Slavlotski: заметки с тегом Анализ Данных

Slavlotski Podcast Episode #1. Андрей Шадриков про Computer Vision

Sat, 28 Feb 2026 16:36:02 +0500

На днях вместе с Андреем Шадриковым записали подкаст, где поговорили о компьютерном зрении, о применении его в бизнесе, включая антифрод, удаленную верификацию, проблему с дипфейками. Обсудили как работает CV в беспилотных автомобилях, затронули роботехнику и какие вызовы перед ней стоят.

Для меня — это первый опыт записи такого рода подкастов, особенно было интересно его монтировать, делать обложку, цветокоррекцию и т. п. технические штуки. Буду рад если вы поделитесь обратной связью, понравилось вам или нет. Приятного просмотра.

Выступление на Kolesa Conf 2025 в Казахстане

Fri, 26 Dec 2025 13:03:10 +0500

11 октября в Алматы состоялась крупная IT конференция Kolesa conf 2025 c более чем 1600 участниками, 50+ экспертами. На ней я выступил с адаптированным под местную аудиторию докладом про миграцию SAS платформы на новую дата платформу. Если вы хотите быстро погрузиться в суть доклада и узнать инсайты, то этот доклад как раз для вас. Если же вы хотите более расширенную и детальную версию, то я рекомендую посмотреть доклад с DataInternals 2025

Немного фоток с мероприятия

В целом я уже 3 раз подряд посещаю Kolesa Conf, ощущаю себя уже как в своей тарелке, так как много знакомых лиц, понятные активности и движ, нетворкинг и новые знакомства. Kolesa Group задали высокую планку по организации конференций, если вы думаете как-то посетить в качестве спикера или обычного участника, то это одна из лучших IT конференций в Казахстане.

Запись доклада

Как я сходил на DataInternals Conf 2025

Thu, 30 Oct 2025 00:01:57 +0500

Всем привет! В этом году я открыл для себя новое направление развития — спикерство. 23 сентября 2025 года в Москве состоялась первая конференция по инженерии данных DataInternals от оператора Онтико.

Конференция собрала 275 офлайн-участников и около 100 онлайн-зрителей. В программе было 30 докладов, 2 круглых стола и 1 мастер класс. Фото с мероприятия можно посмотреть здесь.

На ней мне посчастливилось выступить с докладом «Как подготовить платформу данных к миграции уже сейчас?», где поделился опытом проекта миграции платформы данных SAS на новую дата платформу на базе open-source стека DataLake + GreenPlum.

В рамках проекта я участвовал в качестве SAS разработчика, где помогал платформенной команде:
— лидировать стрим по миграции пользователей на целевые системы;
— разрабатывать чатбота для ускорения коммуникации с пользователями;
— переносить бизнес процессы на новую дата платформу;
— искать и размечать владельцев данных;
— строить аналитику динамики миграции;
— поддерживать функционал, сервисы платформы в рабочем состоянии

Запись моего доклада. Подписывайтесь на мой YouTube канал 😉

После доклада я получил множество вопросов в дискуссионной зоне и тёплые отзывы от коллег из Райфа, присутствовавших на конференции. Средняя оценка NPS от слушателей доклада составила 4.47 из 5, что достаточно крутой результат для первого выступления.

Помимо собственного доклада, удалось пообщаться и послушать ребят из разных «жёлтых», «зелёных» и «красных» банков 😁 Сложилось ощущение, что все движутся примерно в одном направлении — кто-то быстрее, кто-то чуть медленнее.
Конфа не осталась без добрых дел, так как мне получилось помочь добраться до дома одному DevRel из «красного» банка.

Немного фотографий с конфы

В целом это был классный опыт. Подготовка заняла несколько месяцев — начал работать над докладом ещё в феврале, многократно переделывал презентацию, работал над текстом, собирал ОС со стороны коллег, проводил десятки прогонов как в онлайн, так и в офлайн-формате. Этот опыт показал мне, что публичные выступления — отличный способ структурировать знания, презентации достижений большой команды, взглянуть на свою работу со стороны.

kolesa conf’23

Mon, 06 Nov 2023 18:20:37 +0500

Источник оригинала фото: Kolesa Group

07.10.2023 в Алмате состоялась ежегодная конференция Kolesa Conf’23. Kolesa Conf’23 — это масштабная конференция, объединяющая IT-сообщество Казахстана.

О Kolesa Group

Источник: Kolesa Group

Kolesa Group — казахстанская IT-компания, которая специализируется на создании сервисов по размещению частных и бизнес объявлений в сфере авто, недвижимости, товаров и услуг в Казахстане и Узбекистане.

