Архив недели @ermakovpetrПонедельникВторникСредаЧетвергПятницаСубботаВоскресеньеПонедельникВторникПятницаПонедельникСсылки
Архив недели @ermakovpetr
Понедельник
Привет, это снова @ermakovpetr
Пришел наводить суету перед датафестом #me
Хотел ретвитнуть твит с реплаем, но хз как это работает в ваших твиттерах, потому вот вам картинка #meme
Отлично, волшебно. 42 летний джун, после код ревью пригрозил, что позовёт меня "за гаражи поразговаривать", попутно я ещё получил набор хамства и наездов. WTF вообще. Что делать?
Сам твит тут twitter.com/stassonmars/st…
Там много хорошего, мне еще это понравилось #meme
Сегодня начался HighLoad, очный, с людьми #conference
На HighLoad-е есть секции как про bigdata, так и про data science. Никакого ресерча, прикладные и инженерные вещи. А еще тут можно встретить бывшых коллег из разработки ;) #conference
Бейкстейдж: помещение в Крокусе на 9000 кв.м. в ковидное время можно заполнить лишь на 1600 человек (еще 2к в online)
10 одноразовых и 1 брендированная многоразовая маска на входе, санитайзер, проверка температуры.
В фото скрин фб поста Олега Бунина про исследование офлайн/онлайн
Добавим немного личных историй про HighLoad. В программный комитет онтиковских конференций я попал 2 с небольшим года назад, пригласил меня туда Роман Поборчий. Роман тогда хотел сделать дата-конференцию под онтиковских брендом. В итоге она прошла в 2019 году- UseData #conference
Так же я стал ПК конференций онтико, где есть дата секции: хайлоады Москвы, Питера и Сибири.
Что дает членство в ПК онтико: бесплатные билеты на все конференции онтико, даже где ты не ПК. Где ты ПК - еще и трансфер , если это другой город. Часовую ставку за обслуживание докладов и тп (ее я не оформлял) и, наверное, самое важное, хорошая компания других членов ПК.
Для меня: это общение с другими секциями, с членами ПК, с докладчиками, слышать доклады первым и задавать кучу стыдных вопросов. Ещё "подглядывать" за опытом проведения таких масштабных конференций и воплощать его в своих конференциях и митапах.
Еще я упомянул Романа Поборчего. Роман крутой. Он не только учит и помогает делать классные технические презентации и технические выступления. Роман еще консультирует по АБ-тестированию. Еще работая в Headhunter Роман нам помог выстроить платформу АБ-тестирования.
Я не к тому, идите и купите его консультации. Но если вы слабы в АБ-тестировании, то идите и смотрите его доклады про АБ на Ютубе, например вот: youtu.be/7fpck9rsdrA ну и про публичные выступления тоже посмотрите.
Тред #1
Небольшой вброс с HighLoad, 1000р сертификат на облако. Мало, но как есть :) кто первый воспользуется, того и сертификат. Фиг знает, что за облако и как оно, но вдруг кому пофиг
На последнем докладе про DWH вспомнился этот не супер свежий #meme
Вторник
Поделюсь ощущениями от первой своей офлайн конференции после начала пандемии.
Очень круто что все возвращается. Но пока есть компании, как Avito, которые не пускают своих ни как спикеров, ни как участников (все только онлайн)... #conference
Еще есть ощущения, что смолтолк и знакомства идут с некоторым скрипом. Может за год-полтора все разучились общаться в онлайне, а может я с ностальгией и старческим брюзжанием вспоминаю доковидное время и что трава тогда была зеленее
Очень радует сознательность участников, большинство ходит в масках. Те, кто был на OpenTalks, отмечают, что там всем было пофигу.
Возможно вы еще помните такое приложение, как clubhouse? Если уже не помните, давайте смахнем пыль. Вот, что расскажу.
В феврале мы начали там проводить дата завтраки... #datazavtrak
Каждое утро (последний месяц только пн, ср, пт) в 9:30 мы стартуем комнату в clubhouse, где обсуждаем все вопросы связанные с данными: задаем вопросы, отвечаем, обсуждаем новости и питчим идеи
Сейчас дата завтрак проходит камерно, но в начале в пике в нем было 700 человек. Второй дата завтрак продлился 9 часов (плавно перетек в дата ужин)
Почему нам нравится такой формат и мы все еще продолжаем, несмотря не медленную смерть clubhouse?
