ПРОФЕССИЯ АНАЛИТИКА / МИФЫ И РЕАЛЬНОСТЬ / КОМУ НЕ НУЖНА АНАЛИТИКА / ВЫГОРАНИЕ / АЛЕНА АРТЕМЬЕВА
Спикер: Алена Артемьева
Расскажет про мифы и реальность в профессии, кому не нужна аналитика и про выгорание.
Уровень спикера:
Директор по аналитике, Data Science и исследованиям в Работа.ру
Более 20 лет в аналитике и более 10 лет в управлении командами
Работала в компаниях: Работа.ру, Biglion, Утконос, Альфа капитал.
Преподаватель во многих известных онлайн школах, а также спикер профильных конферененций:
Go Analytics, MateMarketing, Marketing One
Контакты спикера:
/ alenaartemeva
alena_artemeva
h.careers/curators/elena-arte...
--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
🔔 Подписывайтесь на канал "Datalearn" чтобы не пропустить остальные части и ставьте лайки!
📕 Записывайтесь и проходите курс Инженера Данных.
⚠️ КУРС БЕСПЛАТНЫЙ!
🔗 Записаться вы можете на нашем портале datalearn.ru/
👍🏻 Запись на курс даст вам возможность не только просматривать видео, но и получить доступ к закрытым материалам, а также возможность выполнять домашние задания и получить сертификат прохождения курса.
🔥 Самые актуальные новости про аналитику в Telegram канале: t.me/rockyourdata
🔥 Телеграм канал DataLearn: t.me/data_learn
🔥 Чат DataLearn: t.me/datalearn_chat
Пікірлер: 13
Огромная благодарность за выступление Алёне и команде Datalearn!!! Очень познавательно и нужно☺
Я прям влюбилась в Алену❤ что б у всех такой начальник был
Спасибо Алёне за выступление, мне было интересно. Приятно слушать правильную речь. И организаторам спасибо за организацию :в 59:30 - вопрос был именно про оценку эффекта, который аналитики приносят компании. Прям мучас грасиас за примеры. Исходя из ответа, делаю вывод, что эффект от работы аналитика/отдела сможет оценить только сам аналитик или его начальник.
Спасибо за видео!
Спасибо, DataLearn. Алёну, действительно, стоило послушать. Человек очень грамотный и, что тоже важно, харизматичный) Очень полезно услышать про нерушимую связку аналитики и бизнеса, а не просто обкатывать "сферическую аналитику в вакууме". В итоге, не выдержал и записался на лекцию Алёны в Нетологии в апреле. 😅
@alena_artemeva
Жыл бұрын
Ах, вот откуда был этот вопрос про мой шкаф на лекции позавчера)😆
@maximkuzin4598
Жыл бұрын
@@alena_artemeva , точно;) Но шкаф был и на открытом занятии по data-driven маркетингу.
@alena_artemeva
Жыл бұрын
@@maximkuzin4598 есть мнение, что он слишком отвлекает 😸
@maximkuzin4598
Жыл бұрын
@@alena_artemeva слишком маленькая выборка) Есть и другое мнение - что шкаф и книги по ту сторону экрана делают абстрактного профессора внезапно интересным человеком, не источником знаний на некоем фоне, но личностью со своими увлечениями и набором знаний. Впрочем, на вкус и цвет)
Грамотно. Было очень интересно послушать. Чувствуется, что у человека за плечами большой опыт, в том числе и жизненный.
Недостаток статистических методов анализа (да и ML-алгоритмов тоже) в том, что они не позволяют отличить корреляцию от причинности. Производитель мороженного: "Да вы только посмотрите на отчет наших аналитиков! Продажи мороженного сильно коррелируют с количеством утонувших на пляже. Давайте-как утопим десяток человек чтобы поднять наши продажи" )))
@alena_artemeva
Жыл бұрын
Методы статистики позволяют в том числе отличить ложную корреляцию от причинно-следственной связи. Поэтому простой график с двумя похожими линиями не равно статистический метод анализа.
@user-yl9uo6wy3j
Жыл бұрын
@@alena_artemeva Как можно отличить ложную корреляцию от причинно-следственной связи если нет возможности провети контролируемый эксперимент?