Pull to refresh
7
0
Сергей Богословский @BogoslovskiySergey

R&D Officer

Send message

Советы самому себе про product management

Reading time 2 min
Views 7K
Хотел бы я понимать 5 лет назад, когда запускали Ecwid, все то, что понимаю сейчас. Если бы я мог послать в прошлое себе совет — я бы послал ссылку на этот пост.

Время — невосполнимый конечный ресурс


Деньги ты заработаешь, людей — наймешь. Потраченное время уже не вернешь. Это невосполнимый конечный ресурс в твоей битве с конкурентами.

В году 250 рабочих дней. Это 25 шансов серьезно улучшить продукт. 25 выстрелов в твоей битве. Это мало, поэтому не трать время зря.

Говори «Нет» отличным идеям


Ты — умный чувак с кучей хороших идей. Твоя команда — блестящие люди, у которых их тоже много. Страшная правда — большинство из идей вы не сделаете из-за конечности времени и команды.

Поскольку тебе не хватит времени и команды сделать все идеи, то выбери для реализации только небольшую часть. А остальным говори «Нет».

Сложно говорить «нет» своим идеям. Сложно говорить «нет» идеям команды. Но если ты не умеешь это делать и говоришь «да» каждому предложению, то ты не сфокусируешься на действительно важных вещах.

Не ищи причины сделать идею. Конечно ты их найдешь, это классический confirmation bias. Ищи возможность и причины не делать идею. Подвергай ее сомнениям, ищи в ней «дырки».

Хороший продакт-менеджер никогда не говорит сразу «да». Его первый ответ «по дефолту» всегда «нет».
Читать дальше →
Total votes 14: ↑13 and ↓1 +12
Comments 0

Вступление в работу с возвратом пользователя: советы для Hooked-модели

Reading time 8 min
Views 4.4K
image

Всем привет! Я — Сергей, R&D officer в Genesis. В этом тексте хочу поделиться своими знаниями и опытом по созданию привычки использования продукта, рассказать о том, как это влияет на прибыльность бизнеса и почему предпринимателей встречают по возврату.
Читать дальше →
Total votes 11: ↑11 and ↓0 +11
Comments 4

Если вы подумываете начать писать на Go, то вот что вам следует знать

Reading time 11 min
Views 66K
Ваш любимый питомец пишет на Go и получает больше вас, а вы ещё нет? Не теряйте времени… Такая мысль может родиться у читателя от обилия статей по Go. Некоторым даже компании предлагают переучиться на этот язык. И, если вы хоть раз задумывались освоить язык, то я хочу вас предостеречь. Вернее показать странные вещи, попробовать объяснить зачем они и потом вы уже сами сделаете вывод нужен ли вам Go.

Го - это портируемый Си
Поехали...
Total votes 79: ↑74 and ↓5 +69
Comments 479

Почему финансовые директора так хотят перевести капитальные расходы на ИТ в операционные

Reading time 5 min
Views 32K


Современный бизнес строится по архитектуре микросервисов. Очень сильно упрощая, есть ещё некоторые сферы, которые до сих пор процедурные и написаны на старом добром C. Работает — не трогай. И есть современные коммерческие структуры, которые всё больше уходят в распределённые архитектуры. Примерно по тем же причинам, что и в разработке, — так гораздо быстрее делать большие проекты.

Следствие — несколько разные векторы у CFO и CIO. Выражается это в том, что ИТ-директор часто хочет принести всё «домой» и поставить стойку в офисе, а финансист не видит в этом решительно никакого смысла. И так уж получилось, что CIO косвенно подчиняется именно CFO, поэтому всё заканчивается переездом в облако.

