Клуб анонимных аналитиков

Ждете НОВОЕ мероприятие? Люблю свою работу, для мена она - в первую очередь с людьми, а потом с цифрами. И люблю устраивать мероприятия для аналитиков, пробовать что-то новое. Мы уже проводили: - Выпускной бал в вечерних нарядах - Дата-вечеринку в библиотеке - Дата-сырники в кулинарной студии - Дата-кинки-пати (ой, еще не было) - Конференцию Russian BI на ВДНХ - Международную премию за лучший дашборд Что будет дальше?

Тем временем детская датавиз-книга печатается, скоро выйдет в свет. Спасибо, что помогли нам выбрать обложку 📃Познакомьтесь с досье на действующих лиц. Наш любимчик - песик Пайчи (от слова Пайчарт). Но для детей мы решили назвать попроще, получился кружок-пирожок. В приступе умиления мы не удержались и даже заказали пробную партию таких подушек! Ставьте ❤️ если хотите познакомить своего ребенка с этими персонажами!

Мы тут с выпускниками профессии устраивали ролевые игры. Моделировали ситуации то есть: В вашу компанию пришел новый исполнительный директор, молодой и амбициозный. И говорит: Зачем нам аналитики? Ведь есть же Chat GPT! Ваш ответ?

Спасибо вам Когда я писал книгу, то боролся с синдромом самозванца:

Кто я такой, чтобы давать советы про ИИ? Я же пришел в эту сферу, как и все – пару лет назад...

В ходе работы и над ИИ-проектами, и над книгой, я убедился: Я и правда не нейроэксперт. Я аналитик и остаюсь им.

У меня нет 500 промптов для быстрых денег. У меня есть 15 лет опыта в аналитике данных. Я про корпоративные отчеты, автоматизацию, документы, принятие решений. И книгу писал с позиции логики и структуры.

В ИИ все так быстро меняется, будет ли книга актуальна через год? Я уверен, что будет. Задачи и проблемы все те же, что 1 и 5 лет назад. И местами усугубились, пока заказчики ожидают, что "ИИ сам все проанализирует и решит 🤡". Этой книгой я хочу многих отрезвить, дать методы, терминологию, кейсы для конструктивного диалога с заказчиками, коллегами и подчиненными. С перфекционизмом и прокрастинацией тоже борюсь. Челленджи с дедлайнами в этом помогают. Вчера я открыл предзаказы на книгу и обещаю к 13 октября разослать всем электронную (и еще бонус-сюрприз). Потом она будет продаваться на Литрес, можно будет заказать и печатную. Для меня ваши предзаказы – знак того, что книга нужна, самая сильная мотивация сделать проект качественно и в срок. Тем, кто верит в меня – огромное спасибо за поддержку! ❤️

Вот несложный пример, как создать файловый архив с помощью Python. Такие мини-уроки, от простого к сложному, мы выкладываем на марафоне. Чтобы вы развивали насмотренность, своими глазами увидели, как это работает. И в процессе у вас точно появятся идеи, какие локальные автоматизации вы могли бы сделать для своей работы. Марафон вчера стартовал, с нами 1148 человек. Присоединяйтесь, он будет еще 9 дней.

Я же обещал вам 10 фрагментов книги, а выложил 9 эссе. Они были методические и философские, из первой части "Психологическая подготовка к работе с ИИ". Теперь закрываю гештальт — вот вам целиком одна из глав 2 части про инструменты. Тут рассказал и показал на примерах разных нейросетей: ▫️Возможности ИИ по очистке данных ▫️Типовые задачи с несколькими таблицами ▫️Подход к исследованию данных ▫️Методы обеспечения конфиденциальности Аналогично в других главах будет про работу с документами, визуализацию, транскрибацию и автоматизацию. А в третьей части будут отраслевые кейсы. И насчет 100 тысяч, поставленных на кон. Этот бюджет делится между всеми рецензентами эссе. Чтобы не было глухих телефонов - пишите сразу мне в личку, буду перечислять. @kolokokolovalex Можете читать эту главу просто как статью-лонгрид. Понятно, что всех сценариев работы с данными не описать, это бы стало технической инструкцией. Я постарался дать конкретику по основным направлениям. Если содержание и подача нравится - можете уже заказывать книгу Синергия интеллектов

Я же обещал вам 10 фрагментов книги, а выложил 9 эссе. Они были методические и философские, из первой части "Психологическая подготовка к работе с ИИ". Теперь закрываю гештальт — вот вам целиком одна из глав 2 части про инструменты. Тут рассказал и показал на примерах разных нейросетей: ▫️Возможности ИИ по очистке данных ▫️Типовые задачи с несколькими таблицами ▫️Подход к исследованию данных ▫️Методы обеспечения конфиденциальности Точно так же в других главах будет про работу с документами, визуализацию, транскрибацию и автоматизацию. А в третьей части будут отраслевые кейсы. И насчет 100 тысяч, поставленных на кон. Этот бюджет делится между всеми рецензентами эссе. Чтобы не было глухих телефонов - пишите сразу мне в личку, буду перечислять. @kolokokolovalex Можете читать эту главу просто как статью-лонгрид. Понятно, что всех сценариев работы с данными не описать, это бы стало технической инструкцией. Я постарался дать конкретику по основным направлениям. Если содержание и подача нравится - можете уже заказывать книгу Синергия интеллектов

Чем руководитель отличается от исполнителя? Нет, не должностью, зарплатой и штатом подчиненных. Все это приходит и уходит. Исполнитель мыслит локально — задачей. Выполнил и забыл (типичный программист, ничего личного). Как и недалекий начальник - мыслит лишь про KPI своего отдела. А руководитель мыслит процессами и результатами. Неважно, есть ли у него сейчас отдел в подчинении, или он просто отвечает за проект. Он налаживает мостики между подразделениями в компании (финансы, продажи, логистика, производство) и внешними контрагентами. В 90% - это выгрузка разных отчетов, анализ внешних и внутренних источников, подготовка и отправка документов. Многие из этих операций повторяются сотни раз, но на их автоматизацию нет ресурсов.

Те, кто владеют кунг-фу в Экселе (pivot, query, макросы) быстрее справляются с офисной рутиной, но этого уже недостаточно. Задачи шире: - работа с API - создание ботов - массовая обработка документов - парсинг данных с сайтов

Для таких задач у исполнителя найдется локальное решение. Но руководителю нужно гибко связывать их в процессы сегодня, не дожидаясь, пока ИТ-отдел доработает 1С через полгода. Больше всего инструментов для "быстрых ИТ-побед" дает Python. И теперь, в эпоху ИИ, не нужно быть программистом, чтобы автоматизировать процессы. Мы проводим Марафон кейсов AI+Python. За 10 дней вы увидите, какие задачи можно решать У вас появятся идеи, как применить это в свой работе. Заходите в канал марафона → https://t.me/+X2brKec-aVFkYjZi

По-хорошему, надо обезличивать данные перед отправкой в нейросеть. Разделять, потом склеивать обратно... с большими объемами это не подойдет. Облегчит жизнь псевдонимизация, когда реальные значения заменяются на специальные токены.

Сопоставление псевдонимов и оригиналов хранится в отдельном защищённом файле на локальном устройстве или в специальных программах, таких как OpenRefine. Одинаковые данные всегда получают один и тот же токен, можно работать с ними как с реальными и в любой момент заменить обратно с помощью словаря соответствий.

Как настроить псевдонимизацию — держите наш новый гайд и делитесь с коллегами!

Может не надо Гигачату визуализировать данные? Накину в рубрику #воскресный срач Загрузил я в сберовский Гигачат таблицу, он ее понял, преобразовал. Дальше я попросил диаграмму план-факта расходов по подразделениям. Ладно сначала он сделал ляп, это еще можно было списать на то, что "предложил референс а-ля инфографика" Во второй итерации я сказал проверить данные и построить диаграмму на русском языке. Слов нет 🤯

Марафон кейсов AI+Python для менеджера В каких задачах можно просто сделать бота с ИИ, а где нужно более серьезное решение на Python? В какие бизнес-процессы это внедрять, и где Python-костыли не заменят полноценные CRM и ERP системы? Мы решили подробно раскрыть эту тему и устроить марафон на 10 дней. В отдельном закрытом канале будем публиковать кейсы, материалы по теме и видео. Заходите, это даст вам насмотренность в теме и идеи, как автоматизировать работу в своей компании. Без ИТ-команды и без бюджета. Только Python, только хардкор! Начинаем 24 сентября. → https://t.me/+X2brKec-aVFkYjZi

Что будет с менеджерами через 2 года Смотришь на мир — и он меняется прямо на глазах. Нейросети уже пишут письма, делают презентации, помогают с аналитикой. А теперь задайте себе вопрос: что будет через 2 года? «Обычные менеджеры», которые работают только в Excel и переписке, постепенно уйдут на второй план. Компании будут искать других: тех, кто умеет работать с ИИ, запускать автоматизацию, проверять подрядчиков, принимать решения быстрее. Навык работы с ИИ сейчас — это как компьютерная грамотность раньше. База. И вы уже активно используете ИИ. Но этого уровня перестает хватать. Конкуренция растет стремительно. Рынок уже начинает делить людей на «старых» и «новых». Старые — вечно загружены рутиной, ждут айтишников и подрядчиков. Новые — управляют ИИ и процессами, свободны от ручной работы. И вот главный вопрос: в какой группе будете вы? Хорошая новость: стать «новым менеджером» можно быстрее, чем кажется. Связка ИИ + Python — это не про программистов. Это про вас, если вы хотите оставаться нужным и ценным. На марафоне кейсов ИИ + Python для менеджеров вы за несколько дней увидите те инструменты, которые будут решать ваше будущее. Кейсы из разных ниш. Настоящие задачи. Демонстрация решений. Вход в закрытый канал открыт. Присоединяйся. Начинаем 24 сентября. → https://t.me/+X2brKec-aVFkYjZi

Скидка на «AI+Python для менеджера» продолжает таять Если вы хотите, но все еще не решились — то это вам сигнал действовать сейчас, чтобы забрать максимум выгоды. Только до конца сегодняшнего дня курс стоит 26 000 ₽ «всё сам» / 52 000 ₽ «с куратором». Купить курс со скидкой https://alexkolokolov.com/pyhton_manager

Краш тест. 8 нейросетей против 2 аналитиков Полгода назад мы тестировали нейросети для аналитических задач. Тогда в лидерах был платный ChatGPT.

