Когда-то я делился годной статьей Данилы Ленькова о том, как подобрать длительность эксперимента и объем выборки в A/B-тестировании. Недавно Данила опубликовал продолжение. Он рассказал, как сделать пост-анализ AB при помощи two-sample t-test. Теперь у нас есть два обычных SQL-скрипта для проведения A/B-эксперимента от начала до конца. Добавляй их в закладки и используй как шаблон. Так ты избежишь распространенных ошибок при дизайне и анализе.

По опыту некоторые аналитики не задумываются о смысле данных. Они генерят бесполезные дашборды показывающие среднюю температуру по больнице. Но я уверен, что вы, ребята, к ним не относитесь. Мы с вами знаем, что работа с данными должна начинаться с анализа проблемы. Часто это подразумевает то, что мы должны поставить себя на место клиента и пожить в его шкуре. Дашборд – это ответ на вопросы, почему возникает проблема и что для ее решения может сделать бизнес. Как обогатить плохой дашборд реальными данными рассказала Таня Мисютина.

Следующая статья – кровавая история об одном дата саентисте, который побывал на 48 собесах в забугорных компаниях, от Uber до Amazon и Apple Music. Сфера поисков – Applied Machine Learning science. Автор описал некоторые собеседования, собрал статистику вопросов и задач и добавил полезные ссылки для их проработки. Все ищущие работу найдут в статье эмоциональную поддержку и мотивацию не сдаваться. Помни, что поиск классной компании – это марафон и твой личный проект. Проводи работу над ошибками, залатывай дыры в знаниях и не принимай отказы близко к сердцу. Ты молодец уже потому, что начал движение.

А какие полезные статьи и гайды попались тебе в июле?
Делись в комментариях, интересно же 🙃

#дайджест