Как написал kaichou в комментарии: «а потом, пару лет спустя, выясняется, что на облако в год тратится столько денег, сколько стоил весь собственный серверный парк». И эта ситуация вполне нормальна для финдиректора. Сейчас постараюсь объяснить, как он в такой ситуации мыслит.
Читать дальше →
Total votes 68: ↑65 and ↓3 +62
Comments 83

Соревнование Kaggle Home Credit Default Risk — анализ данных и простые предсказательные модели

Reading time 33 min
Views 19K
На датафесте 2 в Минске Владимир Игловиков, инженер по машинному зрению в Lyft, совершенно замечательно объяснил, что лучший способ научиться Data Science — это участвовать в соревнованиях, запускать чужие решения, комбинировать их, добиваться результата и показывать свою работу. Собственно в рамках этой парадигмы я и решил посмотреть внимательнее на соревнование по оценке кредитного риска от Home Credit и объяснить (начинающим дата саентистам и прежде всего самому себе), как правильно анализировать подобные датасеты и строить под них модели.


Читать дальше →
Total votes 19: ↑18 and ↓1 +17
Comments 9

SmartMailHack. Решение 1-го места в задаче классификации логотипов

Reading time 7 min
Views 6.6K

Две недели назад закончился проходивший в офисе Mail.Ru Group хакатон для студентов SmartMailHack. На хакатоне предлагался выбор из трех задач; статья от победителей во второй задаче уже есть на хабре, я же хочу описать решение нашей команды, победившей в первой задаче. Все примеры кода будут на Python & Keras (популярный фреймворк для deep learning).
image

Читать дальше →
Total votes 42: ↑41 and ↓1 +40
Comments 6

NumPy в Python. Часть 1

Reading time 5 min
Views 394K

Предисловие переводчика


Доброго времени суток, Хабр. Запускаю цикл статей, которые являются переводом небольшого мана по numpy, ссылочка. Приятного чтения.



Введение


NumPy это open-source модуль для python, который предоставляет общие математические и числовые операции в виде пре-скомпилированных, быстрых функций. Они объединяются в высокоуровневые пакеты. Они обеспечивают функционал, который можно сравнить с функционалом MatLab. NumPy (Numeric Python) предоставляет базовые методы для манипуляции с большими массивами и матрицами. SciPy (Scientific Python) расширяет функционал numpy огромной коллекцией полезных алгоритмов, таких как минимизация, преобразование Фурье, регрессия, и другие прикладные математические техники.
Читать дальше →
Total votes 36: ↑36 and ↓0 +36
Comments 26

Как собрать сильную команду аналитиков и инженеров данных? Опыт компании Wish. Часть 2

Reading time 7 min
Views 4.6K
В первой части мы рассмотрели, как в компании Wish была перестроена инфраструктура данных для того, чтобы увеличить их аналитические возможности. На этот раз уделим внимание человеческим ресурсам и поговорим о том, как дальше масштабировать компанию и создать идеальные команды инженеров и аналитиков. Также расскажем и о нашем подходе к найму самых талантливых кандидатов на рынке.


Читать дальше →
Total votes 10: ↑9 and ↓1 +8
Comments 0

Информационная архитектура и технология DITA. По мотивам лекции в Яндексе

Reading time 21 min
Views 14K
Darwin Information Typing Architecture (DITA) — XML-технология для автоматизации процессов, связанных с технической документацией. За время существования DITA накопилось большое количество разнообразных возможностей, подходов к организации контента, а также конкретных механизмов их реализации. Запутаться в них немудрено, и это часто приводит к появлению непонятных, неэффективных и просто неудобных решений по автоматизации документирования. Директор по проектам компании «Философт» Михаил Острогорский раскладывает всё по полочкам.


Предисловие


Предлагаемая статья написана по мотивам небольшого доклада, сделанного автором на одном из «Гипербатонов», которые время от времени бывают в Яндексе. Не то что бы я был слишком недоволен собой как оратором, но в этом случае публиковать дословную расшифровку устной речи — не лучшая идея, на мой взгляд.
Total votes 27: ↑27 and ↓0 +27
Comments 0

Сверточная нейронная сеть, часть 1: структура, топология, функции активации и обучающее множество

Reading time 12 min
Views 228K

Предисловие


Данные статьи (часть 2) являются частью моей научной работы в ВУЗе, которая звучала так: «Программный комплекс детектирования лиц в видеопотоке с использованием сверточной нейронной сети». Цель работы была — улучшение скоростных характеристик в процессе детектирования лиц в видеопотоке. В качестве видеопотока использовалась камера смартфона, писалось десктопное ПС (язык Kotlin) для создания и обучения сверточной нейросети, а также мобильное приложение под Android (язык Kotlin), которая использовала обученную сеть и «пыталась» распознать лица из видеопотока камеры. Результаты скажу получились так себе, использовать точную копию предложенной мной топологии на свой страх и риск (я бы не рекомендовал).
Читать дальше →
Total votes 23: ↑23 and ↓0 +23
Comments 7

