Какая профессия в IT наиболее перспективна на ближайшие годы?

Я получил множество вопросов с подобной формулировкой. Однозначно могу сказать, что это Data Scientist, то есть человек, который может работать с данными. Проще говоря, специалист по данным. Эта профессия может включать в себя и big data, и data mining и machine learning.

2018 год показал просто взрывной рост спроса со стороны как бизнеса, так и государства на эту специальность. Я уверен, что в ближайшие годы потребность в таких специалистах будет также неуклонно расти.
Главный навык подобных специалистов - это знание языка Python, поэтому если условные студенты спрашивают меня, что сейчас стоит учить, то я абсолютно уверенно могу сказать: учите Python.

На этом самом Питоне делают все подряд, в том числе и сайты, а вот русскоязычных материалов о том, как применять его именно для работы с данными, сейчас очень мало. Поэтому есть отличная возможность купить с 40% скидкой курс от Skillfactory “Практический Machine learning” на новогодней распродаже.

Да, это реклама и мне занесли за размещение этой ссылочки деньги. Тем не менее, это не отменяет моей рекомендации. Machine learning - это очень перспективная отрасль, а в Skillfactory вы сможете получить вполне адекватный старт для погружения в эту отрасль.

Почему люди всё ещё используют WhatsApp?

Завершаю цикл ответов на вопросы подписчиков. В этот раз расскажу свои мысли о причинах того, почему WhatsApp по-прежнему является самым популярным мессенджером как в России, так и в мире в целом, а Telegram даже рядом с ним не стоит.

Пройдемся по пунктам:
1. Кто первый встал, того и тапки. WhatsApp в 2009-2010 содержал в себе целую кучу прорывных решений. Сама по себе идея мгновенных сообщений на смартфонах (как раз, когда они начали бурно распространяться), кроссплатформенность под разные операционки и даже совсем дохлые смартфончики, наличие групповых чатов, возможность пересылки фото и файлов, конфиденциальность переписки (до покупки Фейсбуком), быстрая регистрация по номеру телефона, загрузка базы контактов из вашей телефонной книги, и просто удобный интерфейс. Все это было сделано вовремя, быстро и качественно. Не стоит также забывать про отсутствие рекламы в приложении и его бесплатность на старте. Подробнее обо всем этом можете почитать в статье. Все это создало очень хороший гандикап для мессенджера перед конкурентами, когда благодаря сарафанному радио он начал распространяться повсеместно, и в первый год по факту не имел альтернатив.

2. Эффект Facebook. В 2012 году, когда Facebook купил Instagram за 1 млрд. долларов, у платформы было около 30 млн. пользователей. В июле того же года, спустя всего три месяца, количество активных пользователей Instagram увеличилось до 80 млн., увеличив таким образом базу более чем в два раза. То же самое произошло после того, как стало известно, что Facebook приобрел WhatsApp: количество новых клиентов мессенджера стало увеличиваться на 25 миллионов пользователей в месяц.

3. Стандарт в отрасли. Сейчас многие производители смартфонов ставят WhatsApp, как приложение по умолчанию. Он является неким стандартом отрасли, что тоже способствует увеличению числа пользователей.

4. Простой интерфейс. Ничего лишнего - только обмен сообщениями. Многие сокрушаются, что WhatsApp гораздо популярнее Telegram, хотя в нем ничерта нет: ни стикеров, ни каналов, ни чат-ботов. Но это тоже может являться преимуществом, если большей части аудитории это просто не нужно. В WhatsApp все элементарно, и это до сих пор играет ему на руку.

5. Он до сих пор бесплатен, в нем нет рекламы и почти нет спама (в Viber его, например, тонны). А по сравнению с Telegram, благодаря упрощенному функционалу WhatsApp, вы не попадетесь на мошенников по типу Вильнюсова и десятков других, ежедневно рекламирующихся в Telegram-каналах. Также нет флера того, что мессенджером пользуются наркобароны и прочие преступники. Может быть, вам это покажется смешным, тем не менее немаленький процент людей называет это как одну из причин отказа от Telegram в пользу WhatsApp.

6. Он не заблокирован в России. Можно сколько угодно храбриться, что Telegram не смогли заблокировать в РФ, и прокси/ВПН всех спасли. И тем не менее, те незначительные помехи, которые создал Роскомнадзор, дали эффект, и значительное число пользователей просто бросили свои аккаунты, а привлечение новых пользователей значительно затруднилось.

2019 год уже на пороге, поэтому думаю, что уместно будет сделать подборку лучших статей на этом канале за год.
Отсутствие навигации по постам в Телеграме способствует тому, что новые подписчики даже не догадываются о существовании очень увлекательных постов где-то в дебрях ленты.

Что ж, поехали:

1. Почему в Telegram никогда не появится официальный каталог каналов, ботов, чатов и стикеров? и дополнение

2. Почему в WhatsApp нельзя пересылать сообщения со ссылкой на автора? и дополнение

3. Как механика получения инвестиций на развитие проекта влияет на его дальнейшую реализацию

4. Перспективы запуска беспилотной Яндекс.Маршрутки

5. Вы часто задумываетесь о том, почему сайты показывают вам именно это рекламное объявление?

6. Для Instagram настают тяжелые времена.

7. Почему 99% новостей про искусственный интеллект — бредятина?

