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/podumai2Тайм-коды:00:00 Начало подкаста00:56 Тема выпуска01:07 Гость — Виктор Горбатов01:30 Что такое критическое мышление03:00 Три компонента критического мышления05:40 Важна ли экспертность10:19 Перенос критического мышления на другие области12:19 Критическое мышление и генетика13:24 Интеллектуальные скромность и мужество15:18 Критическое мышление в аналитике19:25 Притча про невидимого дракона22:28 Формула Байеса — икона критического мышления26:57 Упражнение «Калибровка уверенности»32:32 Упражнение «Голландская книга»34:36 Как Даня и Юля применяют критическое мышление в работе36:16 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 сейчас44:38 Рубрика «Что считается»44:59 Завершение выпуска

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_schitaetsyaТайм-коды:00:00 Начало выпуска01:01 Тема выпуска01:22 Гости — Кирилл Кочнев и Жора Сукасян02:13 Кто где учился и что вынес из универа для работы и жизни07:29 Метод дихотомии08:14 Метрическое пространство09:29 Математическая оптимизация11:09 Алиса: что у нее под капотом16:05 Экономические модели в аналитике18:59 Золотое сечение21:18 Теория игр и равновесие Нэша22:29 RnD: на стыке науки и бизнеса25:58 Исследования на аутсорсе26:36 Как выбрать, кому отдавать исследования на аутсорс28:27 Как работать с учеными34:44 Трудности перевода: язык науки и язык бизнеса37:55 Зачем учить математику39:12 Что считается39:27 Кейс от слушателя41:01 Завершение выпуска

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 подкаста00:19 Темы сезона и выпуска01:28 Гостья — Юля Гурова02:04 Как попасть в олимпиадную движуху05:08 Олимпиады как путь поступления07:23 Эволюция олимпиад. DANO08:54 Кто может участвовать в олимпиадах и зачем нужны хакатоны14:24 TikTok, Chat GPT и новое поколение участников олимпиад18:44 Рубрика «Зачем учить математику»21:41 Зачем олимпиады вузам и компаниям26:57 Как выбирать женихов, работу и будущих сотрудников29:15 Хочу создать олимпиаду: как действовать31:57 Команда олимпиады: кто и что делает33:53 Зачем профессионалам инвестировать время и силы в олимпиады39:26 Как именно внести свой вклад в развитие олимпиад41:20 Советы школьникам и их родителям43:06 Рубрика «Что считается»44:44 Подводим итоги

А вот и новогодний подарок от нашего подкаста: заключительный выпуск специального сезона. Вас ожидает яркий финал, ведь в этот раз мы поговорим о том, что касается каждого, — о медицине.Как проводят тесты препаратов и ревью решений, когда речь идет о человеческой жизни? Откуда в медицине берутся данные и какие механизмы снижения рисков используются?На эти и многие другие вопросы нам ответил Александр Ракитько, директор по науке Genotek. И так как Саша — специалист по генетике, мы просто не смогли удержаться и обсудили ДНК-тесты. Все комментарии по поводу этого выпуска и всего спешла мы по-прежнему будем ждать в нашем телеграм-канале https://t.me/eto_schitaetsya. Мы очень старались, работая над этим сезоном, и жаждем узнать, как он вам. Тайм-коды:00:00 Начало подкаста 01:17 Гость — Александр Ракитько02:19 Аналитика в медицине: историческая справка04:26 Становление доказательной медицины 05:24 Формализация и стандартизация клинических рекомендаций 06:46 Где брать данные о редких болезнях 07:37 Тесты в медицине: разбираем на примере вакцины от COVID-1909:12 Как COVID-19 повлиял на лечение рака10:19 Кейс про исследование резистентности к COVID-1912:16 Реакция организма на вакцинацию зависит от генетики14:08 Отличие клинических тестов от А/В-тестов18:36 Ген лени: эксперимент с мышами20:22 Когортный анализ в медицине22:50 Волонтерские проекты в медицине23:35 Науке нужны данные25:19 Насколько нас определяет генетика26:59 Генетический дейтинг27:55 Расшифровка генома: почему долго и дорого 29:36 Спорим о временных рядах30:26 Аналитика в медицине несовершенна31:42 Ревью научных статей в медицинских журналах35:21 Генетика и А/В-тесты 36:36 Подход к сбору данных в медицине 38:23 Использование результатов ДНК-тестов в жизни39:25 Рубрика «Это перенимается»44:15 Подводим итоги

