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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #227 · 20.02

Допустим, вы разработчик, и вам от пользователя приходит строка user-agent с описанием того, каким браузером он пользуется. В этой строке будет что-то типа такого: Mozilla/5.0 (X11; Linux x86_64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/51.0.2704.103 Safari/537.36 И вы хотите из неё узнать мажорную версию Chrome, то есть вытащить число 51. Что вы сделаете? Можно, конечно, написать свой парсер, но я уверен, многие воспользуются регулярными выражениями. Я бы воспользовался. Какое выражение сюда подходит? С виду кажется, что вот такое: /Chrome\/(\d\d)\./g Мы ищем слово Chrome и слэш, затем ловим в группу две цифры, после которых стоит точка. Так? По крайней мере, мышление достаточного количества разработчиков именно таково. Зачастую программистам не хватает умения отойти от техзадания на уровень вещественной сути того, с чем они работают. На самом деле число 51 это версия. Версия будет увеличиваться со временем. «Марти, где твоё четырёхмерное воображение?» Если уже прошло 50 версий, то и следующие 50 не за горами, число станет трёхзначным, регулярка или парсер, сделанные под двухзначные числа, перестанут работать. Трехзначная версия Chrome и Firefox приближается уже сейчас. И да, в них падает куча функций на сайтах, включая крупные корпорации: Yahoo, Bethesda, HBO и бог знает сколько сайтов поменьше. Чисто из-за цифры. Это уже назвали «Проблема сотой версии» по аналогии с «Проблемой 2000 года» (программисты записывали год двумя цифрами, 2000 стал неотличим от 1900). К чему это я? Полезно задумываться о физическом воплощении того, что вы представляете в своей программе. Ваш код должен описывать не столько требования заказчика, сколько законы, по которым существует этот объект в реальном мире. #dev

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