8. Откуда берутся все эти странные новости? и дополнение

9. «Дневник трейдера» - это лохотрон? и откуда он взялся?

10. Пранкеры - реальная угроза вашей конфиденциальности

11. Материал, который вошел в топ-10 сайта VC.RU за год: почему Яндекс.Дзен умрет (в двух частях): раз и два

12. Что такое «Мега» и откуда она взялась в Telegram?

13. Почему опытные разработчики так важны для компании?

14. Почему у киберспорта гораздо больше перспектив, чем у реального спорта?

15. Что такое Deepfake? При чем тут Николас Кейдж? И почему это очень опасная технология?

16. Большой цикл статей о том, что новые технологии не являются абсолютным благом для всех (привет, Жак Фреско), и о том как на самом деле происходит автоматизация, которая отбирает рабочие места у пролетариата: раз, два, три, четыре, пять, шесть, семь и итоги

17. Что можно будет купить на криптовалюту Телеграма?

18. Каналы с эмоционально-отрицательным контентом и дополнение

19. Реклама, основанная на страхе

20. Есть ли будущее у VR (виртуальной реальности)?

Доктор оригинальничает

В предверии 31 декабря все любят подводить итоги/достижения уходящего года. В общем всем хорошо знакомая бормотуха высокоэффективных людей. Я же решил на этот период сохранить молчание, чтобы не быть одним из тысячи голосов, влезающих в ваше инфопространство перед праздником. А, наоборот, прийти к вам со своими постами в период тишины, когда все теже высокоэффективные люди берут паузу для того, чтобы «наконец отдохнуть» в эти безбрежные российские праздничные каникулы.

Тематику постов я также решил взять не самую очевидную. Какой смысл в итогах или целях какого-то там блогера из-за океана? Да кому это вообще интересно? Я думаю будет гораздо интереснее заняться некими прогнозами и развенчиванием хайпов/мифов 2019 года.

Машинное обучение (нейросети) это новое ядерное оружие?

Уже несколько лет по интернетам гуляет мнение о том, что машинное обучение и в частности нейросети являются чем то вроде новой ядерной физики. Когда то благодаря достижениям этого раздела науки две сверхдержавы (США и СССР) получили в свое распоряжение ядерное оружие и стали господствовать в мире. Ситуация, при которой это оружие появилось почти одновременно у обеих стран создало ситуацию паритета (холодная война), когда из-за огромной разрушительной мощи ядерных бомб, их применение не имело никакого смысла. Также как и перестала иметь смысл крупномасштабная война по типу первой и второй мировой. В противном случае она неминуемо вызвала бы применине ядерного оружия, которое бы уничтожило жизнь на планете. Благодаря этому обстоятельству мы уже 73 года живем без мировых войн. Абсолютный рекорд для человечества.

Авторы подобных статей и книг задаются вопросом: а что, если бы в тот период технология ядерной бомбы досталась бы исключительно одному государству? Как тогда бы выглядело мировое устройство? Моментально бы образовалось мировое правительство в Вашингтоне или Москве? Произошел бы геноцид каких-либо государств или отдельных национальностей? В каком бы мире мы жили?

Так вот все эти "вечные вопросы" переносятся на предметную область машинного обучения. Ведь государство достигшее завидных успехов в этой отрасли, в теории, станет в разы эффективнее и боеспособнее своих конкурентов. Компьютеры смогут предугадывать действия противника, сделают экономику более эффективной. В конечном счете "машина" сможет начать дообучать сама себя, становясь все более эффективной в геометрической, что в итоге приведет к гегемонии этого государство в мире. Звучит страшновато не правда ли?

А теперь добавьте к этому активную государственную компанию Китая по стимулированию отрасли машинного обучения в стране: субсидии, инвестиции и всевозможная помощь компаниям, которые занимаются этой технологией. Венчурные сделки на Китайском рынке машинного обучения в 2018 году уже превысили объем сделок в США.
Сам Китай является логичным преемником СССР в борьбе с США.
Так что, если Китайцы создадут уникальную технологию машинного обучения, которая будет расти сама по себе (развивать сама себя) в геометрической прогрессии? Прямо как реакция атомного взрыва (еще одна схожая аналогия из ядерной физики).

Уже побежали мурашки по спине от мысли оказаться под контролем китайских "друзей"?

Что сами думаете о правдоподобности этой теории? Голосуйте в опросе ниже, а я свое мнение дам в следующем посте.

Машинное обучение (нейросети) - это совсем не ядерная бомба.

В прошлом посте я решил обозначить миф, который часто встречается на просторах интернета: о том, что якобы нейросети создадут такую ситуацию, что начнут самообучаться, стремительно становиться все более эффективными и позволят своему владельцу захватить мир. С учетом того, что Китай на уровне правительственных программ очень серьезно вкладывается в развитие технологий машинного обучения, то картина становится совсем пугающей. Если вы, конечно, верите вбросам желтой прессы и оголтелым фантазерам.

Для начала, тем моим подписчикам, которые путаются в различиях между машинным обучением, нейросетями и искусственным интеллектом, я крайне рекомендую прочитать вот эту обзорную статью, а потом еще вот эту статью, чтобы понять применимость технологий на практике. А с более «прошаренными» подписчиками мы двинемся сразу дальше, к развенчиванию этого мифа.

Разобью свои размышления на пункты:

1. Мировая история отлично демонстрирует, что сохранить какие-либо технологии в тайне невозможно уже с 19 века. Как только вы достигаете каких-либо успехов в определенной сфере, тут же ваш конкурент/противник получает копию этого изобретения, или внедряет промышленных шпионов и получает ваши наработки. Мир глобализован, благодаря интернету информация передается между континентами моментально. Возьмем все тот же пример с ядерной бомбой: Манхэттенский проект был начат по факту с началом Второй мировой войны, тогда СССР даже и не помышлял о создании собственной бомбы. В 1945 году американцы уже взрывают Хиросиму, а у советов по-прежнему нет даже прототипа. В результате, благодаря шпионажу и вбухиванию в отрасль баснословных денег, СССР уже через 4 года делает свою первую атомную бомбу. Может показаться, что 4 года не так уж мало. С другой стороны, для столь сложной технологии это колоссально короткий срок.

2. В технологиях нейросетей и ядерной физике есть одно общее свойство - в них первичны не математические формулы, методы и технологические открытия. Ведь их запросто можно украсть и передать куда нужно. Гораздо важнее здесь исходный материал. В ядерной физике это уран, плутоний и тяжелая вода, а в машинном обучении - достаточно большая и достоверная выборка данных, которая чаще всего нужна еще и в реальном времени. Шпион вполне может выкрасть схему реактора, а вот вывезти 500 кг обогащенного урана будет сложновато. Точно так же, как организовать стриминг терабайт или даже петабайт данных в реальном времени у конкурента.
Так вот, обобщая этот пункт важно понять, что успехи в машинном обучении - это в первую очередь инвестиции в системы сбора достоверных данных, организацию их хранения и быстрой обработки. Но проблема в том, что никто не допустит китайцев к сбору данных о жителях, бизнесе и обороне США или Европы. Точно так же, как китайцы никого не пускают к своим данным. Поэтому все успехи, достигаемые в Китае на этом поприще, чаще всего будут применимы только в китайской экономике. А вот алгоритмы, которые будут развиваться вследствие этой работы, будут достаточно быстро становиться общедоступными.

Резюме:
Вероятно, Китай достигнет неких успехов в ML (machine learning) и подстегнет свой ВВП. Но важно понимать, что никто не позволит им собирать данные европейцев и американцев из-за стратегических опасностей. В итоге китайцы будут снабжать передовыми разработками в сфере ML весь остальной мир за деньги китайских налогоплательщиков.
Да и как показывает практика, все эти «мегастройки» в конечном счете оказываются экономически неэффективными велосипедами. Вспомнить хотя бы совсем недавный опыт японцев с компьютером пятого поколения.

Есть ли перспективы у криптовалют в 2019 году?

Сегодня расскажу свое мнение о перспективах, всем уже поднадоевших, криптовалют. Будет ли еще рывок или им уготована только медленная стагнация и смерть?
Материал получился большой, поэтому опубликован на VC

В чате канала часто обсуждаем вопрос стремительного роста ВВП Китая, торговые войны с США и в целом потенциальное экономическое доминирование «наших азиатских друзей» на мировом рынке.

Мое мнение отличается от общепринятого. Думаю, что не все так радужно, как нам рассказывают масс-медиа. США по-прежнему полностью контролируют ситуацию в мире, а Китай - это такой очень и очень большой пузырь, по типу криптовалютного.

Если вы считаете, что доктор сбрендил и несет чепуху, то рекомендую вам прочитать вот этот пост и следующий за ним - от человека, который знает инвестиционную отрасль Китая изнутри и понимает, о чем говорит.

Кроме того, для особо мнительных рекомендую к просмотру документальный фильм «Китайское дело».

Ну и конечно же моя извечная рекомендация: «И, боже вас сохрани, не читайте до обеда советских газет.»

Социальный вес и инфлюенсеры. Часть первая

Итерационное развитие соцсетей привнесло существенные изменения в сам алгоритм социальных коммуникаций, генерацию контента и формат отношений между людьми в онлайне.

Первой соцсетью, которая по-настоящему "выстрелила" и объединила всех в единую цифровую экосистему, был Facebook. В СНГ таким стал его клон ВКонтакте. Продолжу дальнейший разбор на примере ВКонтакте.
В парадигме ВК лежало объединение людей, которые редко видятся, но жизнь которых друг другу интересна: бывшие одноклассники, одногруппники, коллеги, либо те, кто общается между собой прямо сейчас (чаще всего по тем же признакам).
Вторым важным социальным взаимодействием стала ниша знакомств. При помощи ВКонтакте можно было оценить привлекательность потенциального партнера, его мировоззрение, увлечения, уровень дохода, круг друзей и наличие на текущий момент постоянного партнера. Эти два столпа:
1. "Че там у Толика, который ушел после 9-го класса? Спился небось!"
2. "Надо подыскать новую цыпу. Пощелкаю фотки телок с отпусков",
являлись тем, на чем по большей части и держался ВКонтакте в плане социального взаимодействия.

Эта схема в свою очередь предполагала заполнение гигантских профилей пользователей: реальное имя, реальные аватарки, дата рождения, место рождения, текущий город проживания, информация об образовании, интересы, открытый список друзей, предпочтения в музыке, и так далее.
Так как все это способствовало удобному поиску бывших одноклассников, коллег и просто людей, с которыми вы пересекались мельком, то пользователи самостоятельно очень активно заполняли свои профили. К тому же, тогда в обществе еще не было осознания риска публичного раскрытия данных о себе. Первые звоночки появились лишь спустя несколько лет, когда людей стали брать на работу, оценивая их профили в ВК (и чаще всего профиль играл против кандидата на трудоустройство).

В такой системе люди генерировали контент, в основном связанный со своей повседневной жизнью: "посидели с девочками в кафе", "сгоняли в Турцию", "купил 10-летнюю бэху, теперь буду выкладывать ее фотки каждый день". Главная особенность подобного контента в том, что он интересен исключительно тем, кто знает этого человека лично/косвенно, либо рассматривает его как кандидата в сексуальные партнеры, что тоже является крайне ограниченным кругом лиц. А это обстоятельство в свою очередь формирует еще одну особенность: в друзья добавляли только тех, кого знают лично. В этой парадигме, с таким личным контентом, крайне странно было бы добавлять незнакомцев, которые просто хотят за вами следить. Это вызывало подозрения и непонимание: "Кто это такой и почему он вздумал на меня смотреть? Надо его заблокировать!"

Таким образом соцсети, которые вроде бы должны всех объединять, стали лишь виртуальным слепком реального мира, где люди все так же кучковались по своим локальным группам.

В свою очередь генерация развлекательного контента для широкой аудитории отводилась пабликам, чаще всего обезличенным. Они быстро начали монетизироваться и показывать зашкаливающие прибыли, по сравнению со старым форматом развлекательных сайтов по типу 9gag.com и его предков.
Паблики стали настоящей революцией, когда кто угодно мог запускать помойку с мемами, и уже через год зарабатывать десятки тысяч долларов в год на размещении рекламы. Они стали в разы более прибыльными, чем сайты, поскольку рекламодатель получал моментальный доступ к огромной аудитории, помноженной на авторитет паблика перед читателями. Реклама отлично работала, а владельцы успешных пабликов зарабатывали кругленькие суммы. Самым ярким представителем этой волны в России стал MDK, доход которого на пике превышал 1 миллион долларов в год.

Но вместе с бурным распространением смартфонов правила игры изменились, и старые соцсети, делавшиеся еще под десктоп, потеснили новые игроки, с другим видением механизмов социальных коммуникаций. Об этом я расскажу уже в следующем посте.

Социальный вес и инфлюенсеры. Часть вторая

Продолжаю предыдущий пост. На смену Фейсбуку и ВКонтакте пришел Инстаграм, как соцсеть для модных людей, которые могут позволить себе смартфон (тогда они только появились на рынке).

Инстаграм решил отбросить все эти огромные анкеты, требование настоящих фото и имен, сделав крайне простой интерфейс и механику социального взаимодействия:
1. Нет отдельной сущности "паблик" - есть просто универсальные аккаунты.
2. Только один вид контента - фотография с подписью. Ограничение на размещение внешних ссылок в подписях к постам.
3. Теперь соцсеть не является виртуальным отражением мира, где все обязательно должны знать друг друга в реальной жизни. Вы просто можете подписаться на человека, который делает красивые фото.
4. Благодаря специфическому виду контента, фокус с личных фото перешел на еду, архитектуру, машины, природу и так далее.
5. Геометки и хештеги создали экосистему для бесплатного распространения своего контента и получения подписчиков - это первый полноценный механизм "рекомендаций" контента. Многим может показаться, что системы рекомендаций существовали всегда. Но в начале 2000-ых, как раз когда и делался Фейсбук, о сколько-нибудь адекватном механизме рекомендаций контента нельзя было и мечтать.

Эти факторы изменили парадигму старых соцсетей и создали юзера нового формата. Теперь стало не зазорным подписываться на незнакомцев, и люди сами перестали чураться сторонних подписчиков на свои аккаунты. Инстаграм со своими "натюрмортами и пейзажами", пропущенными через хипстерские фотофильтры, задрал планку контента.
Стало совсем не комильфо выкладывать 80 одинаковых фото с пляжей Черного моря, где вы позируете на фоне человекоподобных тюленей, которые вылезли на берег, чтобы погреть свои заплывшие бока. Теперь вам стало необходимо делать только высокохудожественные фото, иначе заклюют.

Парадигма контента сменилась, а вслед за ней сменилось и отношение к набору "подписчиков". Теперь это не друзья, а просто люди, которым интересно следить за вашей жизнью и творчеством. Многие предприниматели нового поколения попытались перенести успешный опыт пабликов ВКонтакте/Фейсбука и в Инстаграм, но по факту никто из них не преуспел в должной мере, чтобы сравниться с успехами аккаунтов публичных личностей.

Потребители контента четко показали, что хотят следить за конкретным живым человеком, равняться на него и подражать ему, а не поглощать обезличенный контент смешнявок и хохотачей.
Кстати, это не отменяет того, что те самые успешные персональные аккаунты делали все тот же хохотач-контент. Просто в отличии от пабликов-хохотунов он был авторским, что и стало новой ступенью в развитии социальных медиа.

Самые прогрессивные рекламодатели быстренько смекнули открывающиеся перспективы и пришли на рынок ставших популярными блогеров, собрав с него сливки (низкая цена за рекламу и отличный выхлоп). Все это вызвало цепную реакцию: все больше людей, пытающихся стать популярными и все больше рекламодателей, которые приходили на этот рынок.

Здесь мы и подходим к заголовку этой серии постов. Все условия, описанные выше, сформировали такие важные понятия, как:
1. Социальный вес - количество ваших подписчиков, их качество (география, демография, заработки), а также ваш авторитет перед ними, которые в конечном счете вы можете трансформировать в деньги: через рекламу, продажи собственных продуктов и услуг, поиск инвесторов, сотрудников, партнеров для бизнеса.
2. Инфлюенсер - переводя на русский, это значит лидер мнений.

В любой отрасли существует ограниченное число теплых мест для этих самых лидеров мнений. Обычно это ТОП-5, которые снимает 90% от всех денег в этом сегменте. Чаще всего, картинка выглядит следующим образом: есть топ-2 главных антагонистов, которые ведут непрекращающийся срач и собирают от этого все бенефиты: подписчиков, деньги, славу. А остальные трое - это те, кто хотят войти в топ-2, но никак не получается. Чаще всего, их социальный вес в разы меньше, чем соц. актив персонажей из топ-2.

Продолжение ждите в третьей части.

Социальный вес и инфлюенсеры. Часть третья

Продолжаю мысль из первой и второй части.

Почему произошла революция инфлюенсеров? Что явилось ее главным катализатором?
По моему мнению, этих причин две:

1. Возможность создания разнообразного контента, а не только текстовых материалов.
После второй статьи из моего цикла несколько подписчиков ворвались ко мне в личку с выкриками: "Все это туфта, никакой революции инфлюенсеров не было! Блогеры в ЖЖ существовали уже десяток лет, получали кучу денег и были теми самыми инфлюенсерами." Безусловно, я не спорю с этим утверждением. Только вот порог входа в такое блогерство очень высок, и потому рынок их крайне мал. Разве сможет школьник писать увлекательные, хорошо читаемые и грамматически чистые тексты? Крайне сомнительно. Зато этот же подросток вполне может пилить вайны или же делать летсплеи на YouTube.
ЖЖ был классным прообразом платформы для инфлюенсеров и инструментом набора социального веса. Только вот очень уж специфическим и не доступным широкому кругу потенциальных авторов. Революция произошла, когда потенциальные авторы получили гораздо большую свободу в выборе способа самовыражения. Безусловно, в этом немалую роль сыграл YouTube, как второй локомотив (вместе с Instagram) этого явления. Разве могли вы в 2008 году стать успешным видеоблогером? Или вайнером? Тогда даже таких понятий не существовало.
Задайтесь вопросом: почему TikTok так популярен среди школьников? Все по той же причине: простота создания контента. Там даже говорить не надо - просто дергаться под музыку. По факту, это упрощение контента, возведенное в абсолют. Эта ниша была еще не занята, и поэтому TikTok так стремительно в нее ворвался.

2. Вторая причина - это развитие систем рекомендации контента.
Когда платформа сама создает условия для того, чтобы пользователи (потребители контента) смотрели больше материалов от релевантных авторов. Таким образом даже маргинальные блогеры (без бюджета и с узкими темами) получают возможность отхватить долю своей аудитории бесплатно. Как я отмечал ранее, ни Facebook, ни ВКонтакте ничего подобного для авторов не предлагали, а вот YouTube создал просто мега-крутую систему рекомендации пользователю релевантного контента. Тем самым значительно увеличив время, которое пользователи проводят на платформе, и дав гораздо более интересные возможности авторам контента для безбюджетного набора подписчиков.
Возвращаясь все к тому же TikTok, хочу обратить внимание на то, как устроена его лента рекомендаций. Кто угодно может выйти в топ, если сделает достаточно креативное дрыганье под музыку. То есть, школьники получают легкий и простой инструмент для создания контента, а также возможность быстро становиться инфлюенсерами. Это сочетание дает гремучий коктейль для роста вовлеченности подростков в пользование сервисом. Они видят элементарный залипательный контент и понимают, что сами могут прямо сейчас оказаться на месте тех, на кого смотрит миллион человек (а еще и денег заработать). Это мотивирует на генерацию контента, который с эффектом снежного кома растет на платформе. В итоге, все больше залипательного контента, и все больше школьников (а сейчас уже не только школьников), которые тоже хотят его делать.

Повествование еще не закончено - продолжу в следующих частях.

О хайпе вокруг машинного обучения с другого ракурса.

Разбавлю немного серию постов про инфлюенсеров.

Я хотел бы подметить одну важную по моему мнению тенденцию. Сейчас интернет переполнен информацией о том, что очередная нейросеть сделала вот такую штуку, а потом вот такую, а под конец и вовсе запустила человека в космос. У широкой аудитории появляется непонимание того, про что собственно речь, как это работает и какие у этой технологии есть слабые стороны - все прямо как с криптовалютами.
Зато у многих появляется желание начать работать в сфере Data Science/Machine Learning. Ведь ТАМ ЗАРПЛАТЫ БАСНОСЛОВНЫЕ.

