Telegram Web Link
💡Проведение проблемных интервью

Разбирал документы в папке и наткнулся на файл - Практическое руководство по составлению скрипта для проведения проблемных интервью, который когда-то скачал у Сергея Тихомирова (@productclub).

Решил оформить его в виде карточек и поделиться с вами, так как это руководство действительно классное.

Проблемное интервью — это метод, который помогает перейти от гипотез к фактам.

Если хотите сделать продукт, который решает реальные проблемы:
❶ Начните с формулировки гипотезы
❷ Составьте скрипт интервью
❸ Сформулируйте дополнительные гипотезы
❹ Зафиксируйте результаты

Примеры скриптов и шаблонов — в приложении.

#interview #research #product
👍1
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Лендинг дашбордов.
Небольшой видосик, как собрать лендинг (главная или карта дашбордов) для того, чтобы пользователи перестали пользоваться неактуальной аналитикой =)

Ставь ⚡️, если хочешь повторить и нужен код =)
Лайк шер приветствуется =D

И как можно прицепить YaGPT для поиска аналитических инструментов за 2 клика O_o
На этой картинке нет красных пикселей, мозг придумывает красный цвет, когда видит Coca-Cola. Проверить можно в фоторедакторе или просто посмотреть на кусочек картинки через щелочку, чтобы лого не видеть.

Меня поразило, что GPT Vision в ChatGPT тоже считает банку красной.
😁5
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
Привет!

Новые чарты на Демо-дашборде Editor Datalens!

Таблица анализа отклонений Период к периоду - позволяет найти быстро, что же произошло вчера в вашем бизнесе

⚈ Долгожданная Pivot-таблица в дашборде, позволяет накликать любые разрезы и метрики не переходя в редактирование чарта.

Смотрите Видео, применяйте код, приходите с пожеланиями!
👍3
Forwarded from Лаборатория данных (Таня Мисютина)
Друзья, френдли римайндер!

В июне мы с Ромой @revealthedata проводим оффлайн-курс в Москве. Участвовать можно оффлайн и онлайн, 4 из 12 оффлайн мест уже заняты.

Такой курс проходит один-два раза в год, и это супер-шанс за 4 насыщенных дня перепрошить мозг в отношении задач по визуализации и освоить продуманную методологию создания систем дашбордов. Чтобы не быть голословной, поделюсь отзывами участников прошлого курса.

В этот раз курс пройдёт в уютном лофте Workshoploft в 15 минутах от Курской (адрес). Ещё мы организуем классные совместные обеды, которые, кстати, включены в стоимость курса 😌

Информация и запись на курс: https://datalaboratory.ru/new-course/

Всех ждём 💛
Forwarded from Инжиниринг Данных (Dmitry)
Увидел я значит вакансию в LinkedIn - Principal AI Strategist. Интересно стало посмотреть требования. Все очень классно написано.

Executive Client Engagement and Leadership
— Главный AI-советник для ключевых клиентов.
— Проведение executive briefings, advisory sessions и C-level workshops.
— Ответственность за pre-sales, solution shaping, storytelling и крупные AI-сделки.
— Формирование trusted advisor отношений с клиентами.

Offering Ownership and Marketing Impact
— Создание и продвижение AI offerings и GTM-стратегий (LLMs, Agentic AI, Predictive Analytics).
— Отслеживание AI trends и трансформация их в решения и услуги.
— Разработка thought leadership материалов (white papers, кейноты, статьи).
— Участие в индустриальных форумах и мероприятиях как AI-евангелист.

Solution Design and Delivery Leadership
— Ведение AI strategy, governance, POCs и roadmaps для Fortune 1000.
— Консультирование по платформам (OpenAI, Claude, LangChain, Databricks, Azure OpenAI и др.).
— Обеспечение бизнес-результатов, ethical use и долгосрочной ценности AI.

Organizational Leadership
— Менторинг стратегов, архитекторов и консультантов в TEKsystems и One North.
— Выравнивание business и technical стейкхолдеров на AI-transformation.
— Формирование культуры excellence, innovation и responsible AI.

Skills & Qualifications
— 12+ лет в strategy consulting, tech advisory или innovation.
— 7+ лет AI-опыта:
 • AI strategy и governance,
 • presales и solutioning,
 • работа с LLMs, Generative AI, Predictive Analytics.
— Успешные C-level workshops и advisory.
— Сильный бизнес- и технический AI-бэкграунд.
— Навыки storytelling и executive communication.
— Опыт публикаций, спикерства и AI governance на enterprise-уровне.


