Это считается

Т-Банк
  • 3,0 (4)
  • TECNOLOGIA
  • ATUALIZADO DUAS VEZES POR MÊS

Подкаст о буднях продуктовых аналитиков — с шутками, без цифр и математики. 

Ver tudo

  1. EPISÓDIO 1

    DA олимпиадам, NO зачем они взрослым?

    Мы продолжаем экспериментировать, и у нас новый необычный сезон. Посвятим его математичности и всему, что с ней связано. Про что это? Про любовь аналитиков (и не только) к математике, про образование, эксперименты, критическое мышление и многое другое.  Начнем с олимпиад. Спойлер: этот выпуск не только для школьников и студентов (хотя им тоже очень советуем послушать!). Что нового в олимпиадах, как меняются поколения в digital-профессиях и для чего взрослым инвестировать свое время в образовательный движ — обсудим с Юлей Гуровой, членом жюри Всероссийской олимпиады по экономике и членом методкомиссии олимпиады DANO.  А еще в этом выпуске мы, наконец, дошли до понимания сути кварков, о которых все сезоны говорил Даня.  Интрига сезона — изменились не только темы и рубрики, но и состав ведущих! Как послушаете, делитесь впечатлениями в нашем телеграм-канале https://t.me/eto_schitaetsya  Тайм-коды: 00:00 Начало подкаста 00:19 Темы сезона и выпуска 01:28 Гостья — Юля Гурова 02:04 Как попасть в олимпиадную движуху 05:08 Олимпиады как путь поступления 07:23 Эволюция олимпиад. DANO 08:54 Кто может участвовать в олимпиадах и зачем нужны хакатоны 14:24 TikTok, Chat GPT и новое поколение участников олимпиад 18:44 Рубрика «Зачем учить математику» 21:41 Зачем олимпиады вузам и компаниям 26:57 Как выбирать женихов, работу и будущих сотрудников 29:15 Хочу создать олимпиаду: как действовать 31:57 Команда олимпиады: кто и что делает 33:53 Зачем профессионалам инвестировать время и силы в олимпиады 39:26 Как именно внести свой вклад в развитие олимпиад 41:20 Советы школьникам и их родителям 43:06 Рубрика «Что считается» 44:44 Подводим итоги

    46min

  2. EPISÓDIO 2

    Наука + бизнес = ? Спецвыпуск с конференции Aha’25

    Наша команда в полном составе — на технической конференции по продуктовой аналитике Aha 2025! Этот спецвыпуск мы записали прямо со сцены, да еще и перед живой аудиторией. Вашему вниманию его аудиоверсия. Тема, под стать сезону, околонаучная. Обсудили, что из математических предметов университета пригодилось нам в жизни и в работе (разобрали конкретные кейсы!) и как сами вузы могут помочь аналитикам вывести исследования на новый уровень.  Вспомнили прошлое и заглянули в мир RnD вместе с Кириллом Кочневым — руководителем направления продуктовой аналитики в HeadHunter, и Жорой Сукасяном — руководителем экосистемной аналитики в Т-Банке. Если не успели пообщаться с нами вживую на конференции, с удовольствием обсудим ваши кейсы в нашем телеграм-канале https://t.me/eto_schitaetsya Тайм-коды: 00:00 Начало выпуска 01:01 Тема выпуска 01:22 Гости — Кирилл Кочнев и Жора Сукасян 02:13 Кто где учился и что вынес из универа для работы и жизни 07:29 Метод дихотомии 08:14 Метрическое пространство 09:29 Математическая оптимизация 11:09 Алиса: что у нее под капотом 16:05 Экономические модели в аналитике 18:59 Золотое сечение 21:18 Теория игр и равновесие Нэша 22:29 RnD: на стыке науки и бизнеса 25:58 Исследования на аутсорсе 26:36 Как выбрать, кому отдавать исследования на аутсорс 28:27 Как работать с учеными 34:44 Трудности перевода: язык науки и язык бизнеса 37:55 Зачем учить математику 39:12 Что считается 39:27 Кейс от слушателя 41:01 Завершение выпуска