Так откуда берутся эти самые огромные зарплаты? У меня складывается впечатление, что берутся они от точно такого же непонимания (что вообще происходит и как работает машинное обучение) у самих бизнесменов, то есть тех, кто эти вакансии создает.
В итоге бизнесмены как обычно ждут кнопку "бабло": "вот придет сейчас яйцеголовый Data Science, прикрутит к нашей шаурмичной нейросеть, и мы начнем крутить шаурму в 10 раз быстрее, а зарабатывать и вовсе в 20 раз больше."

С другой стороны, сотрудники, которые устраиваются на работу, сами крайне воодушевлены своим статусом яйцеголового машинообучалы. Как итог - они считают, что получают зарплату просто за то, что балуются с какими-то коэффициентами нейросети. Или, проще говоря, за то, что они такие крутые.

В итоге все ходят очень важные и надутые, как павлины. При этом не создают никакой добавленной стоимости. Потом отдел машинного обучения закрывают, бизнес терпит убытки, а сотрудников выбрасывают на рынок труда.

Я считаю, что эта проблема может быть решена. Бизнесменам, которые хотят применять у себя в компании машинное обучение, следует хоть немного разобраться, как оно работает и какие имеет ограничения.

А будущим сотрудникам стоит смотреть на машинное обучение не как на какое-то таинство, за одно лишь знание которого платят деньги, а как на еще один инструмент бизнеса, уместное и точечное применение которого приносит компании дополнительную прибыль.

Для решения задачи понимания того, как машинное обучение применимо к бизнесу, отлично подходит курс "Практический Machine Learning". Он, собственно, так и называется - практический, потому что объясняет практическое применение и ограничения алгоритмов машинного обучения. Так что крайне рекомендую его вам, если вы сейчас думаете о том, как стать квалифицированным сотрудником в этой отрасли, либо как успешно внедрить его в вашем бизнесе.

Хороший рекламный текст

По моему мнению любой бизнес, как минимум на 70%, состоит из маркетинга. А процессы, технологии, финансы, найм сотрудников это оставшиеся 30%.
Периодически я испытываю настоящее удовольствие, когда вижу классный рекламный текст, который построен на основе законов маркетинга: правильно выбранная целевая аудитория, ее слабые стороны, психологический якорь на продукт, доводы, сравнения с конкурентами и прочее.
Так вот сегодня мне на глаза попался просто неограненный алмаз среди рекламных текстов, который наверняка отлично конвертирует в покупку. Почитайте как отлично там подобраны причины и доводы, почему нужно купить продукт и как делается акцент на «болях» аудитории, чтобы лучше с этой самой аудиторией резонировать.
Привожу текст ниже репостом сообщения.

Пометка для конспирологов: мне не платили за этот пост.

Реально понравилось то как написан текст. Ну а насчет этого самого VPN99 ничего не знаю. Не пользовался, но цена и правда очень привлекательная по сравнению со средними 5 баксами в месяц, которые просят большие игроки этого рынка.
Кстати Роском там вроде собрался блочить Facebook, Instagram, Twitter так, что видимо вопрос VPN в РФ снова становится насущным)

Снова блокировки

Предположительно сегодня Павел Дуров на международном форуме в Давосе презентуют криптоплатформу Телеграм. На текущий момент Дуров лично еще ни разу не подтверждал, что ведет работу над этим проектом.
В предверии этого события Роскомнадзор, словно ошпаренный, начал блокировать все худо-бедно популярные прокси. Вполне возможно вы и на себе заметили перебои в работе Телеграм. Почему это вдруг произошло? Ведь казалось, что Роскомнадзор сдался и смирился со своим поражение.

Дело в том, что правительству РФ очень не нравится грядущий криптофинансовый проект Телеграм. Ведь он может создать серьезную конкуренцию существующей системе денежных переводов Сбербанка. К слову в СМИ несколько раз упоминалось, что Сбербанк планирует повысить комиссию за переводы между картами, а также усилить контроль за «уклонением от уплаты налогов».

Вот так легко складывается этот пазл. Сначала Телеграм мешал своими политическими каналами, в которых говорили правду, а не сказочки первого канала, а теперь еще и будут мешать обирать народ очередными налогами.
Собственно поэтому на блокировку Телеграм брошены дополнительные силы. Деньги на которые, как обычно, выделены из средств, сэкономленных на повышении пенсионного возраста.

Как теперь пытаются блокировать Телеграм? Роскомнадзор нанял сотни офисных мартышек, которые 40 часов в неделю сидят в Телеграме, ищут упоминания прокси серверов и руками заносят их в базу блокировки.

Продают родину за 25 тыс. рублей в месяц и полный соц. пакет. Поэтому на текущий момент массовое распространение прокси серверов не имеет смысла. Мы рекомендуем вам использовать VPN99, который стоит всего 1 доллар в месяц. По сравнению с другими сервисами VPN он в 4-5 раз дешевле, не показывает рекламы и работает реально быстро.