Главными продуктами компании являются мобильное приложение kolesa.kz — торговая площадка для автомобилистов, сайт krisha.kz — размещение объявлений о недвижимости, market.kz — сайт бесплатных объявлений общей тематики. Продуктами компании ежемесячно пользуются 15 миллионов пользователей.

Компания была основана в 1996 году. Вначале своего пути компания занималась выпуском газетного издания «Колёса», где можно было разместить объявление о продаже своего авто с фотографиями и техническими характеристиками.

Место проведения

Кинотеатр «Арман» на проспекте Достык. Источники: sovietarch.strelka, kino.kz, Kolesa Group

Кинотеатр «Арман» открылся для посетителей в 1968 году, здание было спроектировано в лучших традициях эпохи совесткого модернизма с барельефом на боковых фасадах, отражающий путь Казахстана. Внутри вас встречает закусочная и пространство для проведения развлекательных мероприятий. Сейчас кинотеатр насчитывает 4 кинозала два на первом этаже и два на втором.

Направления конференции

Количество направлений полностью совпадает с количеством залов кинотеатра «Арман».
— WEB про Backend, Frontend, Security и QA
— MANAGEMENT про запуск продукта, управление командой, изменение и управление процессами
— MOBILE про iOS, Android разработку, QA, Security
— DATA про ML, Product Analytics, Data Engineering

Больше всего докладов удалось послушать именно на направлении DATA. В качестве бонуса порекомендую по докладу с направления MANAGEMENT и MOBILE.

Многоступенчатое тестирование и зоопарк моделей в ClearML

Спикер: Андрей Шадриков, R&D Team Lead, Verigram
О докладе: Зачем делать много разных тестов ML-моделей и изменять их со временем? Этот подход помогает проверять модели на скрытые байесы, но добавляет проблемы в отслеживании зоопарка моделей. Как в Verigram решают проблему с отслеживанием зоопарка моделей, используя ClearML, как в связке с отчётами и GitLab снижается трение между командой разработки и бизнеса.
Основные тезисы доклада:
— В данных может быть много bias по разным причинам
— В ClearML можно разбивать тесты через параметры, можно искать по тегам, навешивать теги на модели, сохранять uncommited changes вместе с экспериментом
— ClearML проще расскатывается, чем MLFlow
— Если у вас уже готовая, настроенная инфраструктура, то переходить на ClearML не стоит
— ClearML — большой комбайн, может потреблять значительное кол-во ваших ресурсов

Эволюция подходов к персонализации в Авто.ру

Спикер: Вадим Кохтев, Руководитель ML-направления, Яндекс Вертикаль
О докладе: Путь Авто.ру в персональных рекомендациях, почему полезно строить платформенные решения и откуда у пользователя появилась особая роль
Основные тезисы доклада:
— Изначально на Авто.ру был атрибутивный поиск без рекомендаций и персонализации
— Решили внедрить бесконечную ленту как в VK, Instagram вместо главной страницы для повышения retention
— В рекомендациях начали показывать объявления из истории просмотренных, рекомендацию похожих
— Замешивание контента с помощью постов пользователей, статей про авто
— Персонализация с помощью определения намерений, что пользователь хочет делать на сервисе. В результате чего у посетителя появляется набор предсказаний и роль

Повышение качества данных с использованием Zero Bug Policy

Спикер: Олег Харатов, Technical unit lead, Авито
О докладе: Как системный подход по работе с проблемными данными помог в борьбе с ошибками в хранилище данных, какие метрики использовали для оценки этого подхода и как договаривались с владельцами данных
Основные тезисы доклада:
— В Avito Anchor modeling (6НФ), поэтому в детальном слое на проде крутятся несколько 10 тысяч таблиц
— Кол-во витрин растет очень быстро, а число ошибок растет еще быстрее
— Важно разделять витрины на несколько уровней важности: критичные, важные, стандартные, неважные
— Zero Bug Policy — это про то, что не стремишься решить все баги на проде, а лишь самые важные. Подход отвечает на вопросы какие, когда и кто
— Создали матрицу приоритетов в разрезе типа бага, важности витрин с SLA на исправление
— К большему числу багов необходимо подходить системно, трекать как быстро решаются проблемы с данными и оценивать метриками

Как правильно развивать продукт через исследования, поиск проблем и точек роста. Discovery в Kolesa Group