    42min

  3. EPISÓDIO 3

    Критикуешь? Продолжай

    Продолжаем углубляться в математичность и все, что с ней связано. В этом выпуске поговорим про критическое мышление. Когда в сомнениях есть польза, нужно ли разбираться в теме, чтобы о ней рассуждать, как невидимый дракон связан с формулой Байеса и зачем аналитикам (и не только) интеллектуальная скромность и интеллектуальное мужество?  Все это обсудим с Викторым Горбатовым — тренером по критическому мышлению и аргументации, автором более 30 научных статей и двух учебных пособий по логике, в прошлом преподавателем НИУ ВШЭ.  Ну и, самое главное, разберемся, как критическое мышление развивать — будем практиковаться прямо в эфире! Приготовили для вас классные упражнения. Слушайте, делайте, а потом делитесь в нашем телеграм-канале https://t.me/eto_schitaetsya, как получается применять критическое мышление в жизни и работе. А если хотите еще больше углубиться в тему, заглядывайте в телеграм-канал Виктора Горбатова https://t.me/podumai2 Тайм-коды: 00:00 Начало подкаста 00:56 Тема выпуска 01:07 Гость — Виктор Горбатов 01:30 Что такое критическое мышление 03:00 Три компонента критического мышления 05:40 Важна ли экспертность 10:19 Перенос критического мышления на другие области 12:19 Критическое мышление и генетика 13:24 Интеллектуальные скромность и мужество 15:18 Критическое мышление в аналитике 19:25 Притча про невидимого дракона 22:28 Формула Байеса — икона критического мышления 26:57 Упражнение «Калибровка уверенности» 32:32 Упражнение «Голландская книга» 34:36 Как Даня и Юля применяют критическое мышление в работе 36:16 Метод «Пять почему» 37:16 Правило «7-38-55» 39:38 Рубрика «Что из вуза пригодилось в жизни» 40:58 Как проверить себя здесь и сейчас 44:38 Рубрика «Что считается» 44:59 Завершение выпуска

    46min

  4. EPISÓDIO 4

    AI Research Mode: включено

    В этом выпуске говорим об AI с точки зрения науки и математики. Обсуждаем, как в этой сфере проходят исследования, что общего они имеют с аналитикой, кто может ими заниматься и зачем компании создают внутри целые AI-центры. А еще попробуем расставить точки над «и» в вопросе, чем же отличается работа в продукте, в RnD и в исследованиях. У нас так много вопросов! Как в исследованиях применяют LLM? Почему AI-исследователи не думают о продукте? Что такое God feeling ресерчера и как его развить? Все ответы есть у гостя этого выпуска — руководителя Research направления AI-Центра Т-Банка, победителя рейтинга Forbes «30 до 30» в категории «Наука и технологии» 2025, Даниила Гаврилова.  Слушайте и делитесь своими впечатлениями в нашем телеграм-канале https://t.me/eto_schitaetsya Тайм-коды:  00:11 Начало выпуска 00:45 Тема выпуска 01:02 Гость — Даниил Гаврилов 01:50 Что такое ресерч в AI 03:35 Думают ли в ресерче о пользователях? 04:26 Мотивация в ресерче и выбор направления исследований 07:46 Кто работает в ресерче 09:25 Майндсет и навыки исследователя в AI 11:16 Почему важно не концентрироваться на результате 14:49 Gut feeling: роль интуиции в ресерче 15:57 Нужно ли быть гением математики для ресерча в AI 17:03 Рубрика «Зачем учить математику?» 17:31 Методы и гипотезы в ресерче 22:02 Что считать финальным продуктом ресерча 25:20 Рецензирование исследований 26:28 Как оценить значимость исследования 29:03 Расставляем точки над «и»: отличия ресерч-отдела от RnD 30:44 Применение LLM в исследованиях 35:43 Что именно исследует AI-Центр Т-Банка 36: 55 Отличия ресерч-отделов в разных компаниях 37:52 Зачем компаниям свой ресерч 39:23 Выводы 40:20 Рубрика «Что считается?» 40:34 Завершение выпуска

    41min

  5. EPISÓDIO 5

    Учиться нельзя остановиться

    В этом выпуске говорим о самообразовании. Зачем в век AI продолжать учиться? Что такое «синдром вечного ученика» и как не попасть в его ловушку? Где баланс между «надо» и «хочу»? Как эффективнее обучаться и чем в этом помогает математический склад ума? Все это обсудили с человеком, который ни на день не перестает учиться и успел до 30 попасть в тот самый рейтинг Forbes, победив в категории «Управление». В гостях у нас CDO Райффайзенбанка в России Андрей Сухань. Андрей поделился своими подходами к обучению, а вы делитесь своими — в нашем телеграм-канале https://t.me/eto_schitaetsya Тайм-коды: 00:12 Начало выпуска 00:39 Тема выпуска 00:50 Гость — Андрей Сухань ​​01:05 В чем суть обучения 05:30 Рубрика «Зачем учить математику?» 06:14 Математики vs. гуманитарии 08:09 От математики к аналитике 09:25 Мотивация к постоянному обучению 11:26 Как выбирать, чему учиться 12:43 Книга, которая научит всему 14:14 Надо vs. хочу 19:00 Синдром вечного ученика 24:28 Чему сейчас учится Андрей 26:20 Что могут дать курсы, YouTube и AI 30:49 Почему в век AI все еще нужно учиться 35:34 Сто раз отмерь: как выбирать материал для изучения 39:20 Графовый подход к обучению 42:35 Рубрика «Что считается?» 42:56 Завершение выпуска

