LEFT JOIN

LastMile AI Workbook: интерфейс для работы с разными моделями ИИ 💬 ➕ 🖼 Американская компания LastMile AI предлагает ценителям ИИ продукт, который позволяет взаимодействовать с разными генеративными моделями – и языковыми, и графическими, и аудио – в одном интерфейсе. С помощью этого онлайн сервиса, вы можете переключаться между ChatGPT, PaLM, Stable Diffusion, Bark, Whisper и DALL-E2 в рамках одной страницы. Например, придумать вместе с ChatGPT детальный промпт для DALL-E2, чтобы сгенерировать картинку или дать Whisper задание на создание закадровой озвучки для Instagram рилса. Интерфейс минималистичен и интуитивно понятен. Подробное руководство можно прочитать в несложном how-to, а ознакомиться с возможностями применения продукта и компанией, его создавшей, – на главной странице проекта. На сайте разработчика сказано, что сервис изначально бесплатный (что это означает более конкретно, мы так и не нашли), но нужна регистрация – достаточно почты или аккаунта GitHub.

«Все познается в сравнении» — T-статистика Т-статистика — эксперт по сравнению разных групп между собой и оценке значимости разницы в их распределениях. Думаю, вы это и раньше знали, но повторить это — никогда не лишнее, не так ли? Итак, в предыдущих примерах исследований мы не сталкивались ни с какими трудностями или ограничениями, которых в реальной жизни на самом деле полным-полно. Сегодня мы столкнемся с такой классической трудностью, как невозможность собрать большую выборку для исследования и решим, что в этом случае делать. А также, вспомним критерий, который позволяет сравнивать две генеральные совокупности, имея на руках только выборки из них. P.S. В прошлый раз вы оставили больше 200 реакций — это было супер, мы даже не ожидали! Пришла пора повышать ставки: собираем 250⚡и продлеваем сериал #основы_статистики на следующий эпизод!

Autolabel: библиотека Python для маркировки данных GitHub – кладезь полезных инструментов для любителей технологии NLP (natural language processing – обработка естественного языка) и не только. Вот еще одна находка: библиотека Python под названием Autolabel, которая позволяет автоматизировать маркировку, очистку и обогащение текстовых данных с помощью языковых моделей. Autolabel поддерживает широкий спектр задач NLP, тем самым экономя ваши время и затраты по сравнению с ручной маркировкой. Используя модели с открытым исходным кодом от OpenAI, Anthropic, HuggingFace и Google, с помощью этой библиотеки теперь можно маркировать данные с высокой точностью. А какие находки c GitHub вы используете в работе?

Простой способ визаулизировать аналитику приложения В AppMetrica — сервис «Яндекса» для трекинга и продуктовой аналитики мобильных приложений — добавили решение Workspaces для быстрой настройки визуализации данных о показателях работы мобильного приложения. Теперь в сервисе можно создавать автономные дашборды с наглядным представлением финансовых, продуктовых или маркетинговых метрик. Есть несколько сценариев использования: – Следить за работой конкретной фичи в приложении. – Кросс-чекать общепродуктовые метрики. – Отслеживать выполнение KPIs по отдельной задаче/проекту. Всего можно настроить до 100 автономных дашбордов, в каждом — до 20 виждетов. Функция доступна пользователям на тарифах Pro и Custom.

Музыка, подкасты и аудиокниги от HiFi-стриминга Звук 👀 Сегодня и все выходные у вас есть шанс оформить подписку СберПрайм на 60 дней всего за 1 рубль! Вы получите: 🔵 Доступ ко всем сервисам СберПрайм 🔵 Миллионы треков, подкастов и аудиокниг, удобно разделенные по жанрам и настроениям 🔵 Волну «Сила Звука» — сервис по подбору персональных аудио-рекомендаций 🔵 Возможность слушать музыку всегда и везде, скачивая треки на телефон 🔥 Все подробности и ссылка на подписку — на сайте сервиса. Время ограничено, действуйте скорее! #Реклама. Рекламодатель ООО «Звук». ОГРН 5177746117005, г. Москва, Erid: LdtCKRo1T 12+

