Выпуск чугуна из доменной печи. Один из процессов, вокруг которого будем вести диалог.
С точки зрения ИТ доменная печь — это огромный «чёрный ящик». Вы кладёте сырьё и топливо, получая на выходе чугун и шлак. Измерить внутри все можноЧитать полностью »
За семь лет проведения воркшопов по Story Points я наблюдаю одну и ту же картину: команды изучают технику, применяют её несколько спринтов, а затем постепенно возвращаются к старым паттернам. И если на маленьких масштабах работы с одной командой или тремя кажется что Story Points прекрасный подход, на текущем масштабе — 47 команд, около 400 человек в IT — 60% используют Story Points, 40% не используют - я вижу совершенно иную картину. И вот что интересно: те 60%, которые используют, делают это крайне по-разному. Да и в целом, во всяких FAANG-ах о Story Points почти ничего не слышали, максимум - про размеры в футболках.
Привет! Я Арсен, разработчик в DDPlanet. Хочу рассказать, как мы делали свою систему KPI для оценки - кто и сколько реально работает.
В 1972 году, когда Дон Валентайн основал Sequoia Capital, термину «Кремниевая долина» не было и двух лет. Ветеран зарождающейся полупроводниковой промышленности, Дон помог стимулировать рост сектора персональных компьютеров и сетей. С первым фондом Sequoia в размере 3 миллионов долларов он поддержал как Apple, так и пионера видеоигр Atari. То, что Дон выбрал название «Sequoia», дерево, которое живет тысячи лет, а не назвал фирму в свою честь, никого не удивляет из тех, кто его знал.
Привет! Меня зовут Вадим, я BI-разработчик и предприниматель. Работаю в IT-отделе фармацевтической компании, параллельно развиваю проект по созданию дашбордов для малого и среднего бизнеса. Сегодня хочу рассказать о своем дашборде, который поможет разобраться, где в Москве выгоднее строить производственные и гостиничные объекты.
🔗 Ссылка на дашборд: DataLens: карта коэффициента МПТ
Всем привет! Меня зовут Мельников Виктор, я работаю Junior Data Scientist в хабе Розничного Бизнеса Департамента Продвинутой Аналитики в Альфа-Банке. В этой статье я расскажу про AUF — Open Source библиотеку Альфа-Банка.
Её главная задача — автоматическое решение задач uplift-моделирования.
Позволяет ускорять разработку в десятки раз и убирает рутину, избавляя от привычного fit-predict. Приятным бонусом идёт полный отчёт по качеству модели, понятный как DS, так и бизнесу.
ДисклеймерЧитать полностью »
Современные веб-приложения всё чаще строятся по микросервисной архитектуре. Это даёт гибкость, масштабируемость и изоляцию компонент, но одновременно усложняет отладку, мониторинг и понимание работы системы в целом. Что, если один из сервисов начинает работать медленнее? Как понять, где в цепочке запросов «узкое место»? Как быстро определить причину сбоя или деградации производительности?
Здесь на сцену выходит концепция наблюдаемостиЧитать полностью »
Предлагаются метрики для оценки общения при помощи текста. Делается вывод, что по большинству метрик в интернете нет прогресса по сравнению с временами бумажного общения.
Привет, меня зовут Ирина Барская, и я руководитель службы аналитики и исследований в Яндексе. А это значит, что я и моя команда каждый день думаем, как оценивать качество работы генеративных моделей, какие при этом смотреть метрики, как вообще понять, хорошая ли модель у нас получилась.