    43min

  6. EPISÓDIO 6

    ТИгр внутри

    В новом выпуске говорим про ТИгр. И нет, это не о полосатых обитателях лесов и саванн и не о Т-Играх Т-Банка. Речь о теории игр. Разбираем, как предсказывать поведение других и быть всегда на шаг впереди, когда выгоднее действовать в своих интересах, а когда кооперироваться, и что нужно, чтобы стать хорошим стратегом по жизни.  А еще: как теоретико-игровые механики могут не только бустануть бизнес, но и повысить ВВП целой страны? Было ли равновесие Нэша в «Играх разума»? И как «Теория большого взрыва» учит нас моделировать «игры»? В общем, интересно будет явно не только аналитикам.  Обсуждаем все это с Дмитрием Дагаевым — заведующим Лаборатории исследований спорта факультета экономических наук НИУ ВШЭ, доцентом РЭШ, который уже много лет преподает теорию игр.  Слушайте и делитесь в нашем телеграм-канале https://t.me/eto_schitaetsya, в какие игры играете вы.  P.S. Все же уже поняли, что мы не про компьютерные игры? В общем, ждем ваших кейсов применения теории игр! Тайм-коды: 00:12 Начало выпуска 00:49 Тема выпуска 01:09 Гость — Дмитрий Дагаев 01:28 Что такое теория игр (ТИгр) 03:30 Вся наша жизнь — игра? 07:28 Равенство Нэша 11:49 Дилемма заключенного 16:27 Ценовые войны 19:54 Моделирование «игр» и аукционы 25:51 Научный киноляп: неравновесие Нэша в «Играх разума» 28:07 ТИгр в «Теории большого взрыва», или Что нужно учитывать при моделировании «игр» 30:44 Как построить корректную модель «игры» 33:14 Рубрика «Зачем учить математику?» 35:20 Как стать хорошим стратегом 38:05 Применение ТИгр в аналитике 42:51 Индивидуализм vs. кооперация: кто какую стратегию выбирает 46:09 ТИгр в построении команд 51:31 Вывод 52:14 Рубрика «Что считается?» 52:56 Завершение выпуска

    53min

  7. EPISÓDIO 7

    Kaggle: от нуля до гранд-мастера

    В этом выпуске разбираемся с одной из самых известных платформ для специалистов по анализу данных и машинному обучению — Kaggle. Что это вообще такое и нужно ли оно вам?Спойлер: Kaggle — это как олимпиада для взрослых, но не столько ради медалей и призов (хотя и они там имеются), сколько ради реального профессионального роста. Как стать гранд-мастером Kaggle и почему это работает лучше любого резюме? Что Kaggle дает аналитикам и зачем сражаться за тысячные доли после запятой в метриках? Что общего Kaggle имеет с реальными бизнес-задачами и как AutoML делает ML-щика даже из тех, кто не умеет в ML? Обсуждаем все это с нашим гостем, который уже 14 лет в Kaggle, единственным в России четырехкратным гранд-мастером Kaggle, победителем Kaggle AutoML Гран-При 2024 и руководителем R&D-юнита в AI-лаборатории Авито — Александром Рыжковым. Слушайте, вдохновляйтесь и делитесь в нашем телеграм-канале https://t.me/eto_schitaetsya своим опытом на Kaggle! Тайм-коды: 00:12 Начало выпуска 00:40 Тема выпуска 00:54 Гость — Александр Рыжков 01:06 Что такое Kaggle 03:09 «Олимпиада для взрослых»: задачи реального бизнеса на Kaggle 06:15 В поисках сокровищ: секреты компаний на Kaggle 10:14 Зачем участвовать в соревнованиях Kaggle 13:14 Как стать гранд-мастером Kaggle 17:15 Навыки будущего гранд-мастера Kaggle 21:01 AI-инструменты в Kaggle 23:32 Kaggle и математика 25:40 Рубрика «Зачем учить математику?» 27:01 Зачем Kaggle аналитикам 31:41 Чем соревнования Kaggle отличаются от прода 33:48 AutoML как инструмент для соревнований Kaggle и для бизнеса 44:42 Вывод 47:01 Рубрика «Что считается?» 47:20 Завершение выпуска

    48min
Ver toda a temporada 5 (7)

Classificações e avaliações

3
de 5
4 avaliações

Sobre

Подкаст о буднях продуктовых аналитиков — с шутками, без цифр и математики. 

Informações

  • Criado por
    Т-Банк
  • Episódios
    44
  • Temporadas
    5
  • Classificação
    Livre
  • Copyright
    2025 © Т-Банк. Все права защищены.
  • Site do podcast
    Это считается

Você também pode gostar de