☕️ Под утренний кофе: еженедельный дайджест о технологиях, данных и аналитике 🗞 🔵 LakehouseIQ – движок на основе генеративного ИИ, который понимает локальные мемы вашей компании На этой неделе компания Databricks объявила о релизе нового корпоративного продукта, LakehouseIQ. Благодаря тому, что с платформой можно общаться с помощью естественного языка, пользователь может получить инсайты из базы знаний вашей компании, не прибегая к коду. Сфера применения: поиск информации в базе Databricks, автоматические предложения по улучшению запроса Spark или SQL, интеграция через API с другими приложениями. 🔵 Инженеры данных, новость для вас: динамические таблицы в Snowflake Платформа Snowflake обзавелась новой фичей, которая существенно упростит трансформацию данных. Выстраивание последовательности задач, контроль зависимостей и расписания – задачи прошлого! С помощью динамических таблиц вам достаточно указать финальный вид трансформации, и, в то время как данные в них будут автоматически обновлятся, таблицы в самой базе данных не будут претерпевать никаких изменений. 🔵 Можно ли предсказать рейтинг фильма на основе данных? Учебный кейс с Rotten Tomatoes Кинопроизводство – это многомиллионный ($) бизнес. И ИИ может стать подспорьем продюсерам и другим заинтересованным в успехе проката лицам. Тестовый проект, использованный при трудоустройстве в Meta (Facebook), предлагает два варианта определения рейтинга: (1) предсказание рейтинга на основе числовых показателей и данных о категории и (2) сентимент-анализ обзоров и отзывов. Подробный разбор работы на KDnuggets может пригодится любителям data science и машинного обучения. #дайджест

GPT-4 на страже порядка: больше никакого временного хаоса! ⏳ Любители фильмов «Довод» и «Интерстеллар» Кристофера Нолана наверняка часто ловили себя на мысли, что следить за ходом сюжетного времени не всегда так уж и легко. Исследователи художественной литературы, в частности, конечно, студенты-филологи, часто сталкиваются с подобной проблемой при написании курсовых и дипломных. Профессор Университета штата Иллинойс Тэд Ундервуд решил подойти к данной задаче новаторским путем: с помощью языковой модели GPT-4. В ходе экспериментов стало ясно, что использование ИИ, чтобы рассчитать сюжетное время в романе или другом литературном произведении, – это довольно успешное предприятие. Языковая модель, поясняя логику своих суждений, дает исследователю возможность найти в тексте временные скачки или определить время нахождения персонажа в определенной локации. А какие способы применения ИИ в академической среде кажутся вам наиболее перспективными, помимо полного делегирования написания научной работы ChatGPT?

P-value в действии: Влияет ли стакан молока на ночь на сон? В прошлом посте рубрики мы вспомнили про одну из самых важных тем, а именно про центральную предельную теорему, на которой держится вся статистика. Теперь давайте шлифанем ваши знания о p-value — метрике, которая помогает принять оценить тот или иной эксперимент и сделать вывод не просто каким-то выводом, а статистически значимым! P.S. Давайте соберем 100 ⚡под этим постом и мы продолжим нашу рубрику #основы_статистики карточками про критерий Стьюдента и сравнение выборок!

А стоит ли вообще учиться одной из IT-профессий, если придётся конкурировать с нейросетями? Если вы задаётесь этим вопросом, приходите на вебинар. Команда Яндекс Практикума пригласит экспертов, которые на своём примере покажут: с нейросетями нужно не конкурировать, а брать их в помощники. 🔜 Бесплатный вебинар — 27 июня в 19:00 по Москве Эксперты, которые расскажут, как повысить свою ценность на рынке с помощью нейросетей: 🔵 Алексей Мартынов, технический директор Akil.io, проекта в области ИИ. Ведущий эксперт на курсах программирования в Яндекс Практикуме. 🔵 Катерина Поль, старший дизайнер интерфейсов, наставница на курсе «Дизайнер интерфейсов» в Яндекс Практикуме. Работала продуктовым дизайнером в «Ростелеком ИТ». 🔵 Артём Исакин, руководитель трудоустройства в направлении анализа данных Яндекс Практикума. На вебинаре вы узнаете: — что нейросети умеют уже сегодня и в каких проектах им можно делегировать рутину; — какие профессии могут исчезнуть, а в каких AI-сервисы просто станут рабочими инструментами; — кем стать, чтобы самому работать над нейросетями; — как искусственный интеллект будет развиваться в будущем, и чему учиться уже сегодня. Приходите, делитесь своими сомнениями и задавайте вопросы! 🔜 Зарегистрироваться на вебинар #реклама

Зачем вообще нужно уметь пользоваться Docker? Вы скорее всего уже устали слышать слово «докер». Может сложиться впечатление, что это что-то загадочное и непонятное, особенно для аналитика данных. Поэтому я хочу показать вам небольшой тред из твиттера, в котором Женя Козлов рассказал про то, зачем эта компетенция нужна и как ее получить. В треде вы найдете массу полезных источников и статей, которые помогут вам понять, что же такое не только Docker, но и контейнеризация в целом. Советую сохранить этот тред, чтобы регулярно повторять базовые вещи! P.S. А еще, я начал регулярно вести Twitter-аккаунт, делиться там мнением относительно новых трендов и делиться опытом в SQL и анализ данных. И постить мемы, разумеется. Смешные! Подписывайтесь ❤️

Сколько стоит реклама в LEFT JOIN? Сколько раз я слышал этот вопрос — десять, тридцать, сто? Больше! Мы с командой решили ответить качественно и аргументировано и создали собственный медиакит. Больше не тайна, сколько стоит рекламный пост в канале. Однако, предупрежу, что размещаем мы не все подряд. Думаю, наши подписчики в этом смогли убедиться по хештегу #реклама.

Город засыпает, просыпаются рекрутеры и делают выбор — кто попадет в команду разработки внутренних продуктов? Ребята из МТС любят играть в мафию и проводить One Day Offer. Недавно они подумали: «Почему бы не совместить эти две активности и заодно не найти аналитиков разных профилей?». Команда МТС развивает сервисы в рамках собственной экосистемы HR Tech. Это может быть разработка системы управления эффективностью или создание корпоративного портала для сотрудников. И у них крайне амбициозные планы — стать первым цифровым HR с комплексным подходом к разработке и поддержке внутренних продуктов. Но для этого им нужны настоящие профи. Готовы участвовать и проверить — вы Дон SQL или мирный аналитик? Кликайте по ссылке и успевайте начать игру до 19 июня включительно!

Docker: с чего начать? В современном мире многообразие технологий дает не только свободу выбора инструментов для рабочего проекта, но и создает кучу трудностей, которые замедляют работу. Проблемы часто возникают при работе с виртуальными машинами — перенос приложения из одной виртуальной машины в другую со всеми зависимостями может оказаться очень долгим процессом. А вот и решение этих проблем! К счастью, был изобретен Docker — приложение для управления контейнерами, то есть изолированными виртуальными средами разработки. Как раз о Docker и идет речь во вводном докладе Питера МакКи. В нем он рассказывает про ключевую концепцию в Docker — Docker-образ. Это текстовый файл, который описывает последовательность действий при создании контейнера. Такая концепция позволяет без труда запускать точно такие же контейнеры на другом устройстве без особых усилий. Также, в докладе подробно раскрыта последовательность действий при создании контейнера: 🔵 Написание Dockerfile, 🔵 Создание образа из Dockerfile, 🔵 Создание контейнера на основе образа. Кроме того, Питер показывает как взаимодействовать с Docker Hub, который по сути является GitHub'ом для образов. Обо всем по порядку и во всех подробностях вы узнаете из доклада. #краткий_пересказ