Наверно такая потребность выросла из-за удаленной работы
Пока ты завтракаешь, собираешься на работу или добираешься до нее (если ты не на удаленке), а может лениво нежишься в постельке перед первым рабочим созвоном, дата завтрак отличная возможность пообщаться с единомышленниками, узнать новое и задать-ответить на вопросы.
Если хотите в следующий раз подключиться (напомню, каждый пн, ср, пт в 9:30), то можно следить за телеграмм-каналом t.me/data_zavtrak
К нему так же привязан чат, где мы делимся ссылками
До чата, ссылки и прочую информацию мы публиковали в ноушне, можете полистать, вдруг найдете интересную ссылку bit.ly/data_zavtrak
Когда формат аудиконференций стал доступен в телеграмме, мы думали туда перебираться, но clubhouse появился и для андроида.
Мы пока остались там. Почему?
В clubhouse есть exploration, твою комнату может увидеть совсем посторонний человек, но при этом который соображает в данных.
Так благодаря exploration в clubhouse, к нам в комнату на 12 человек (не дата завтрак) зашел реальный Олег Тиньков @olegtinkov и рассказал, что щёлкает семки.
Сейчас новых людей все меньше, но благодаря датазавтракам в clubhouse я познакомился с клёвыми ребятами из мира данных, которых не было в ODS или они были не активными членами сообщества.
Тред #2
Пока схожу на доклад, РАССКАЖИТЕ про ваше любимое пиво, можно не одно. Желательно бутылочное/баночное. #question #outofdata
Почему пиво? Я больше по винишку, но
С путешествий я коллекционирую не открытки и фотографии, а впечатления, в тч о местной еде и алкоголе.
1)больше 1 бутылки вина в день не продегустируешь
2)чтобы делать пиво, не нужен климат, его делают даже в мурманске и на Камчатке #outofdata
Еще пиво менее прихотливый напиток. Хорошего пива больше, чем хорошего вина даже в процентном соотношении.
Вот Крокус вообще дыра. Это вход в метро с улицы
И сам так с месяц назад стал думать, даже до Бейрута и Беларуси. А ведь ещё треть года впереди. Но сделаю! twitter.com/magadow/status…
Вчера вышел Намедни первого полугодия 2020. youtu.be/koGvwMGvHtc twitter.com/lgparfenov/sta…
Интересно, почему этот вопрос не задал еще прошлый автор :) но давайте ее тоже спросим, @homa_sapiens_ какие твои вкусы?:) но не говори, что очень специфичны:)
Среда
Сегодня поговорим про инженерную инфру в DS, всякий MLOps #MLOps
Начнем с #Jupyter -а...
Jupyter конечно говно, но очень удобное. Код, текст, графики, вывод: все в одном месте, как статья. Можно заставить на жирном сервере, не давать доступ по ssh, не мучаться с удаленным запуском, профилировать процессы
Для создания учебных стримов и прочего видео-контента сегодня приехал видеомикшер. 29 мая будем делать выездной 4-часовой стрим датафеста, опробуем его там. #datafest #edu
главное не начать делать ютуб-шоу)
Поругайтесь на jupyter или выступите адвокатом дьявола. Можно выговориться как на кушетке у терапевта. После рабочих встреч и пары тасочек вернусь и пожалею вас. А еще расскажу свою историю с notebook-ами
Познакомился с Jupyter notebook-ом я на HighLoad 2014 (красиво закольцевал, да? вчера HighLoad, сегодня HighLoad) @facultyofwonder делал там доклад про анализ в рекламе и примеры демонстрировал в Jupyter-е
В этот момент я прозрел, до этого я обрабатывал данные на плюсах и джаве, работу с OpenCV делал через шарп.
Да, на работе был python и java, но анализировать данные на Python в голову мне не приходило
Для некрофилов доклад можно посмотреть тут youtube.com/watch?v=GdJgLu…
Все визуализации были на ggplot2
Когда пришел домой, поставил jupyter, тогда он еще назывался IPython Notebook, и воспроизвел весь код с концы (фотографировал слайды на телефон)
Дальше начал экспериментировать
Я кажется затащился от этой штуки. И уже сдался.
Накидайте, какие хорошие каналы, шоу и тп по теме DS есть на Youtube
Ну что? Чем тушите свои пердаки? 🧑🚒
В 2015 году мы начали решать DS задачи в HeadHunter. На одной жирненькой тачке мы запускали jupyter каждый для себя (нас было 2е)
Когда в команде было уже 4-5 пользователей, решили что это уже не очень удобно, а тачку подтянули еще дирнпе
Меня часто спрашивают, как пройдет датафест
зарегистрируйтесь datafest.ru/2021/ обязательно!