Ну хотелки понятно, вы должны быть эдакий эксперт по AI, перед завтраком писать стратегию по внедрению AI в Fortune500 компаниях, до обеда успеть написать пару статей и white papers, подготовить доклад для конференции, а вечером провести доклад для C-уровня по AI.

Вам даже предлагают критерии оценки (что очень редко для вакансии, но классно, когда это есть):

Success Metrics
— Рост AI strategy revenue и расширение AI service line.
— Win rate в AI pre-sales и новых инициативах.
— Client satisfaction и executive endorsements.
— Объём thought leadership (white papers, конференции, публикации).
— Развитие внутренних AI capabilities и рост талантов.


Ну все понятно и логично.

Теперь самое интересное, сколько же стоит такой специалист в US.

Начнем с бенефитов - Скидки только для участников и корпоративные тарифы на всё — от пиццы и зоопарков до билетов в кино.

Просто замечательно.

И как вы думаете, какое вознаграждение у такого топого AI principal стратега?!

Не буду вас томить, просто напишу - Мы оставляем за собой право установить зарплату выше или ниже базового диапазона $162,600–$254,200.

То есть старший разработчик SQL в Америке получает примерно как Pricipal AI Strategist. Интересно, люди которые будут внедрять прорывные AI решения и писать стратегии (уверен тут они эксперты по использованию ChatGPT для написания стратегий), какого качества должны выдавать свои решения.

PS если вы вдруг ищету работу заграницей на позицию Product Manager с AI уклоном, прям можно с этой вакансии к себе в резюме добавлять, написано очень добротно (наверно другой AI strategist писал с попомью ChatGPT).
Forwarded from Deus ex Machina (Evgeny Makhina)
Провел занятие по критическому мышлению в цифровую эпоху

Выгрузил запись на YouTube.

Из него вы узнаете:

1) Как мир превратился в "глобальную деревню"
2) Как гиперссылки могут искажать наше представление о реальности
3) Почему информация создает "круги на воде", которые становятся самостоятельными единицами контента
4) Как работают контент-фермы
5) Что со всем этим делать
6) Какие инновации нам в связи с этим могут быть нужны

Бонус: оказывается, что фраза "дарова, говноеды" не всегда является оскорблением.

Пока что видео доступно только по ссылке, так что у вас эксклюзив и early access😎

Если хотите пригласить меня спикером на свое мероприятие или себе в компанию, то пишите в личку.
👍1
В каких регионах население больше, чем в ...?

Не знаю, зачем вам эта статистика — просто увидела такую карту по США и захотелось повторить.
Население больше, чем в Санкт-Петербурге только в Москве и ее области и в Краснодарском крае.

Ссылка на табло. Можно просто потыкать на карте: кликаете на регион — и будет происходить сравнение с ним. Есть версия в виде плиток и обычной карты.

Собрать, может, след этапом население vs площадь...
👍3
Forwarded from Инжиниринг Данных (Dmitry)
McKinsey написали статью - The missing data link: Five practical lessons to scale your data products


Дата-продукт состоит из пяти компонентов, цель которых — собирать, организовывать и управлять наборами данных, чтобы они были легко доступны и переиспользуемы различными командами и системами.

Когда дата-продукт спроектирован правильно:

- Он решает сразу несколько бизнес-задач.

- Его можно масштабировать и адаптировать под разные use case’ы.

- Он изначально создаётся с прицелом на повторное использование и развитие.

Впервые я обратил внимание на термин «дата-продукт» ещё в Amazon в 2016–2017 годах. Уже тогда дашборды, которые мы создавали, мы называли дата-продуктами. Практически любой конечный результат, который производит команда данных, — это и есть продукт данных.

Нельзя просто взять и перестроиться на продуктовый подход в аналитике — это целая культура. В Amazon мы работали в связке с продуктовыми менеджерами. Они прекрасно понимали ценность продукта, видели, где находятся болевые точки и что нужно сделать, чтобы принести максимальную пользу. При этом им было совершенно не важно, какие инструменты использует команда данных — это полностью зона ответственности инженеров и аналитиков.

При таком подходе удаётся извлечь максимальную пользу из аналитических инструментов (дата-продуктов) и обосновать высокие расходы на зарплаты инженеров и инфраструктуру.
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
В Krea добавили визуальный редактор GPT Paint

Инструмент для работы с изображениями Krea теперь понимает визуальные подсказки: стрелки, картинки, надписи и геометрические фигурки. Можно показать, где и что на картинке должно находиться, и нейросеть это нарисует.

https://www.krea.ai/image
👍3
2025/10/26 08:21:17
Back to Top
HTML Embed Code: