Но не переживайте, есть отличные методы для эффективного планирования. Листайте карточки, там делимся секретиками, как грамотно распределить задачи и всё успеть 😉

Чтобы понимать, как программирование помогает SEO-специалистам, достаточно вспомнить расшифровку аббревиатуры 一 «Search Engine Optimization» или «оптимизация поиска». Иначе говоря, SEO 一 это умение эффективно встроить продукт под законы интернет-поисковиков.

Большая часть работы в этой области 一 механическая, а значит, она напрямую сопряжена с большими данными и методами их обработки. Как раз с этими задачами и справляется Python:

1) ПарсингАвтоматический сбор информации в интернете 一 основа SEO. Умение делать это, используя собственный код, а не готовые приложения 一 признак профессионализма.

2) ГенераторыС помощью Python и его библиотек можно генерировать тексты, описания и логи по заданным параметрам 一 создавать файлы и даже целые сайты.

3) АнализаторыС помощью кода можно автоматизировать анализ данных и в результате существенно повысить эффективность работы.

4) ОптимизаторыИзменять описания товаров или услуг под удобную форму для поисковиков 一 работа не из лёгких. Однако Python-у под силу и такое.

5) Работа с файлами Автоматически создать документ, перезаписать его часть, скопировать, объединить с другим, отыскать внутри какую-то информацию 一это будет полезно любому. SEO здесь не исключение! Искусственный интеллект. Не факт, что освоив тонкости создания ИИ, вы продолжите ограничиваться SEO-задачами. Однако если сделаете 一 гарантированно сорвёте джекпот.

Хороший HR
- это не только про собеседования и офферы. Особенно, если речь о digital! Чтобы закрыть вакансию в IT, приходится разбираться в языках программирования, фреймворках и методологиях. Поэтому в последнее время IT-рекрутмент превратился в отдельную профессию, об особенностях которой рассказываем в этой статье: http://amp.gs/MmQE

Сделать прикольный портрет в стиле великих художников? Это нейросети. Заменить человека с фотографии на популярную голливудскую знаменитость? Они же. Но что такое нейронные сети, и каким образом они творят эту магию? Давайте разбираться! Нейронные сети
- математические модели, которые соединены нейронами (наподобие нервной системе). Каждый из нейронов
- отдельный «процессор», который обрабатывает получаемую информацию и распространяет по всей сети. Один такой процессор
- слабая вычислительная единица, но собравшись в огромную сеть они могут решать большие задачи и выдавать умопомрачительный результат. Например, дипфейки!

И самое интересное: такие сети можно обучать. Чем больше информации получит нейронная сеть, тем меньше ошибок она сделает в последующих вычислениях. И тем идеальнее получится финальный результат. Выглядит схема обучения примерно так:

1. Берём базу данных, которую нужно «скормить» нейронной сети. Например, несколько сотен/тысяч фотографий Леонардо Ди Каприо.
2. Нейросеть берёт несколько примеров из базы данных и распространяет их по всей нейросети.
3. Нейросеть рассчитывает вероятность ошибки. Если вероятность велика
- сеть берёт новый пример и повторяется пункт #
2.
4. Если вероятность мала
- сеть обучена. На фотографии действительно Леонардо Ди Каприо!
5. Начинаем снова с пункта #
2.

Спустя тысячи повторений нейросеть научилась узнавать Леонардо Ди Каприо на фотографиях
- теперь, например, можно привести её в финальный вид и создать сайт «Есть ли на этой фотографии Леонардо Ди Каприо?». Ну, или что-то типо того.

Потенциал у этой технологии
- огромный. Нейросеть можно обучать шахматам, «скармливая» ей записи игр как базу данных, или обучить рисованию в стиле Ван Гога, используя картины художника как референсы.

Дизайнер
- одна из самых востребованных профессий в мире. Но говоря о дизайне, люди часто имеют в виду лишь внешнюю сторону вещей, в то время, как эта индустрия гораздо глубже. Преподаватель GeekBrains, профессионал с 20-летним опытом, Андрей Кицен рассказал о том, что такое дизайн на самом деле.

Читайте в статье об истории дизайна от паровых двигателей до Баухауса и современности: http://amp.gs/MY0y

Своевременно замечать отклонения во внутренних процессах компании и успевать на них реагировать помогает бизнес-анализ. На недавнем OpenSpace во время одного из докладов мы разбирались, что представляет собой карьера бизнес-аналитика
- специалиста, который решает эти задачи. В этой статье собрали главное из того выступления: http://amp.gs/MzzB

Крылатая фраза «береги честь смолоду» на деле относится не только к героям Пушкина, но и к реальным компаниям. Так, например, перед покупкой того или иного товара, 90% людей читает отзывы. При этом, 84% из них воспринимает комментарии в интернете как личную рекомендацию от хорошего знакомого.

По этой причине, репутационный менеджмент
- одно из основных направлений для привлечения аудитории и формирования позитивного образа компании. Вот несколько примеров, как управлять мнениями в онлайне:

Публикация нативных статей и участие в партнёрских проектах. Полезные экспертные материалы от представителей компании и яркие проекты с популярными медиа повышают доверие к компании со стороны целевой аудитории.

Общение на форумах и в социальных сетях.Сотрудники компаний могут общаться с пользователями на тематических площадках и в социальных сетях. Ненавязчивая рекомендация продуктов бренда от первого лица наверняка привлечет большее внимание аудитории, нежели очередной рекламный баннер.

Обработка отзывов. Молниеносная реакция на негативный отзыв и предложение альтернативы
- это ключ к сердцу самого сердитого и требовательного покупателя. Повысить же лояльность «тёплого» клиента можно даже простым «спасибо» в ответ на положительный комментарий. В долгосрочной перспективе мониторинг мнений о компании помогает корректировать её коммуникационную стратегию и улучшать покупательский опыт.

Первый понедельник года
- выходной! Отличный повод позаботиться о себе и позволить отдохнуть😍

Всё бы хорошо, но сегодня у людей часто возникает тревога, когда они ничего не делают
- нас не покидает ощущение, что что-то важное проходит мимо. Кроме того, в соцсетях все постоянно делятся достижениями и успехами, будто раз и навсегда побороли прокрастинацию. Но правильный ли это подход, и как быть с ленью? Рассказываем, почему лень
- это не всегда плохо!😎

Приглашаем на Новогодний GeekQuiz 7 января в 19:00!Это отличный повод прервать оливье-марафон и вместе с семьей и друзьями развлечься, отвечая на интересные вопросы. К веселью приглашаются все-все-все, а участие бесплатное.

Что такое GeekQuiz?Это веселая интеллектуальная онлайн-битва. Пять увлекательных раундов с интересными вопросами. Чтобы сыграть, вам понадобится только интернет: вы подключаетесь к трансляции, слушаете вопросы и отправляете ответы в специальных формах.

Что нужно делать? Зарегистрироваться на вебинар: http://amp.gs/obYdПрочитать правила участия в описании

Делитесь записью и зовите друзей!

Друзья, поздравляем с наступающим новым годом! Пусть будет больше чудес и волшебства и много новых побед в 2021 году! Меняйтесь к лучшему, ставьте цели и обязательно достигайте их!

Вместе с вами GeekBrains постоянно растет и развивается. Без вас бы не было нас. Спасибо, что вы с нами!💜

Вы уже наверняка поняли, что речь пойдёт про статистические методы обработки информации и машинное обучение! А если нет ー добро пожаловать в мир новых терминов.