Теперь его лидерство под сомнением: диапазон галлюцинаций стал еще шире. А вот Claude и китайский Qwen все лучше работают с данными. Да и отечественные Алиса с Гигачатом развиваются. Мне лично нравится, как строит выводы Grok, правда он думает дольше всех. 

Но у всех одна проблема – непредсказуемость результата. Каждая LLM может неожиданно выдать ошибку или зависнуть. И вот мы решили провести новый краш-тест, посмотрим, кто из них дойдет до финала. Вы тоже сможете принять в этом участие (или просто понаблюдать с попкорном) Как будет проходить  Мы возьмем кривой набор данных и по шагам пройдем от очистки, преобразования данных до описания выводов и построения дашборда. Будем параллельно делать в 8 нейросетях: ▫️Я из Майами буду работать с американскими ИИ, ChatGPT, Claude, Grok, Gemini ▫️Аня Зыкина в Питере без VPN будет с отечественными (Гигачат, Yandex GPT) и китайскими (DeepSeek, Qwen)  Мы предварительно знаем, кто точно не выживет. А кто победит и сделает аналитику точнее всех – остается интригой для нас самих.  Приходите на краш-тест в четверг 18 сентября, в 18:00 мск. Вы получите самые свежие инсайты о том, как работают с данными российские, китайские и Американские нейросети. https://insba.getcourse.ru/crashtest_web

А теперь про деньги Курс AI+Python зашел отлично! И вот первые отзывы. Андрей Карпов, продуктолог из Москвы:

Поколдовал вчера после первых уроков и с 4 сайтов сделал автоматизированный отчет из Яндекс метрики по API. Спасибо, облегчили жизнь ))

С ценообразованием мы наконец-то определись, теперь все прозрачно: ▪60 тыс - тариф с куратором, персональными консультациями и просекко. ▪30 тыс - "все сам": доступ к видео, заданиям, разборы в общем потоке. Успевайте на этой неделе попасть в сентябрьский поток (или забронировать место на октябрь). Вот вам стимул! Сегодня, 16 сентября, скидка 16% 60 50 тыс - с куратором 30 25 тыс - все сам 🔺Дальше цена будет подниматься каждый день на 1 тыс, и к концу недели вернется к стандартной. Успевайте!

7 примеров офисных задач, легко решаемых на Pytnon Это те случаи, где изобретсти велосипед, то есть написать код на Python, будет быстрее, чем искать и интегрировать готовые программы. 1. Сбор бухгалтерской отчётности через API ФНС: регулярный автосбор, обработка и выгрузка 2. Сверка платежей по API банка и 1С: автоматическая проверка расхождений, корректировки 3. Экспорт истории корпоративных чатов (Битрикс и др.): анализ рабочей активности, конфликтов и неуставных отношений 4. Мониторинг закупок на тендерных площадках: автосбор по ключевым словам, предварительный анализ шансов победы 5. Генерация пакета командировочных приказов: цифровая подпись онлайн 6. Web-scraping для конкурентного анализа: отслеживание динамики цен и поступлений, сравнение со своими прайсами 7. Автоматическая проверка контрагентов через базы ФНС/СПАРК: регулярная сверка статуса, выявление рисков Про работу с данными писать не стал, их можно и с Excel , и с ChatGPT решать. А вы пишите, что еще добавить к этому списку

Это 9 из 10 эссе, ответ на ваши часто возникавшие вопросы:

А для кого вообще эта книга? Зачем мне читать ее?

На этом челледж я закончу, раз в срок не уложился. Займусь финальной редактурой, чтобы успеть опубликовать к 1 октября. Ставьте ❤️, кто ждет книгу целиком.

Нейросети грешат обобщениями. За ними теряются важные детали, а потом их место заполняют усредненные тренды, как копия с копии. Поэтому я искренне считаю, что в наши дни возрастает ценность субъективного взгляда, авторской позиции В этой главе расскал, как наблюдал развитие ML & AI через призму собственного опыта. Cам удивился, что это охватывает аж три десятилетия:· - нулевые - эпоха информатизации - «десятые» годы – эпоха больших данных и расцвета аналитики - «двадцатые» – эпоха искусственного интеллекта На объективность не претендую, это частный взгляд участника событий.