Спикер: Дмитрий Казаков, Директор по аналитике, Kolesa Group
О докладе: Как в Kolesa перешли к discovery-процессам, через какие сложности прошли и какие проблемы Discovery помогает решать. Доклад будет полезен командам, которые хотят поставить на поток поиск и внедрение фичей в продуктовых командах и которые сталкивались с неэффективностью в этих процессах.
Основные тезисы доклада:
— Discovery — поиск и работа с проблемами и точками роста
— Discovery нужно внедрять когда нехватка идей в продукте, есть искажения в принятии решений, есть фокус на project management, а не product management
— Double Diamond — основа Discovery в Kolesa. Спрашивайте у дизайнеров как строить продукт, они лучше понимают пользователей
— Команда Discovery состоит из Product Owner, аналитиков, дизайнеров, core команды сервиса, техлиды
— Систематизируйте хранение информации вокруг Discovery
— Инструменты Discovery должны быть такими, чтобы человеку со стороны было легко разобрать смысл написанного
— Выросло на 40% кол-во исследований и проверок идей в команде после внедрения Discovery
— Рост вовлеченности команды в продукт
— Начали работать от проблемы, а не от решений

Философия архитектуры

Спикер: Алексей Емелин, Руководитель группы разработки на Android, Yandex
О докладе: Основные трудозатраты программиста — это обдумывание кода, своего и чужого. А можно ли снизить эти трудозатраты? Как устроен процесс мышления? Есть ли методологии, помогающие лучше понять код? Поможет ли знание Канта и Гегеля глубже осознать логику MV* архитектуры и предположить, что будет после MVI? На эти и многие другие философские вопросы об архитектуре ПО Алексей постарался ответить в своем выступлении
Основные тезисы доклада:
— Цель архитектуры — уменьшить человеческие трудозатраты
— Понимание того как мы мыслим может приблизить к цели архитектуры
— Философия — наука о мышлении, дает методологию постижения истины
— Принцип историзма — при рассмотрении чего либо в окружающем мире нужно учитывать нормы того времени, то есть что было принято тогда, какие технологии были в то время, на какой стадии развития они находились
— «Все течет, все меняется», то есть все есть процесс. В процессе нет границ
— Противоречие или парадокс — двигатель прогресса по философии
— Рассматривая явления в движении в развитии, появляется возможность выявлять тенденции к изменениям и причина изменений строится в какой-то проблеме

Остальные активности и плюшки

При входе на конференцию нам раздавали welcome паки, где подарили следующие ништяки:

На втором этаже расположилась развлекательная часть конференции, было 7-8 стендов от самих Kolesa и их партнеров, где можно было побатлиться в игре по определению ЯП, пройти виртуальный квест, постоять на баланс-борде, поугадывать мемы на карте мемасов, выиграть призы, правильно ответив на IT-вопрос разной категории сложности и многое другое.

Источник: Kolesa Group

В конце основной части было выделено время на пообщаться за кружечкой прохладного, пофотографироваться и подготовиться отправиться на after-party в местном баре.

Источник: Kolesa Group

Полезные ссылки

Фото галерея конференции: Kolesa Group
Записи выступлений с направления DATA
Записи выступлений с направления MANAGEMENT
Записи выступлений с направления MOBILE
Записи выступлений с направления WEB

В качестве бонуса видеообзор конференции от команды Kolesa:

Python for Data Analysis Course

Tue, 24 Oct 2023 17:45:02 +0500

На днях презентовал внутри своей компании тренажер/курс по Python для анализа данных. Если вы когда-нибудь хотели начать программировать на Python или вам надоел Excel, и вы хотите попробовать что-то поинтереснее для аналитики или визуализации, то рекомендую начать с данного тренажера.

QR-Code на Github репо с тренажером

Для кого данный тренажер?

Тренажер отлично подойдет для:
— бизнес-экспертов, работающих с табличными данными
— дата-аналитиков
— людей, кто никогда не программировал на Python

Формат обучения

— Онлайн
— В своем темпе без каких-либо дедлайнов
— В среднем тренажер займет от 2 до 4 недель

Что нужно для тренажера?

— Доступ в Интернет
— Браузер Google Chrome (рекомендация)
— Аккаунт Google

Содержание тренажера

Тренажер состоит из 3-ех больших блоков, написанных на Jupyter Notebook:

Введение в Python
Основы Numpy и Pandas
Визуализация данных

После прохождения тренажера вы будете уметь:

— Писать и читать простые программы на Python
— Загружать excel, csv в Jupyter, манипулировать данными с помощью библиотек pandas, numpy
— Визуализировать данные с помощью библиотек matplotlib и seaborn
— Сможете использовать Jupyter Notebook в своей повседневной работе

Обратная связь и помощь

В случае если вы хотите поделиться обратной связью, указать на ошибки, опечатки или у вас возник вопрос по теме тренажера, то можете связаться со мной здесь.