Канал Доброго Вани | Data Science и Продуктики

🇯🇵 Япония. Осака. День 0: прибытие

Итак, приступаю к серии постов о нашей авторской поездке по Японии. Мы посетим целый ряд городов, а начинаем с Осаки.

✈️ Мы летели из Москвы с 2-часовой пересадкой в Шанхае: достаточно быстро долетели (8 часов + 3 часа). Бронировали аутентичное жилье на Букинге, вот ссылочка на место. Вода есть, матрасы идеальные, очень уютно; даже чайный набор хозяин приготовил.

💵 Валюта в Японии — иена, курс который к рублю составляет 0.56 (можно цены местные делить на 2 для перевода в рубли). За один доллар местные обменники предлагают 142-144 иены. В городе можно найти и по 145.

🍣 Наверное, самым запоминающимся событием этого дня стал ужин, на котором мы забыли телефон и зонт. Мы ушли достаточно далеко и завернули в магазинчик, где нас, к нашему огромному удивлению, догнал официант и вернул наши вещи. Произвело неизгладимое впечатление, честно говоря. Еда не оставила вау-эффекта, но мне понравилось. Ссылка на это место тут "тык".

🛒 К слову о местных магазинах: здесь достаточно популярен магазин Seven Eleven, что-то наподобие нашего ВкуссВилла (в плане готовой еды), смешанного с Перекрестком (в плане качества) и ФиксПрайсом (в плане асортимента).

☀️Климат здесь достаточно влажный и теплый в начале-середине октября. Разница с Москвой составляет 6 часов. Все это делает адаптацию к местным условиям сложной (что я и прочувствовал на себе во время первой ночи здесь).

Вот такой мини-обзор. Завтра будет много фоток и мест, готовимся ко второму дню!

#Путешествия

💡 Поглядел по сторонам и заметил, что хакатонная движуха начала потихоньку оживать. Почитал, полистал и выбрал для вас парочку интересного и необычного; я б и сам залетел, но крылья уже не те. Итак, приступим`с

🚀 Хакатон Т1 в Минске

Задача (которая мне понравилась):
Smart Support: поддержка нового поколения (ИИ-ассистент для службы поддержки с real-time подсказками из базы знаний)

Даты:
Разработка 14-17 октября
Питч 17 октября

Призовые:
1 место - 150 тыс руб
2 место - 100 тыс руб
3 место - 50 тыс руб

Оцениваю хак на 7/10 по шкале КДВ. Выехать проветриться в Беларусь, покрутить RAGи, но без жирных призовых

🚀 AI Trade Hack Онлайн

Задачи (которые мне понравились):
- Прогноз динамики цен с учетом новостей
- Поиск горячих новостей на тему финансов

Даты:
Разработка 3-5 октября
Питч 5 октября (очный)

Призовые:
1 место - 200 тыс руб
2 место - 120 тыс руб
3 место - 80 тыс руб

Оцениваю на 8/10 по шкале КДВ. Отличная возможность разобраться в алготрейдинге (меня кстати несколько раз за последний месяц про него спрашивали; вот, ребят, дерзайте). Потыкаетесь в Финамовскую апишку, поисследуете внимание новостей на котировки + пару дней всего длится + в Мск + с очным финалом. Вайб

Ставь ❤️, если хакатонишь этой осенью :)

👋 Доброго дня, дорогие подписчики!

Сегодня я хотел бы поговорить про очень больную, но неизбежную вещь в техпреде, возникающую, когда вы собираетесь выводить свой продукт на рынок - юриспруденцию.

Допустим, вы релизите вашу приложуху с, допустим, подписочной системой. Итак, что важно учесть:

1️⃣ Политика обработки персональный данных

Есть конкретные перечни того, что относится к персональным данным (что позволяет однозначно идентифицировать человека: номер телефона, адрес и тп) и что не относится (или относится косвенно: ФИО, почта...). В вашем приложении должен быть размещен текст Политики обработки персональных данных, а на каком-то этапе должен быть явный чекбокс на соглашение с этой Политикой.

2️⃣ Пользовательское соглашение

Этот докумень определяет то, как вашим сервисом можно/нельзя пользоваться и что это пользование в себя включает. Обычно оно подразумевает, что, если юзер использует ваше приложение, то он принимает условия пользовательского соглашения. Например, часто ПС запрещает искать лазейки в приложении и совершать атаки (что, в целом логично)

3️⃣ Оферта

Эта бумажуля определяет условия предоставления вами подписок. Как происходит оплата, где посмотреть актуальные цены на подписки, наполнение подписок и тп. (также включается порядок и условия возврата).