22 мая будут стримы и нетворкинг, нужно обязательно зарегистрироваться, чтоб ничего не пропустить...
#datafest
с 23 мая начнется публикация докладов и прочих активностей, но обязательно зарегистрироваться, чтоб не пропустить доклады и прочее расписание
в некоторые субботы мы проведём стримы-прямые_включения, 29 мая стрим будет из Ярославля, но обязательно зарегистрируйтесь...
вся движуха пройдет до 18 июня, а 19 июня будет финальный стрим
Много дат, да? А знаете как их не забыть и не пропустить?
Датафест выйдет великолепный, учтены все особенности первого онлайна, мы сделаем великолепный движ, максимум механик
И обязательно приходите на дата саенс караоке, который я организую 23 мая вечером
Тред #3
Ну и я зафигаяел jupyterhub на сервер
Он конечно был. Ыроват, но мне повезло: репозитории hh на github, и oauth2 работал тут отлично
Я тащился делать микро-оптимзации, доп.библиотеки и различные улучшегия
Когда я пришел в юлу, там был python, r, pyspark и sparkR
Все работало через jupyter
Первым делом мы отказались от R
SparkR работал ну прям ужасно, иногда ложил кластер
Благо в отделе у меня были просто лучшие и безболезненно перешли на pyspark
Четверг
Мы отказались от Cassandra - и попытались перед ти на hive. Spark streaming иногда подводил
Вообще хранить кликстрмм в Cassandra, наверно самый большой посттравматический синдром того времени
Одна из особенностей, чтоб заставить jupyterhub,нужно было оформить это все в виде RPM пакета.
DevOps такой DevOps
Но тут мне тоже очень повезло с коллегами из DevOps, это были затяжные вечера, но с обоюдным желанием докатить все до конца
Следующий jupyter на моем пути был в Lamoda
Когда я пришел, все пользовались одним инстансом
Тут наверно стоит сказать о проблемах:
вы не можете нестарнуть свой jupyter, рестартанет всех
вы видите чужие ноутбуки и можете их случайно (или нет) прибить
никогда нельзя понять, кто отъел CPU и RAM
С классным Data Engineer-ом, с позволения классной команды DS-ов мы заставили JupyterHub
#meme
Поговаривают, по четвергам у вас тут в твиттерах странные обычаи. Но у меня будет тред с моим котом #нюдсочетверг
завели кота в карантин, когда жили в деревне
я вообще по собакам и кошки меня никогда не любили. но с этим котом другое дело
кот оч мемный
а еще он любит куда-то залезать, но не слезать
в марте мы вернулись из деревни в город, так как жену забрали вернули в офис, но кот по прежнему всюду залезает
а еще не доволен моим выбором кофе
но залезать любит больше
и отжимать стул
на этом #нюдсочетверг закончим.
добьем тред по жупитеру и перейдем про карантин
Тред #4
тут рассказывал про некоторые фишки youtube.com/watch?v=q4d-hK…
самый популярный мой доклад на ютубчике, почти 40к просмотров
А это продолжение про расширения и jupyterhub youtube.com/watch?v=v34y7X…
Что вообще стоит докручивать в Jupyter?
слать метрики cpu, gpu, ram по ноутбукам и пользователям в графану, чтоб знать кто или что забило память
авто-шатдаун ноутбука, если там давно (например сутки) ничего не выполняется...
если у вас используется Spark, я бы не делал pyspark ядро. почему?
3.1) частый кейс, тебе нужно всего лишь посмотреть старый ноутбук, копипастить какой-то код или посмотреть на результаты, а это создаст spark-контекст...
3.2) появляются сотрудники (аналитики, джуны), которые не знаю, что за этим скрывается и что такое контекст и какие там параметры
3.3) код нельзя превратить в py и запустить как скрипт
3.4) не все параметры контекста можно поменять по горячему...
Единственное, что можно сделать - вынести инициализацию контекста в отдельную функцию/либу и дать возможность менять параметры контекста до запуска)
автошатдаун Spark контекста - это тоже хорошо
запретить консоль - а кому нужно, дать ssh
вместо htop использовать glances.readthedocs.io/en/latest/
сделать Шеринг папку для того, чтоб делиться ноутбуками)
если вы хотите на GitHub свой код, посмотрите reviewnb.com
Пожалуй все.