Для получения неизвестных данных на основе уже имеющихся можно использовать множество моделей. Не зная закономерностей, любая из них является «слабой», то есть даёт большой разброс данных с неизвестной степенью точности. Поэтому в машинном обучении существует практика объединения моделей, создания алгоритма взаимодействия различных множеств. Это и есть «ансамбль», цель которого получение лучших результатов или построение более сильной модели из исходных. Разумеется, есть несколько подходов, позволяющих добиться результата:

- Каждая из моделей обучается независимо (на базе какого-то одного или обучающего множества), а потом они объединяются согласно некому детерминированному условию. К примеру, выбираются значения выборки, полученные большинством моделей. Этот метод называется «бэггинг».

- Модели обучаются последовательно, то есть каждая следующая обучается на предыдущих определённым образом. Метод называется «бустинг», и он считается более точным, нежели бэггинг.

- Самый точный способ базируется на получении мета-признака. Для начала обучающие множества и базовые модели разбиваются на некое множество. После параллельного обучения предсказания из одного множества представляются в качестве входных данных, истинные значения из второго ー в качестве выходных. Преимущества такого подхода очевидны, но результаты базовых моделей будут улучшены лишь при большом количестве обучающих множеств.

Использование каждого из методов имеет свои нюансы и не может служить идеальным решением во всех случаях: где-то важнее ресурсы, где-то будет не хватать обучающих данных, где-то во главе угла стоит точность.

Даже профессиональным кодерам надо ежедневно оттачивать свои скиллы! В небольшом списке собрали лучшие ресурсы для практики кодинга
- тут и денежные призы, и десятки языков программирования, и даже тренировка тестовых заданий к собеседованиям.

С ростом инструментов для отслеживания пользователей все больше компаний прибегают к использованию API, Google.Adwords, Facebook Ads и т.д. Эти сервисы позволяют с высокой точностью предугадать потребности клиента и сделать выгодное предложение в нужный момент.

Если обобщать, эту сферу деятельности бренда можно назвать «CRM-маркетинг». В основе такой системы коммуникаций лежит сбор и использование персонализированной информации о текущих и потенциальных клиентах. В CRM-маркетинге можно задействовать Social Media Marketing, медийную рекламу, Email- и SMS-рассылки, пуш-уведомления и программы лояльности.

В чем заключается работа CRM-маркетолога?

- Сбор данных о пользователе из систем аналитики, рекламных систем и баз клиентов. Это даёт понимание, что привело клиента на сайт, чем он заинтересовался, и на каком этапе покупки находится

- Разработка модели, по которой можно определить, какое сообщение в каком канале будет наиболее эффективным в текущем контексте

- Реализация модели и анализ ее успешности

Исходя из этого, можно сказать, что CRM-маркетинг особенно востребован в B2C-сфере, где объем пользователей позволяет собрать большое количество данных и выделить схожие сценарии поведения. Должность CRM-маркетолога популярна в FMCG (много клиентов, высокая частота покупки), e-commerce (большая точность и объём информации), телекоме (высокая частота обновления данных), банковских услугах и страховании (необходимость в подробном изучении клиента).

Мы стали гостями подкаста «Несладкий бизнес»! Руководитель направления «Программирование» Любовь Поспелова на примере экосистемы GeekBrains рассказала об онлайн-образовании в России.

Как за 2020 вырасти в 2 раза, создавая коммерчески успешный проект? Почему многие выбирают курсы, а не высшее образование? Как партнерство с Mail. ru Group влияет на экосистему? Можно ли после курсов найти работу?

Это и многое другое в подкасте «Несладкий бизнес»!

Послушать на любой площадке: http://amp.gs/o2Qo

ВКонтакте: http://amp.gs/o2QM

Сайт подкаста: http://amp.gs/o2Q5

Instagram: http://amp.gs/o2QQ

Новый год
- время приключений и волшебства! Мы приготовили Настоящий. Олдскульный. Текстовый. Квест😍

Вас ждут офисные вампиры, дубы-разрабы, загадочная драконья хворь и фэнтезийный айти-беспредел. Пройдите все испытания, создайте бэкап-зелье и спасите Новый год!Среди игроков мы разыграем подарочную карту в re:Store на 50 000 рублей.

Скорее сюда: http://amp.gs/oHNF