Где разместить эти документы? Ну часто выбор падает на лендинг и на Личный кабинет или раздел FAQ.

Если вы впервые формируете эти документы, то может понадобиться консультация юриста (которая, кстати, не такая уж дорогая), но можно попробовать и самому при помощи GPT.

🤗 Сохраняйте и пользуйтесь!

🦖 Давным-давно, когда по земле ходили динозавтры, а школьники только привыкали к списыванию контрольных с чатгпт, я написал пост-знакомство, в котором менял только номер курса.

С тех пор многое изменилось: место работы, университет, стартап.... А главное - нас стало в 8 раз больше, и я решил сызнова представить вам админа самого доброго канала о Data Science!

🐱 Меня зовут Ваня, я учусь на 1 курсе магистратуры Продуктового менеджмента в Центральном Университете. Я работаю Middle+ Data Scientist'ом в Яндексе, а также гендиром в моем стартапе НеОратор, который волею судеб находится в процессе ликвидации. За свои уже почти четверть века я принял участие в 25< хакатонах и занял вроде 9 призовых мест, а также выиграл СтудСтартап с грантом в 1млн руб. Сейчас я создаю тг-бот для мгновенной транскрибации и суммаризации @transcribulya_bot .

Я обожаю настольный теннис, болею за Спартак и объездил уже 25 стран (кстати все свои поездки и маршруты я тоже публикую здесь, всем советую серию постов про ЮАР) и мечтаю посетить вообще все, на которые здоровья хватит. Также я люблю публичные выступления и преподавание, поэтому иногда практикую это дело.

⭐️ В канале я пишу про DataScience, Технологическое предпринимательство, свои личные мысли. Этот канал не анонимный, он не посвящен строго тематике IT, а посвящен мне, поэтому может быть интересен как начинающим специалистам, так и уже прошаренным бибизянам. А что еще не мало важно, так это то, что вы всегда можете ко мне обращаться со своими вопросами, идеями и предложениями; я всегда рад пообщаться.

Вобщем, будем знакомы! Добро пожаловать на самый Добрый канал о Data Science и ТехПреде♥️

🤩 Мы релизнули Транскрибулю @transcribulya_bot

Что это за зверь? Самый быстрый и точный транскрибатор и суммаризатор аудио и видео, который может обрабатывать материалы с YouTube, RuTube, ВК Видео, Яндекс Диска, Гугл Диска и принимать аудио, видео, голосовые и пересылаемые сообщения.

За 5 минут проанализирует 1.5 часа контента и предоставим качественный отчет.

☺️ Отлично подойдет, если вам необходимо эффективно работать с записями лекций, кастдевов, рабочих встреч, подкастов и др... Для студентов и менеджеров, предпринимателей и контентмейкеров, для продактов и аналитиков :)

Доступен Пробный пакет без ограничений на функционал, а также гибкие и недорогие Пакеты (тоже без ограничения на функционал)

☺️ Всех приглашаю!

🔥 Ребята из AIKC (AI клуба МИСИС) собрали крутой плейлист по Deep Learning с доп материалами на ГитХабе:

Плейлист: https://youtube.com/playlist?list=PL8MtvX3Wv26Ba9HMLMjYpWJAD0vLO5bh4&si=zn3E_e7UVUUlRLel

Материалы: https://github.com/AI-Knowledge-Club/DL-Course-2025

Всем рекомендую к изучению, кто только вкатывается в DL и не только

😀 Моя первая неделя в ЦУ! По горячим следам делаю обзор на свою первую неделю в магистратуре Продуктового менеджмента Центрального Университета.

🧑‍🎓 Погружение:
В первый день было несколько вводных лекций про комьюнити, военкомат, менторство и тп... Но что мне больше всего понравилось, так это пара от Gogol School: что-то наподобие формата актерского мастерства + софты.

Сейчас у меня в программе больше хардовый дисциплин: Python, SQL, матстат. В 10й раз их изучать уже неприкольно, поэтому пытаюсь их перезачесть и побольше ходить на продуктовые факультативы. Кроме этого сейчас у нас есть Продуктовая студия (как раз про базу продуктовую: оценка рынка, конкуренты, гипотезы и тп) и Gogol school (развитие мягких навыков).