Не подсаживайтесь на jupyter, много красивого, дашборды по кнопке - но слезать с этого будет больно
Посмотрите в сторону удаленного запуска кода и его дебаг, функционал встроен в pycharm/idea, но вроде только в Pro версиях
Тред #5
Немного бытовых историй и историй про офис и обучение с момента старта ковида до сегодня
Что менялось, а что, кажется, изменилось навсегда #covid
блин, #meme забыл
Но пока, НАПИШИТЕ, что хорошего у вас случилось БЛАГОДАРЯ карантину? Именно не во время, а благодаря ;)
Маловато, напишите больше историй) Я уверен, что есть что рассказать)
Первая ласточка карантина застала в начале марта. Отменили конференцию жены в Германии. Пока она должна была быть на конференции, я планировал одиночное путешествие на велосипеде вдоль Рейна
Пятница
Во второй половине марта сначала меня отправили на удалёнку, через неделю жену. Постепенно дома появился стол с подъемным механизмом, стул, дополнительный монитор.
Хорошей покупкой стала неспрессо-кофемашина. Первый месяц мы не ходили в магазин и кофейни, выходили лишь прогуляться.
А вот работа в съемной однушка вдвоем, с созвонами и попытками сконцентрироваться было тяжко
В апреле заболела семья тещи, с кислородом и прочими последствиями: covid ощутился совсем близко
Все обошлось, хотя последствия кажется еще не все закончились. Мы забрали себе их кота, пока они лежали в больнице
Другого кота, вот он. У меня с ним не очень задалось
Работа, 4 запуска datagym (3 корпоративных и один B2C) все в одной комнате. Все это еще больше подписывало страх неизвестности
Через 3 недели заболели уже мы. Через пару дней, когда течение болезни можно было уже считать не опасным, удалось выдохнуть. Не болеть лучше чем болеть, как говорил классик. Но неизвестность отступила, правда только за себя.
Завтра расскажу про 9 месяцев в деревне, прошедшем кризисе datagym и возвращении в город.
Но все еще надеюсь на больше историй от вас, что хорошего произошло у вас благодаря карантину.
А еще приходите на завтрашний дата завтрак в клабхаус в 9-30 мск...
... ссылка ближе к 9-30 появится тут t.me/data_zavtrak
Тред #6
@dsunderhood > приходите... в клабхаус Атписка!
Продолжим летопись карантин и я, #covid
Прошлый тред с март-май можно найти ниже
Все еще надеюсь на ваши истории, что хорошего случилось у вас благодаря карантину
После того, как мы поправились, работать удаленно в одной комнате было тяжко. Мы искали альтернативы.
Почему тяжело? Я вел по 1 лекции в день. Наверно трудно сконцентрироваться, когда на заднем фоне кто-то постоянно говорит не то, что тебе интересно.
Мы думали уехать на дачу, но тут было несколько но
удалена у жены продлевалась каждую неделю, то есть горизонт планирования был максимум 10 дней
для жизни на даче, нужно перевезти кучу вещей, но если жену вызовут на работу, то везти все обратно - это боль
нет инета
в итоге мы решили рискнуть (спойлер: прожили с конца мая по февраль)
вопрос с интернетом мне помог решить @klemenkov
В своем посте на fb он рассказал про 4g-пушку (антенну) для usb модема.
Кстати, посмотрите крутой доклад Павла с нашей PyData про RAPIDS youtube.com/watch?v=2wYdv-…
Купил 2 модема, универсальную антену, симки 4х операторов, перепрошил роутер.
Итоговая скорость вышла 50-60mbit на загрузку и отдачу.
А на фото рабочее время и беременная кошка тестя (мама нашего будущего кота)
Две главные покупки деревни в картинках.
Забыл еще одну, ну да, сейчас ей пользуюсь в меньшей степени. Это 3д-принтер, отличная игрушка
Тут небольшое публичное признание, продуктивность и желание что либо делать к переезду было минимально.
Сложно назвать причины: последствия болезни, выгорание, стресс, напряженность за ситуацию с пандемией.
Переезд послужил перезагрузкой: много бытовых рутинных задач по дому и участку, природа и свежий воздух, остаться наедине и уменьшение шума города.
Но все это буквально спасло.Улучшение не было быстрым и потребовало более полугода.Но верю, переезд сыграл не последнюю роль в этом
Ну, давайте закруглять грустные темы про карантин, вот вам котик и 3д принтер в одной фото
Хочу сказать важное: ментальное здоровье-это важно, порой не менее важно, чем физическое.