Python для обучения научной информатике: Моделирование систем массового обслуживания

Reading time 27 min
Views 33K

Аннотация


В этой статье мы представляем методологию для начального освоения научной информатики, базирующейся на моделировании в обучении. Мы предлагаем многофазные системы массового обслуживания, как базис для изучаемых объектов. Мы используем Python и параллельные вычисления для реализации моделей, с предоставлением программного кода и результатов стохастического моделирования.
Читать дальше →
Total votes 17: ↑15 and ↓2 +13
Comments 7

Akumuli — база данных временных рядов

Reading time 10 min
Views 26K

Привет! В этой статье я хочу рассказать о проекте Akumuli, специализированной базе данных для сбора и хранения временных рядов. Я работаю над проектом уже больше четырех лет и достиг высокой стабильности, надежности, и возможно изобрел кое-что новое в этой области.


Временной ряд это упорядоченная во времени последовательность измерений, если говорить максимально просто, это то что можно нарисовать на графике. Временные ряды естественным образом возникают во многих приложениях, начиная с финансов и заканчивая анализом ДНК. Наиболее широкое применение базы данных временных рядов находят в мониторинге инфраструктуры. Там же часто наблюдаются самые серьезные нагрузки.


Time-series in finance


“Мне не нужна TSDB, у меня уже есть Х”


Х может быть чем угодно, начиная с SQL базы данных и заканчивая плоскими файлами. На самом деле все это действительно можно использовать для хранения временных рядов, с одной оговоркой — у вас мало данных. Если вы делаете 10 000 вставок в свою SQL базу данных — все будет хорошо какое-то время, потом таблица вырастет в размерах настолько, что время выполнения операций вставки увеличится.

Читать дальше →
Total votes 76: ↑76 and ↓0 +76
Comments 84

Мой любимый алгоритм: нахождение медианы за линейное время

Reading time 7 min
Views 94K
image

Нахождение медианы списка может казаться тривиальной задачей, но её выполнение за линейное время требует серьёзного подхода. В этом посте я расскажу об одном из самых любимых мной алгоритмов — нахождении медианы списка за детерминированное линейное время с помощью медианы медиан. Хотя доказательство того, что этот алгоритм выполняется за линейное время, довольно сложно, сам пост будет понятен и читателям с начальным уровнем знаний об анализе алгоритмов.
Читать дальше →
Total votes 46: ↑45 and ↓1 +44
Comments 40

Своя СУБД за 3 недели. Нужно всего лишь каждый день немного времени…

Reading time 13 min
Views 33K
Своя СУБД за 3 недели. Нужно всего-лишь каждый день немного времени уделять архитектуре; и всё остальное время вкалывать на результат, печатая и перепечатывая сотни строк кода.

По закону Мерфи, если есть более одного проекта на выбор — я возьмусь за самый сложный из предложенных. Так случилось и с последним заданием курса о системах управления базами данных (СУБД).

обложка /dropSQL

Дропнуть студентов
Total votes 71: ↑67 and ↓4 +63
Comments 31

Проекции? Hет, спасибо

Reading time 5 min
Views 5.8K

Под катом будет небольшая заметка о применении пространственного индекса
на основе zcurve для индексации точечных данных, расположенных на сфере. А так же bencmark-и для PostgreSQL и сравнение с таким же (но совсем другим)
индексом на R-дереве.
Читать дальше →
Total votes 15: ↑15 and ↓0 +15
Comments 2

Библиотека быстрого поиска путей на графе

Reading time 8 min
Views 35K

Привет, Друзья!


Я написал библиотеку поисков путей на произвольных графах, и хотел бы поделиться ей с вами.


