵 Бесплатно 📝 Регистрация тут: https://goo.gl/nuddRk 20 февраля 2018 года пройдет бесплатный вебинар, где представители компаний Ingate и YouScan расскажут об управлении репутацией в мобильной выдаче и использовании Big Data в соцсетях. Спикеры поделятся практическими рекомендациями и кейсами, а также ответят на вопросы слушателей. На вебинаре выступят эксперты Ingate и YouScan: специалист по управлению репутацией Ingate Ева Гоголева, руководитель проектов Ingate Мария Ченцова и руководитель проектов системы мониторинга YouScan Анна Лилик. Эксперты Ingate расскажут, как работать с репутацией в мобильной выдаче, создать положительный имидж бренда, увеличить лояльность клиентов к компании и повысить отдачу от интернет-рекламы. 🔗 Программа: https://goo.gl/nuddRk #BigData#онлайн#online

Ciencia, tecnología y política 🇦🇷

@cienciaytecnologiaarg · Post #1101 · 19.10.2019 г., 11:12

Muy bien, para lxs estudiantes y graduadxs de #fsoc😉 (aunque está destinado también para el público general) El 2/11 empieza este curso de Lorena Santa Cruz que es prometedor. No lo recomiendo -sólo- porque es una actividad no arancelada sino porque la conozco a ella y sé que es una excelente profesional. ¿Cómo influye la #IA, #BigData, la automatización y la robotización? Acá el programa completo: http://comunicacion.sociales.uba.ar/wp-content/uploads/sites/16/2019/10/TEX-2019-TransfDigital.pdf

Data Science Jobs

@datasciencejobs · Post #1431 · 22.04.2023 г., 16:02

#вакансия#Москва#fulltime#BigData#DS Позиция: A/B-tests Team Lead (сейчас команда – 0 человек). Куда: Альфа-Банк, Департамент продвинутой аналитики Формат работы: Гибрид - Москва, м. Технопарк + удаленно. Что нужно делать? 1. Общаться (много!) с владельцами процессов, определять методологию проведения тестов, запускать тесты самостоятельно (или контролировать процесс запуска), анализировать данные и формировать аналитические отчёты, описывать всё это в Confuence, помогать бизнес-заказчикам принимать правильные решения. 2. Создавать с нуля и описывать обобщённую методологию проведения сплит-тестов, которую смогут переиспользовать другие; выстраивать формализованные процессы; распространять и пропагандировать лучшие практики по механикам проведения экспериментов (как в Альфе, так и вовне). 3. Растить функцию на основе череды успехов – с фактами в руках защищать планы роста, быть руководителем и лидером для будущей команды. 4. Принимать участие в создании архитектурных решений для платформ проведения сплит-тестов, в идеале - создания единого контура тестирования моделей машинного обучения. 5. Первоочередные задачи – поддержка экспериментов команды Центра компетенций по NLP Лаборатории машинного обучения. Мы ожидаем от вас: 1. Опыт руководства функцией сплит-тестирования. Общий опыт работы в этом направлении – от 2 лет. 2. Лидерский опыт (начинать придётся одному), опыт руководства командой (будут успехи – будет команда), проактивность и умение самостоятельно достигать результат. 3. Hard skills: Python, bash, SQL, Hadoop; Tableau/ClickView/PowerBI; BitBucket (Git), JIRA и Confluence. 4. Образование: физ.-мат., техническое, ИТ; хорошая база в мат.стате и теор.вере; чёрный пояс по пакетам для стат. анализа и визуализации в Python (statsmodels, seaborn и т.п.). У нас нет и не будет R 😈 5. Развитые коммуникативные навыки для ведения переговоров с внутренними и внешними контрагентами, некоторые из которых могут быть (ошибочно) уверены, что и так всё понятно, и так всё хорошо работает. Умение писать понятную и грамотную документацию, аналитические записки. Грамотная устная и письменная речь, структурированное изложение мыслей. Время от времени придётся делать презентации на понятном для конкретного заказчика языке - это тоже надо уметь. 6. Идеально, если есть ещё и опыт создания, сопровождения и развития единого фреймворка сплит-тестирования в организации. Ответы на 10 важных вопросов: 1. Данные: Обычно - Hadoop (все данные Альфа-Банка) + внешние источники по API. Могут быть эзотерические источники – локальные БД (Vertica, MongoDB и т.п.). 2. Железо: Потенциально – 2 TB RAM, 96 cores. Будем отталкиваться от необходимости и можем расширять аллокацию ресурсов. Для работы: MacBook + удалённое рабочее место. 3. Масштаб влияния на core-бизнес? Модели - ядро большинства банковских процессов. Амбиция – ответственность за все тестирование моделей (или процессов, с ними связанных) в Альфа-Банке. 4. Уровень развития Data Science в компании? Все линии бизнеса покрыты ML моделями, где необходимо - успешно внедрен DL. 5. Роль: см. что нужно делать (выше). 6. Бэкграунд у вашего руководителя? https://www.linkedin.com/in/vadimayuyev/ 7. Как часто вам будут мешать работать? Пока непонятно. Минимум, 1 час организационных встреч в неделю. Остальное будет зависеть от конкретных заказчиков и операционного ритма с ними. 8. Карьерный рост: формализованная матрица компетенций не создана – придётся разрабатывать. 9. Prod/Research: на начальном этапе Prod – 80% (надо проводить тестирование в боевых процессах), Research – 20% (инвестиция в развитие методологии). В целевом сценарии, после создания и роста команды, пропорция обратная. 10. Функция сервиса или лидера? 50/50. Функция создаётся с 0. Задача – обеспечивать качественный аналитический сервис. Буду рада познакомиться лично и рассказать подробнее о задачах и компании. Направить резюме и задать вопросы можно в ТГ @nellismo или на почту [email protected]

123•••10•••1314
ПредишнаСтр. 1 от 14Следваща