Вашему вниманию предлагается эпизод про офлайн-ретейл. Сегодня поймем, как действовать на территории, где не работают законы диджитала. С правилами этого мира нас познакомит Максим Покусенко, руководитель Big Data в Magnit Tech. Вместе с ним оцифруем посетителя магазина, измерим эффективность промоакций и разберемся, как проводить A/B-тесты в офлайн-среде.  А что бы вы переняли у коллег из ретейла? Пишите в комментариях к выпуску в нашем телеграм-канале https://t.me/eto_schitaetsyaТайм-коды:00:00 Начало подкаста01:09 Гость — Максим Покусенко01:28 Аналитика в ретейле завязана на чеках04:27 Различия офлайн- и онлайн-ретейла05:31 Открытие новых точек09:37 Окупаемость точки11:53 Планограмма магазина14:32 Камеры и компьютер-вижн на благо ретейла17:14 На какой полке лучше всего продается товар20:19 Когда нужны крутые камеры, а когда хватит обычных22:16 A/B-тесты в офлайне: все не так просто24:47 Как делать A/B-тесты в офлайне27:06 Цифровой след: карты лояльности в помощь аналитикам30:14 Частотность посещений магазинов31:09 Портрет семьи покупателей32:51 A/B-тесты в магазинах с низкой частотностью посещения33:57 Как измерить эффективность внешней рекламы в офлайне37:36 Сложность учета эффективности промоакций42:31 Собственное производство сетевых магазинов45:59 Строим прогнозы пополнения полок48:12 Кейс с предпринимателем, который понял систему50:43 Работа с фродом в офлайне52:46 Рубрика «Это перенимается»55:22 Подводим итоги

Сегодня выйдем за рамки изучения отдельной отрасли или области и посвятим выпуск целой науке — социологии. Что свойственно большинству и как этими знаниями пользуется бизнес? Как трансформировалась классическая социология и для чего мы сегодня изучаем общество?Краткий и нескучный ликбез по всем методам исследований провела Анастасия Кузнецова, автор канала «Настенька и графики», в прошлом преподаватель ВШЭ и Европейского университета.Подписывайтесь на Настю — https://t.me/nastengraphИ на наш телеграмм-канал! Следите за анонсами эпизодов и в комментариях к выпуску пишите, каких ролевых моделей придерживаетесь. https://t.me/eto_schitaetsyaТайм-коды:00:00 Начало подкаста01:17 Тема выпуска 01:42 Гость — Настя Кузнецова02:39 Что исследует классическая социология и где применяется05:08 Объекты исследования социологии06:55 Квадробинг как социальное явление 07:53 Как применяется социология10:10 Кем работают социологи11:34 История Насти про квартирные опросы12:21 Кем ещё работают социологи 12:54 Университетская подготовка социологов 13:27 Важность коммуникационных навыков 14:23 Ролевые модели и социальные конструкты 16:42 Количественные методы исследований 17:10 Тюремный эксперт Зимбардо18:29 Анализ цифровых следов20:32 Качественные исследования 23:16 Репрезентативность выборки25:37 Проблема однородности выборок  26:59 Сегментарный анализ 28:06 Что драйвит социологию 29:07 Социология и выборы 29:59 Аналогии аналитических методов у социологов30:29 Эксперимент Милгрэма31:23 Влияние рекламы и инфлюэнсеров32:56 Социально-сетевой анализ33:59 Влияние акций и подарков36:12 О важности окружения37:40 Рубрика «Это перенимается»42:39 Подводим итоги

Продолжаем исследовать аналитику разных отраслей. В этом выпуске поговорим о нефтяной промышленности. Какая роль у аналитиков этой отрасли, как данные помогают в поиске новых месторождений и какова цена ошибки, когда речь идет о миллионах долларов?Все это узнаем у Антона Броиловского, опытного аналитика, отвечающего за обработку сейсмических данных и применение нейросетевых алгоритмов для построения структурных моделей. А чтобы узнать, какую отрасль мы затронем в следующем выпуске, подписывайтесь на наш телеграм-канал «Это считается» — https://t.me/eto_schitaetsya.Тайм-коды:00:00 Начало подкаста01:09 Гость — Антон Броиловский 02:13 Данные в нефтяной промышленности03:53 Нефть — это не только динозавры04:07 Карты как основной источник данных04:30 Почему скважины бурят только зимой04:51 Два способа сейсморазведки06:18 Обработка и очистка данных07:08 Второй способ сейсморазведки08:51 Предел сбора данных 09:51 Паттерны при обработке данных 12:12 Хранение данных в нефтяной промышленности13:19 3D-модель Земли15:08 «Легкой» нефти осталось мало18:15 Цена ошибки в нефтяной промышленности20:52 Добыча нефти23:10 Выход на новый рынок vs разработка месторождений24:55 Сложности с обратной связью26:17 Аналитика на разных этапах30:55 Рубрика «Это перенимается» 36:12 Подводим итоги