Раньше было принято сравнивать оплату какого-либо сервиса с чашками кофе. По типу: "Вы можете вместо лишней чашки кофе позволить оплачивать наш сервис". Но с введением после нового года повышенного НДС и дополнительных акцизов на бензин стало бессмысленно сравнивать VPN99 за 1 доллар с чашками кофе. Кофе давно уже стоит гораздо дороже. Теперь уместнее сравнить это с буханкой хлеба.
Какой выбор вы сделаете? Лишняя буханка хлеба или же возможности пользоваться лучшим мессенджером в мире, получать реальную информацию о событиях в стране и в перспективе получить возможность использования финансовой системой неподконтрольной государству?
Нам кажется, что выбор очевиден.
VPN99 за 1 $ Поторопитесь подключить этот VPN прямо сейчас, потому что вполне возможно, что Роскомнадзор вскоре начнет мешать вам в этом.

P.S. Если хотите оставаться в курсе стремительно развивающихся событий в очередном сражении Дурова и Роскомнадзора, то подписывайтесь на канал Новости Телеграм

Раз уж я встал на тропу репоста. То вот еще очень хороший пост о мире стартапов и школьниках-стартаперах

Инвесторы читают презентации стартапов особенным образом. Во-первых, внимательно отделяют то, что уже сделано, от предположений и фантазий. Во-вторых, все настолько привыкли к тому, как стартапы приукрашивают формулировки, что за каждой фразой видят двойное дно.

Конечно, иногда фразы ниже значат именно то, что значат. Но лучше их избегать, чтобы не вызывать неправильных ассоциаций.

Описание

У нас нет конкурентов – мы не умеем гуглить.

Делаем платформу – мы сами не знаем, что из нашего функционала людям нужно.

На основе ИИ – кто-то в команде, возможно, умеет писать скрипты на python.

Закрытая бета – ничего нельзя потрогать руками.

Слайд "Рынок" из отчета известной фирмы с растущими миллиардами – у нас нет своих инсайтов о рынке.

Таблица конкурентного сравнения, где у конкурентов мало галочек, а у стартапа много – мы делаем много лишнего, что не приносит денег.


Метрики

100К скачиваний – суммарно за три года, с нулевым ретеншном.

График роста скачиваний – с тем же успехом можно было вывести график "число месяцев работы проекта", видимо, больше ничего не растет.

Топ-10 в Apple Store – были на 10 месте один раз в позапрошлом феврале.

Топ-10 в 5 странах – Киргизия, Таджикистан, Литва, Молдова, атолл Палау.

Ретеншн до 30% – было 30% в когорте "друзья основателей" размером в 10 человек.

Топ-8 по любому показателю – ровно 8-е место.

LTV платящих пользователей – у нас плохая конверсия в платящих.

Рейтинг 5 в App Store – у нас пока всего 5 оценок.


Команда

15 лет опыта в бизнесе – занимался чем-то совсем не по тематике стартапа.

Экс-Google – работал 6 месяцев младшим аккаунтом.

Свое агентство/студия – будет и дальше отвлекаться от стартапа на заказы.

COO – этот фаундер не придумал, чем будет заниматься.


Планы

Готовы отдать до 10% – мы сами не знаем, сколько стоим, но чувствуем, что много.

Выход на точку безубыточности через 4 года – если в финмодель заложить бесконечный рост среднего чека и конверсии, то вроде бы когда-то это способно окупиться.

Нужны деньги на проверку гипотез – пока ничего нужного людям не сделано.

Ищем умные деньги – хотим, чтобы инвестор научил нас зарабатывать.

Ищем тематического инвестора – не можем объяснить людям, где тут деньги.

Есть вербальные коммиты – кто-то на фуршете однажды сказал "интересно".

Планируем партнерство с Microsoft – у всех есть знакомый в Microsoft.

Социальный вес и инфлюенсеры. Часть 4

Первые три части можно прочесть здесь: раз, два, три.

Сегодня расскажу свои мысли о том, как технологии социальных сетей кардинально перестраивают современное общество.

Кем хотели стать дети советского союза после 1950-ых годов? В хронологическом порядке это были:
— физик-ядерщик;
— космонавт;
— строитель БАМа;
— кооператор.

А что в новой России? Так же сохраняя хронологическую последовательность:
— бандит;
— топ-менеджер Газпрома;
— блогер.

Абсолютно все опросы современных школьников и первокурсников институтов демонстрируют, что современная профессия мечты - это блогер: человек, который «не работает», зарабатывает кучу денег, путешествует по миру, катается на классных тачках и общается со знаменитостями. Образ, который создают самые успешные блогеры, практически «разъедает» мозг молодого поколения и парализует их волю к трудовой деятельности. «Зачем мне учиться в школе на отлично, потом 5 лет в институте, еще 3 года набираться трудовой практики, чтобы в итоге получать в лучшем случае 100 тысяч рублей в месяц? 20-летние блогеры уже получают миллионы!»

И все бы ничего, ведь ситуация совершенно обычная. То же самое просходит в футболе - миллионы детей играют в футбол, занимаются в спортивных секциях, но лишь несколько тысяч футболистов на весь мир зарабатывают миллионы. Те же аналогии с популярными музыкантами, актерами, художниками. У ребенка может быть мечта стать актером, но несколько безуспешных попыток еще в начале его жизни дают ему понять, что все же это не та профессия, которой стоит посвятить свою жизнь.