Не пренебрегайте помощью,как родных,так и профессиональных(желательно доказательной медицины с дипломом)
Не бойтесь делать паузы: работу,бизнес,учебу-все можно начать сначала, а здоровье-нет
Дача была неприспособленна для зимы, топили по пол куба дров (разобранный старый деревянный дом) в день. За ночь в спальне температура понижалась до 12%.
Но частный дом - это великолепно. Я вас спрашивал что лучшее произошло у вас благодаря карантину - у меня это загородная жизнь
Ближайшая пятерочка >30мин на велосипеде, а значит джанкфуд не в прямом доступе
9 часовой сон
Время наедине с женой
Семейный Новый год с живой 6 метровой елкой (не срубали)
2ое родов у кошки тестя и 9 котят
В феврале закончилось обязательно правило на 30% сотрудников на удаленке. Жену вызвали на работу.
Это еще раз взбодрило. Но где город - там и люди. Антитела после почти года истощились и я чипировался
И тут закончим.
Я не знал, каким получатся треды про карантин, вышли не очень жизнеутверждающими, хотя много всего плохого осталось за скобками.
Сейчас запустим "пятничную" тему, а ближе к ночи вкинем тред про задачу рекомендаций.
Тред #7
Пятничное: в прошлом году купил и научился делать кальян.
Никогда не любил, но Леша Натекин (aka ODS, DataSouls) в 2015 году изменил мое мнение (смотри ретро-фото Леша и самовар-кальян)
Расскажите про ваш любимый табак, кальянную, кальян или фишки. Или почему вы его не любите
Суббота
Лечу на датафест
Кстати, как думаете, посадят или нет?:)
Ну?
🤔
83.3% Посадят🤔
16.7% ПошлютНо оказалось, всем пофиг ;)
Давайте поговорим про рекомендательные системы.
Но пока расскажите про сервисы с лучшими на ваш взгляд рекомендациями?
Бейкстейдж датафеста, через 7 минут начинаем. datafest.ru
Первая категоризация рекомендаций: персонализированные и неперсонализированные. Давайте начнем с неперсонализированных
Неперсонализированных - рекомендации которые не будут зависеть от истории пользователя. Перефразируя, рекомендации которые будут одинаковы у разных пользователей
Частный случай - топ: самые часто просматриваемые фильмы, фильмы с наивысшим рейтингом, часто коммертиоуемые посыт, самые покупаемые товары
В такого типа рекомендации легко добавить "слабую" персонализацию. Например, популярное в вашем регионе, часто покупаемые вашим полом.
Но также не стоить забывать про ручные неперсонализированных рекомендации, например авторские подборки
Неперсонализированных рекомендации - лучший способ проверить гипотезу, нужны ли вам в этом месте рекомендации. Своего рода "proof of concept". Они легче в реализации, легки в проверке, когда сервис новый и еще мало истории
Пример неперсонализированных рекомендаций - похожие товары m.lamoda.ru/cb/43-4035/sho…
Это товары заменители:
- вам понравился товар, которого нет в наличие, но вы можете выбрать похожий
- у товара неподходящая цена, бренд или цвет, тут тоже помогут похожие товары
Логично предположить, что пользователи не хотят, чтоб эта полка рекомендаций была разная при обновлении страницы или если вы переходите с устройство на устройство.
Допустимые обновления через день - удалить из списка недоступные товары и добавить похожие из новинок
Тред #8
Воскресенье
#datafest продолжается, даже если вы не смотрели премьерный день, на сайте феста появиляется расписание по дням. Пока далеко не все. Полезно еще подписаться на телеграм датафеста и страницы секций
Неделя заканчивается и я тоже.
С удовольствием поотвечаю на выши вопросы до конца дня, как на новые к этому треду, так и на те, что отыщу за неделю.
А пока вопросы копятся, продолжу тред по рекомендациям.
Понедельник
Но какие еще реки допускают отсутствие персонализации: похожие (о них было выше), кросс (с этим товаром покупают), апсейл (докиньте в корзину еще эти товары, вам не помешает)
Но как делать персонализацию? Можно поделить все на сегменты - каждому сегменту свои подборки. Проблема - что чем меньше куски, на которые делим, тем меньше данных по каждому куску
Далее, для тех, кто много времени потратил на классический ML: можно делать бинарную классификацию - будет клик/не будет клика (или другой таргет)
В качестве объекта - user, item, pairwise фичи от user+item.
Этот подход легок, если вы хороши в ML, но какие минусы?