🧑‍🎓 Первый учебный день:
Пока все выглядит очень сумбурно из-за большого числа студентов и слишком бурного старта. Не вывожу ни я, ни преподы, ни платформа, ни админка. В чем это проявляется: проблемы с расписанием, дедлайнами, пропусками, доступами и тп...Будем надеяться, что все скоро устаканится

🧑‍🎓 Первая неделя:
Впечатление немного смешанное. Я чувствую себя в нужном месте в окружении прекрасных людей, где каждого принимают за своего (как писал Хэмингуэй - отличительная черта аристократии, между прочим 😏). Много middle и senior специалистов из разных областей. Из интересного: в рамках продуктовой студии мы весь семестр будем собирать продукт с нуля и в конце питчить потенциальным инвесторам, это интересный формат дисциплины.

Начало положено, следующий пост про ЦУ через пару месяцев, знаю, что многие для себя расматривают этот ВУЗ, так что буду держать в курсе. Подробнее готов всегда ответить в ЛС :)

✏️ Дорогие подписчики, как некоторые из вас знают, я поступил в Центральный Университет на продуктовый менеджмент.

Но как же так? Почему я, работая Дата Саентистом в Яшечке, выбрал продукты в качестве магистратуры? Я что, хочу уволиться и пойти работать продактом?

1️⃣ Ну нет, не все так просто. Как вы все знаете, я очень люблю технологическое предпринимательство (техпред), люблю создавать свои проектики и контрибутить в наше общество, скажем так. Давние подписчики этого канала помнят, как развивался Нейростаниславский, Неоратор, но мало кто знает, как и почему эти проекты перестали существовать. Этому есть целый ряд причин, многие из которых связаны с отсутствием у меня хорошего продуктового бэкграунда. Это первая причина, по которой я решил развиться в этом направлении.

2️⃣ Вторая причина связана с тем, что я вот от слова совсем не рисерчер. Я больше продуктовый специалист: запускаю АБ-тесты, придумываю гипотезы... А рано или поздно я хотел бы и в управление перейти, где продуктовые компетенции очень даже актуально. В МЛе, аналитике и немного в разработке какой-никакой скилл у меня имеется, а вот продуктики...

Размышляя в этом ключе, я-таки решил поступать именно на Продуктовый Менеджмент. В этом посте, кстати, я рассказал, какие варианты рассматривал при поступлении в магистратуру.

⭐️ Как-то так. Интересно, есть среди подписчиков ребята с похожими кейсами? Интересен ваш опыт. Буду признателен, если поделитесь в комментриях :)

🟪 Небольшой обзорчик на недавний RecSys-митап от Вайлбериса

Мне были особенно инетресны два выступления:

1️⃣ «Трансформеры в персональных рекомендациях: от гипотез до AB-тестирования» | Иван Ващенко, DS Team Lead в команде персональных рекомендаций
VK | YouTube | Презентация

Я уже недавно писал про Берты в рекомендательных системах, поэтому, как вы понимаете, мне эта тема сейчас достаточно интересна. Здесь же берт был не "двубашенный", а больше похожий на BERT4Rec архитектуру. В своем докалде Ваня рассказал про параметры модели для User-Item рекомендаций, инференс, а также про полученные в ходе АБ-тестов метрики. Очень интересный доклад, всем советую (кстати, к этому докладу получил приз за лучший вопрос 😏)


4️⃣ «Счастье пользователя vs счастье продавца. Онлайн-доранжирование и байесовская оптимизация в товарных рекомендациях» | Андрей Ветров, Data Scientist в команде товарных рекомендаций
VK | YouTube | Презентация

В рамках доклада Андрей рассказывал про Item2Item рекомендации аналогичных товаров на Вб. На самом деле, очень необычный подход. Лично мне трудно сказать, насколько такой подход может лучше, чем обычный рекомендательный катбуст, но как вариант решения задачи поиска Аналогов - очень интересно. Кстати на слайде "Что хотим еще попробовать" написано Катбуст 😏

💜 Вобщем, коллеги, спасибо за отличный митап!

⭐️ Недавно мне задали вопрос:

Дай вот вообще любые 3 совета, если я хочу начать делать свой продукт

✏️ Я запускал уже два продукта: Нейростаниславского и Неоратор. Они не взлетели, однако до определенного логического завершения были доведены.

Сейчас же я решил попробовать запустить мини-продукт Транскрибулю по принципу 5 единичек:

Одна ЦА
Одна Боль
Один Продукт
Один Источник трафика
Один Конвертер трафика

✏️ Пока что мы сформировали ЦА, Боль и Продукт, работаем над источником трафика. Но знаете, я уже чувствую, что стало намного легче вести проект. Есть какой-то фокус, порядок в голове, нет хаоса.

