Это разве аналитика?

Привет, я Андрей @ab0xa, bi / de / java dev Анализ данных и визуализация, интересные ссылки, вакансии, уроки, юмор) и личный опыт Стек технологий Python, Java, SQL, Tableau, Knime, Yandex.Облако, Yandex DataLens

Последние посты

08 октября в 06:10

Фото: 1

Оффер на аналитика с зарплатой 250к🤘 ..после полугода безрезультных поисков. Ещё один интересный кейс у команды ии-ассистента Софи. ▫️Артём 3 года работал в сфере аналитики, попал под сокращение. ▫️Полгода искал работу вручную — тратил около 2 часов в день. После зашел в Софи и подключил авто-отклики. ▫️Спустя 3 недели получил оффер на позицию Middle Аналитика. В следующий раз доступ в Софи откроется 20 октября. Если хочешь получить 3 дня бесплатного доступа - подписывайся на этот канал, все анонсы будут там.

Telegram MAX

О канале «Это разве аналитика?»

«Это разве аналитика?» - канал из категории «Бизнес», подключенный к сервису кросспостинга MaxGate. Публикации канала синхронизируются между Telegram и мессенджером MAX, а на этой странице собраны ссылки на обе версии канала.

Сейчас у канала 4 650 подписчиков суммарно в Telegram и MAX. За последние 25 дней в истории MaxGate учтено 13 публикаций, поэтому перед подпиской можно оценить не только размер аудитории, но и регулярность обновлений.

Чтобы подписаться, используйте кнопки «Открыть в MAX» и «Открыть в Telegram» в верхней части страницы. У отдельных постов ссылка может быть доступна в обоих мессенджерах или только в одном из них, если MaxGate получил такой URL из истории обработки.

07 октября в 04:01

Фото: 3

Прагматичный инженер написал The state of the tech industry in 2026, в отчете он рассказал про основные изменения в индустрии, которые уже очевидны для многих “пользователей” и “клиентов” ИИ. Структура доклада: 1. Скорость изменений. Темп перемен, в первую очередь из-за ИИ, беспрецедентный. 2. Что изменилось. Разработка уходит от ручного кодирования к автоматизированным процессам с несколькими ИИ-агентами. Число pull request'ов, созданных агентами, резко растёт. 3. Что сломалось. Появились проблемы с качеством и надёжностью кода. Привычное код-ревью перестаёт справляться с объёмом. 4. Что осталось прежним. Команды по-прежнему решают, выйдет ли проект. Планирование остаётся критичным, несмотря на ИИ. 5. Что дальше. Облачные кодинг-агенты станут доминирующими, а ИИ глубже встроится в процесс разработки. Команды и проекты станут меньше, а доля работы агентов вырастет. Выводы • Агенты ускоряют написание кода, но ответственность за результат остаётся на людях. Ревью, архитектура и надёжность важнее, чем раньше. • Процессы придётся перестраивать: старое код-ревью не рассчитано на поток изменений от агентов. Нужны новые подходы к тестированию и контролю качества. • Узкое место смещается от написания кода к его пониманию и проверке. Ценятся постановка задач и умение оценивать решения. • Командная работа и планирование не устаревают. ИИ помогает исполнять, но не решает, что строить. • Тренд на меньшие команды при большей роли агентов. Мне как инженеру этот тренд очень заметен. Недавно я ради эксперимента проанализировал количество коммитов и PR в GitHub: ИИ позволил нетехническим пользователям создавать PR так же быстро, как и техническим. Примерно такая же статистика, как все быстро пишут код, как на картинках. Другой вопрос — их качество и суть. Самый простой пример — новая dbt-модель. Вроде всё красиво и работает, но запрос выполняется в 30 раз дольше и читает много данных. Очевидно, ИИ сделал модель, но ему всё равно на стоимость Snowflake Compute. Спустя полгода code review уже невозможно делать без агентов, потому что весь код написан агентом. Совершенно не остаётся времени на coding art: подумать, сравнить, выбрать лучший вариант. Клик-клик, и вот уже новая фича. Сейчас у меня на Mac 6 виртуальных рабочих столов, на каждом открыт терминал, а в каждом терминале по 4–6 сессий. Я прыгаю с одной на другую, а в промежутках — Slack и Zoom.

Telegram MAX