Под конец 2024-го мы решили знатно пошуметь и записать нестандартный сезон. В этом коротеньком спешле мы не будем обсуждать IT и digital. Тренд на офлайн и цифровой детокс добрались и до нас! В ближайших пяти выпусках будем исследовать аналитику непривычных для нас сфер и направлений. Начнем со спортивной. Как собирать данные на стадионе и может ли хороший аналитик спасти среднюю команду, — обсудим с Владиславом Шуфинским, автором телеграм-каналов NBA Atlantics и «Цифры в спорте». Но прежде, чем подписаться на каналы Влада, проверьте подписку на наш телеграм-канал — https://t.me/eto_schitaetsyaПроверили? Теперь подписывайтесь на Влада https://t.me/s/numbers_in_sporthttps://t.me/nbaatlanticТайм-коды:0:00 Начало подкаста01:10 Гость — Влад Шуфинский01:35 Спортивная аналитика: что считаем04:23 Историческая справка07:13 Спортивная аналитика работает на длительной дистанции09:38 Авторитет у аналитики в спорте11:40 Задачи спортивного аналитика13:08 Аналитика для сбора команды15:59 Кейс аналитиков в Ливерпуле: от провала до успеха18:03 Трекинг и ивент-данные в спортивной аналитике20:35 Типы данных в спортивной аналитике22:00 Ручная разметка данных — специфика спортивной аналитики23:15 Взаимодействие аналитиков и тренерского цеха 24:42 xG – метрика27:43 Анализ конкурентов в спорте29:12 Как аналитика повлияла на баскетбол30:33 Анализ пенальти в футболе33:39 Пределы аналитики в спорте35:52 Драфты NBA38:35 Рубрика «Это перенимается» 43:18 Подводим итоги

Финалим третий (!) сезон выпуском про эволюцию аналитики и аналитиков. Как известно, будущее за технологиями. Чем быстрее и успешнее их удастся освоить бизнесу, тем эффективнее он будет развиваться и удерживать позиции на рынке. Какую инновации принесут пользу, а какие только потратят ресурсы компании, можно решить через R&D исследования. Вместе с Кириллом Николаевым, директором по аналитике Т-Банка, обсудим, как наука бустит бизнес и помогает превзойти конкурентов. P. S. А чтобы не скучать в период межсезонья, подписывайтесь на наш телеграм-канал — https://t.me/eto_schitaetsya! В нашем классном коммьюнити будет веселее переждать перерыв. Тайм-коды:00:00 Начало подкаста01:03 Гость — Кирилл Николаев04:46 Наука в помощь бизнесу09:32 Структура R&D-команды в Т-Банке11:36 «Научное» в аналитике — это?14:47 Почему бизнес не доверяет аналитике 17:50 Несоответствие — это точка роста19:34 Чистые данные, амбассадоры идей и другие способы завоевать доверие бизнеса23:08 Продажа идей через амбассадоров: за и против25:38 Метрика лояльности — это про будущее29:49 Метрика лояльности и LTV: история34:47 Критерии хорошей метрики: доказуемость и интерпретируемость36:43 У лояльности есть цена41:09 Решаем споры с бизнесом44:57 Когда не стоит уступать бизнесу: версия Дани47:36 Кирилл о причинах уступить бизнесу50:15 О пользе одноразовых изменений51:54 Подводим итоги

Данные — то, без чего невозможна аналитика. Но мало просто собрать информацию и упаковать ее в хранилище. Ведь объем данных увеличивается по мере развития продукта или компании. Каждая команда, каждое подразделение собирает что-то свое. И чтобы наладить взаимодействие между всеми участниками ИТ-инфраструктуры и грамотно использовать их наработки для целей бизнеса, появился наш сегодняшний герой — CDO, Chief Data Officer. Подробнее об этой роли мы поговорили с Марией Фоменко, руководителем направления DWH Business в Т-Банке. А еще обсудили, как оценивать полезность данных, и пофантазировали о будущем аналитиков. P.sS. Кстати, у этого подкаста тоже есть свое хранилище. Все выпуски за три (!) сезона, ссылки на блоги гостей и анонсы полезных событий с нашим участием можно найти в телеграм-канале «Это считается» — https://t.me/eto_schitaetsya!Тайм-коды:00:00 Начало подкаста00:57 Гость — Мария Фоменко01:22 Данные — это новая нефть 04:52 CDO — кто это?08:50 Связка CTO и CDO14:25 Взаимодействие CDO с командой17:13 Качественная аналитика строится долго20:39 Фил о поддержке фронтенд-команды22:22 Даня о своих кейсах23:17 Контракты поставки данных28:36 Хождение Филиппа в народ29:17 Как доступность данных повлияет на аналитиков 32:37 Аналитики в 2030 году37:29 Даня о сложности интерпретации данных 39:22 Маша о сопротивлении изменениям41:26 Пожелания начинающим CDO44:34 Рубрика «Перефразируй» 47:11 Подводим итоги