Правило, благодаря которому функционирует отрасль развлечений уже многие сотни лет, отлично решало проблему слишком большого числа людей, которые хотели стать «творческой личностью». Хорошие деньги зарабатывают единицы, начинающие звезды сразу сталкиваются со стеной из продюсерских центров, само сотрудничество с которыми является достаточно омерзительным занятием, которое отсеивает 90% желающих. А отсеянные в свою очередь пополняют ряды инженеров, программистов, рабочих, кассиров. Кроме того, сама популярность и успех раньше были крайне случайным событием, являвшимся цепочкой маловероятных стечений обстоятельств.

Но для новых социальных платформ это «сито» совершенно невыгодно. Идеальная ситуация для условного Инстаграма в том, чтобы каждый пользователь был блогером, и сам в свою очередь следил за другими блогерами. За счет этого человек будет проводить в системе больше времени, а значит и видеть больше рекламы. При этом он в свою очередь также генерирует контент, который смотрят другие люди, и тоже проводят в системе лишнее время.
Идеальная ситуация для владельцев соцсети - когда каждый пользователь и сам пытается вести активность в качестве блогера. Тем самым это гарантирует его вовлеченность, а количество контента, генерируемого внутри соцсети ее пользователями, будет расти огромными темпами.

Поэтому 2019 год ознаменовал себя как год «нано-блогеров». Рекламодатели (бренды) осознали силу эффекта, который дает размещение у блогеров, и готовы идти к авторам с парой десятков тысяч подписчиков (городских или узкотематических инфлюенсеров). В сочетании со все большим распространением и повышением эффективности рекламных систем, это может сломать тот самый стеклянный потолок, когда множество блогеров начинают свою карьеру, но бросают через год-два по причине того, что не удалось собрать достаточно большого числа подписчиков, чтобы рекламодатели обратили на них внимание.

Все это значит, что теперь уже не 0,01% из тех школьников, что мечтают о стезе блогера, действительно станут ими, а, вполне возможно, что это будут 3-5%. Поскольку теперь не надо быть «блогером-миллионником», чтобы зарабатывать на жизнь блогерством.
А вот стать тем самым лидером и миллионником будет все сложнее, поскольку поддерживать высокое качество контента при такой конкуренции станет сложнее.

Я думаю, что 2020 год станет годом атомарных блогеров - огромного множества мелких инфлюенсеров, материалы которых нам будут присылать умные ленты.

Инсайды про блокчейн Телеграм подъехали.

Сам инсайд репостнул ниже. А от себя добавлю: тайминг у команды Телеграм, конечно, полетел к чертям. К тому же у Дурова, вроде как, есть hard deadline перед инвесторами: нужно запуститься до осени (иначе придется вернуть 1.7 млрд долларов), а это в свою очередь значит, что продукт может получиться сырым.
В случае с блокчейном, когда исправить архитектурные ошибки после запуска практически нереально, это обстоятельство может сыграть злую шутку.

Также согласен с текстом ниже, что рынок валидаторов, который пока совершенно не определен, выглядит очень перспективно. Надо пробовать туда заходить. Скорей всего, там на старте будут самые интересные деньги.

Свежий инсайд про TON.

В нашу редакцию поступил свежий инсайд от инвестора блокчейна Telegram с отчетом от команды мессенджера по степени готовности платформы TON.
PDF-файл прилагаем к сообщению, а ниже разберем моменты, стоящие внимания.

В отчете говорится о том, что команда потратила много времени на разработку собственных дополнительных алгоритмов для своего блокчейна, из-за чего им пришлось перенести запуск тестовой сети с объявленного срока - конец января 2019 года, теперь уже на конец марта 2019 года. Скорее всего, вы об этом слышали - эта дата проскакивала в СМИ неделю назад.

Однако вспомним о том, что изначально Павел, по слухам, планировал запуск и вовсе в декабре, потом перенес на январь, теперь - на март. Это говорит о том, что все идет далеко не по намеченному плану, и команда столкнулась с дополнительными трудностями в процессе реализации.

В документе также говорится, что ядро блокчейна завершено на 95%. Тестовая сеть будет показана инвесторам в конце февраля, в начале марта доступ к тестовой сети получат сторонние разработчики (пока правда совершенно непонятно, какие именно это будут разработчики). А в конце марта предположительно будет запущена рабочая версия блокчейна TON для всех пользователей мессенджера.

Пожалуй, самым интересным в документе является алгоритм консенсуса внутри сети. По косвенным данным из документа можно сделать вывод, что это явно будет не Proof-of-work, используемый в биткоине, и требующий огромных вычислительных ресурсов. Скорее всего, это будет некая вариация Proof-of-stake (PoS), где валидаторы подтверждают транзакции при помощи метода защиты в криптовалютах, при котором вероятность формирования участником очередного блока в блокчейне пропорциональна доле, которую составляют принадлежащие этому участнику расчётные единицы данной криптовалюты.

Из этого следует, что рынок валидаторов может быть очень перспективным для сторонних разработчиков с точки зрения заработка, особенно для самых расторопных, которые успеют занять "место под солнцем". Но пока совершенно непонятно, как будет работать эта система - ведь по логике блокчейна стать валидатором сможет любой желающий.

Кстати, в большой "исповеди" Розенберга после ссоры с Дуровыми говорилось о том, что Николай Дуров, брат Павла, считает себя большим котом - и похоже, эта информация имеет под собой реальное обоснование. Потому что один из протоколов в блокчейне называется CATCHAIN. А судя по Whitepaper TON, именно Николай разрабатывает большую часть блокчейна.