Это было предисловие, а теперь три совета:

1⃣ Начинайте с небольшого продукта и небольшой команды (1-2 человека: например, технарь и продакт)

2⃣ Выделяйте ЦА (а лучше вышеперечисленные 5 единиц). Это позволит сделать ваш продукт действительно полезным

3⃣ Делайте всё просто, не усложняйте. Чем быстрее запуститесь, тем меньше риск выгорания

✏️ Это три вещи, об которые я набил кучу шишек в процессе работы над Нейростасом и Неоратором. Надеюсь, вам эти советы тоже пригодятся, если вы планируете запускать свои продуктики :)

🤨 BERT в RecSys и Ранжировании? Шта??

А вот так, давайте разбираться что к чему. Что из себя представляют товары на маркетплейсе? Для простоты, давайте разберем только текстовый аспект: это заголовок, описание, какие-то характеристики, отзывы, название бренда, производителя и др...

☺️ Что из себя представляет BERT? Это энкодер (фото 1), на вход которому мы подаем некоторую последовательность. А что если у нас есть две последовательности, которые мы хотим сравнить между собой? Например: аналогичны ли эти последовательности (задача дедупликации, задача поиска аналогов, задача подбора релевантного товара...)

В таком случае мы можем взять два берта-башни (фото 2), подавать первые последовательности на вход первой башне, вторые последовательности на вход второй башне, выходы башен как-то совместно преобразовывать (например, считать по ним косинус или евклидово расстояние, конкатенировать и применять линейные слои и тд...) и по результату преобразования считать лосс. Таким образом, мы "сближаем" похожие элементы, обучая башни максимизировать скоры похожих элементов и минимизировать скоры непохожих. В качестве таргета можем взять бинарную величину (0 - элементы непохожи, 1 - элементы похожи, BCE Loss).

☺️ Что же касается самих башен, то явным плюсом такого подхода является возможность получать векторные представления из левой и правой башен, например: если мы решали задачу поиска релевантных товаров для пользователя, то первая башня будет давать нам возможность получать эмбеддинги пользователей, а вторая - эмбеддинги товаров. Таким образом, в процессе решения одной задачи мы получили мощные заготовки, которые в перспеткиве дадут возможность решать задачи сегментации клиентов, сегментации товаров, также эти эмбеддинги и различные преобразования над ними послужат отличными фичами (например, в бустингах) в рамках других задач.

Важно отметить, что башен может быть и две, и три, и десять. Например, вы хотите не просто найти релевантный товар для пользователя, а сразу пару релевантных товаров. Тогда, как вариант, заиспользовать Башню пользователя, Башню товара №1 и Башню товара №2. Вобщем, фантазия здесь безграничная.

🔥 В дополнение к рассказу прикрепляю оригинальную статью про SplitBert. Приятного изучения!

Друзья, всем доброго вечера!

Хочу порекомендовать вам несколько каналов по Data Science и их лучшие, на мой взгляд, посты

1️⃣ Пост Андрея для студентов-новичков в МЛе о том, где искать первую работу. Множество полезных ссылок, которые могут пригодиться. Сохраняем 🙂

2️⃣ Пост Юры про ИИ на АЭС. Сам этим интересовался, как и ИИ в промышленности, о чем Юра пишет на своем канале. Очень интересная область МЛя

3️⃣ Пост Саши про Все, что нужно знать про собеседования в Data Science. Вы очень много спрашиваете меня про то, как подготовиться к собесам. Тут очень много полезной инфы

4️⃣ Пост Максима про Вайб кодинг. Сам достаточно много вайбкодю, а Макс собрал несколько полезных советов по стопам Андрея Карпаты. Всем советую к прочтению

А если хотите ничего не пропускать и быть всегда в курсе всего происходящего в Data-индустрии, то сохраняйте папку крутейших ТГ-каналов, которую мы собрали совместно с админами 😎

Тут подъехала статейка по зарплатам айтишников в 1П2025. Больше бурно не растем 🫤

https://habr.com/ru/specials/936618/

Каждый день МЛщика в корпе be like

Экспо 2025 в Осаке, а следом отмена очень удобного tax free побудили действовать решительно.

Октябрь, Осака-Нара-Киото-Токио-Нагано-Канагава-Фудзиёсида, 16 дней.

Авторский тур мл-бибизянов. Ждите 😎