если много пользователей =N, если много объектов=M - то тогда объектов будет NxM очень-очень много
Также пользователи меняются, они делают клики, делают покупки и прочее: а значит меняются фичи. Пересчитывать каждый раз - не всегда выгодно.
Делают "воронки" моделей, для отборов пользователей и/или товаров: хороший доклад делал мой классный товарищ youtube.com/watch?v=V_KmTq…
Но так: популярные подходы SVD и его развитие, FM и разные реализации. На основе матрицы взаимодействия пользователей с объектами делаются персональные рекомендации.
Различные виды коллаборативный фильтраций.
Все это уже работает быстро. И даже параллелится. И даже на кластере
Жопа везде,но есть 2 основных места
1)бизнес-правила, рекомендации иногда думают, что лучше человека, но они не знают какие идеи накладываются на ту или иную полку
2)метрики:а как понять, что старые лучше новых? Ну да, на глаз может быть лучше, да, если клики - вы растите roc-auc
... roc-auc - если вы пошли по классическому пути и прогнозируете клик, при паре user+item
Но все это не гарантия, что новые реки лучше старых. Ведь вы растите скорее всего деньги.
Растить клики - легко, показывайте треш, на него все кликают.
Растите покупки - показывайте самые выгодные товары, с большими скидками и прочим.
Но вы растите скорее всего чистую прибыль.
Ее в модельку загнать тяжело.
Вам нужна метрика, которая отсеет хотя бы часть плохих моделей. Это самая большая проблемка.
Да, есть NDCG и прочее. Но ее увеличение ничего не гарантирует
#meme
Мне нравится, что тут все сложно, что я часто чувствую себя тупицей, что нет классического fit-predict-а
Много осталось за скобками, например выбор товаров с помощью FM, фильтрация по бизнес-правилам, а далее ранкинг. Очень много вариантов
Но в этом и кайф. Удачи с реками)
Тред #9
Спасибо друзья! Это была чудесная неделя в твиттере. Подписывайтесь на tg-канал t.me/powerofdata, его перезапускаю, приходите на наши секции на DataFest, а 29 мая будет выездной стрим ;)
Тут следующая неделя - перерыв в этом твиттере.
Может остаться? =)
Вторник
Теперь это petrunderhood 😈 Нет
Но эту неделю тут продолжаю я :)
Сегодня поделюсь своим загоном, я - #datacontrolfreak
Что в своей жизни вы трекаете? Какие выводы и решения вы принимаете на основе этих данных?
Поделюсь ретроспективой данных своего знакомого @o_Fillll
Александр трекал шаги, сон, алкоголь и сигареты и еще немного
mailchi.mp/e623582ac9a5/d…
А у бывшего коллеги, Игоря, есть отличный доклад, разбивающий все по полочкам: что, как и зачем трекать, и как это может помочь с доведением дел до конца youtube.com/watch?v=_kxlSa…
Тред #10
Пятница
На фесте я познакомился с @zibsun
Он проводил многотренингов/трансформаций у нас, когда я работал еще в hh, и мне чуть не довелось поработать у него
Как вы наверно знаете, у Асхата сейчас крутой челендж, перенести лучшие практики гибкого управления и предложить новые в DS
Хочу поздравить ребят, у них вышла книга leands.ai/ru
Бесплатно, без смс (но с почтой)
Качай книгу и управление ds проектами
Понедельник
Спасибо друзья! С вами было очень весело)
В субботу мы провели выездной стрим DataFest из Ярославля =)
Подписывайтесь на @ermakovpetr, это смотивирует туда что-то писать) Вы классные) Ну и рекомендуйте друзьям datagym.ru
Всем пока-пока (теперь точно)
![DataGym Channel [Power of data]](https://cdn4.telesco.pe/file/cmrSAEyrcaxeMtdrCgp3ZbaidIN4LP3Q0vBNJTGIajuk0ttxbgbmHNHyYb5Q6Wko6GUStj35cNkExDkEsb_r7WhVAfoAMLoNiFlHRxxiLX1_RMz_g6vzlnjFy75hQvA9SBJQHwPn15AcrHft01_AhRXSzop4tOWDPXrbIAlXjV7cOMM2pZn7ZjQQikx0Jd6h4IJT4sETT2AZ1PihhQYBm6xgS2gSiEUcY1E2odu-P9UJceLo-x1IyCL6WVRMvg_NA_ybwroZN0jOazqOz5A6jf4A-dmmZTYo8SVNEohhRmAaiBXSzAEw8FHPhWq67GKFEgat6FhM2Mz0WQrDVHL97Q.jpg)