Пример использования на огромном графе:



Поиграться с демо можно здесь


В библиотеке используется мало-известный вариант A* поиска, который называется NBA*. Это двунаправленный поиск, с расслабленными требованиями к функции-эвристике, и очень агрессивным критерием завершения. Не смотря на свою малоизвестность у алгоритма отличная скорость сходимости к оптимальному решению.


Описание разных вариантов A* уже не раз встречалось на хабре. Мне очень понравилось вот это, потому повторяться в этой статье я не буду. Под катом расскажу подробнее почему библиотека работает быстро и о том, как было сделано демо.

Читать дальше →
Total votes 114: ↑112 and ↓2 +110
Comments 53

Визуализация результатов выборов в Москве на карте в Jupyter Notebook

Reading time 11 min
Views 39K


Всем привет!


Сегодня мы поговорим о визуализации геоданных. Имея на руках статистику, явно имеющую пространственную привязку, всегда хочется сделать красивую карту. Желательно, с навигацией да инфоокнами В тетрадках. И, конечно же, чтоб потом можно было показать всему интернету свои успехи в визуализации!


В качестве примера возьмем недавно отгремевшие муниципальные выборы в Москве. Сами данные можно взять с сайта мосгоризбиркома, в можно просто забрать датасеты с https://gudkov.ru/. Там даже есть какая-никакая визуализация, но мы пойдем глубже. Итак, что же у нас в итоге должно получиться?

Читать дальше →
Total votes 61: ↑59 and ↓2 +57
Comments 45

Загадки и мифы SPF

Reading time 10 min
Views 52K


SPF (Sender Policy Framework), полное название можно перевести как «Основы политики отправителя для авторизации использования домена в Email» — протокол, посредством которого домен электронной почты может указать, какие хосты Интернет авторизованы использовать этот домен в командах SMTP HELO и MAIL FROM. Публикация политики SPF не требует никакого дополнительного софта и поэтому чрезвычайно проста: достаточно добавить в зону DNS запись типа TXT, содержащую политику, пример записи есть в конце статьи. Для работы с SPF есть многочисленные мануалы и даже онлайн-конструкторы.


Первая версия стандарта SPF принята более 10 лет назад. За это время были созданы многочисленные реализации, выработаны практики применения и появилась свежая версия стандарта. Но самое удивительное, что почему-то именно SPF, более чем любой другой стандарт, оброс за 10 лет невероятным количеством мифов и заблуждений, которые кочуют из статьи в статью и с завидной регулярностью выскакивают в обсуждениях и ответах на вопросы на форумах. А протокол, казалось бы, такой простой: внедрение занимает всего пару минут. Давайте попробуем вспомнить и разобрать наиболее частые заблуждения.


TL;DR — рекомендации в конце.

Читать дальше →
Total votes 58: ↑57 and ↓1 +56
Comments 27

Итерируемый объект, итератор и генератор

Reading time 10 min
Views 178K
Привет, уважаемые читатели Хабрахабра. В этой статье попробуем разобраться что такое итерируемый объект, итератор и генератор. Рассмотрим как они реализованы и используются. Примеры написан на Python, но итераторы и генераторы, на мой взгляд, фундаментальные понятия, которые были актуальны 20 лет назад и еще более актуальны сейчас, при этом за это время фактически не изменились.


Читать дальше →
Total votes 22: ↑17 and ↓5 +12
Comments 8

Простые модели экономической динамики на Python

Reading time 5 min
Views 8.5K

Введение


В моих публикациях [1,2] экономические задачи рассматривались в статике без учёта времени. В задачах оптимизации экономической динамики анализируются изменение экономических параметров и их взаимосвязей во времени. В моделях экономической динамики время может рассматриваться как дискретное изменяющееся скачком, например, за год. Для описания таких процессов используются разностные уравнения. При непрерывном изменении во времени для описания параметров модели используются дифференциальные уравнения.

Постановка задачи


Для первого знакомства с моделями экономической динамика достаточно рассмотреть две типовые модели. Это паутинообразная модель и модель и модель Калдора в которых и реализованы два указанных подхода к описанию экономической динамики.
Читать дальше →
Total votes 10: ↑5 and ↓5 0
Comments 0

Information

Rating
Does not participate
Location
Киев, Киевская обл., Украина
Registered
Activity