Аналитик-разработчик в Yandex.Cloud Yandex.Cloud — облачная платформа, которую используют тысячи компаний и предпринимателей, от технических специалистов до международных корпораций. Она позволяет быстро и просто получить доступ к современным технологиям обработки и хранения данных – виртуальным машинам, управляемым базам данных, распознанию и синтезу речи. Сейчас команда Yandex.Cloud ищет аналитика-разработчика! Что нужно будет делать? Собрать юнит-экономику бизнеса, а также заниматься построением прогнозной модели (бизнес-моделирование процессов, форкастинг временных рядов) и работать над воронкой (гипотезы, эксперименты, оценка непрямых эффектов). Вы — тот, кто им нужен, если вы: 🔵 Получили техническое или математическое образование, уверенно владеете Python и можете написать сложную бизнес-логику на SQLв удобном для чтения виде, 🔵 Умеете перевести в ТЗ нечетко сформулированные задачи и понимаете реальные потребности бизнеса, ставите себя на место заказчика, 🔵 Сможете детально и понятно объяснять результаты исследований, 🔵 Аккуратны, самостоятельны, инициативны, внимательны к деталям и знаете английский язык. А еще? Будет большущим плюсом, если вы уже работали в сфере облачных технологий! Если вы пройдете собеседование и вас примус в команду: 🔵 Вы станете частью сильной команды, с которой можно расти, получите возможность влиять на процесс и результат и сможете работать в гибком графике. А еще сотрудникам предоставляемся расширенный ДМС и существует система премий, которые начисляются каждые полгода после прохождения ревью. 🔵 Также, компания предоставляет сотрудникам скидки в бассейнах, фитнес-центрах и магазинах партнеров и оплату курсов, тренингов и участия в профильных конференциях. 🔥 Уже захотелось начать работать в Yandex.Cloud? Отправляйте отклик на их вакансию! #реклама

ChatGPT: как будет меняться работа аналитика с развитием искусственного интеллекта Кажется, уже все эксперты в разных областях и блогеры поговорили про ChatGPT и начало эпохи нейросетей. Однако, в подкасте Data Heroes мы это еще не обсуждали и… сейчас исправимся! 🐢 Мы знаем, что многие из вас уже устали от этой темы, но сегодня Николай и его гости постарались раскрыть ее шире и, конечно, пофантазировать о будущем! И те эксперты, кто пророчит конец света и восстание машин, и те, кто в порыве восторга и экстаза говорит о том, как чудесна станет жизнь в ближайшее десятилетие, соглашаются в одном — мир не будет прежним. Итак, сегодняшний разговор именно об этом. А еще о том: 🔵Правда ли релиз нейросетей перекроит рынок труда, 🔵Как ChatGPT может помочь в анализе больших объемов данных, 🔵Какие проблемы возникают при работе с ChatGPT и как их решать, 🔵Какие есть альтернативы нашумевшей модели и насколько они хороши в деле, 🔵Как писать промпты, чтобы модель выдавала самый лучший результат, а не сплошные глупости, 🔵Правда ли, что в будущем роботы будут общаться между собой 🤯 Включайте подкаст и узнайте, как пережить восстание машин 🚀 (Шутка! Или нет?..) СПИКЕРЫ: 1️⃣ Андрей Новиков — Lead Product Analyst, автор YouTube-канала Noukash 2️⃣ Анастасия Никулина — CEO & Founder школы по Data Science и анализу данных с обширным бэкграундом в Data Science 3️⃣ Игорь Котенков — Head of Ai Department в Unleashing.AI, компания ML Consulting Agency, автор телеграм-канала "Сиолошная” P.S. Над обложкой этого эпизода Data Heroes мы поколдовали с Midjorney, а затем наш дизайнер @lagmann оформила и кастомизировала ее, ведь нейросети все еще неидеальны и их результаты пока что требуют доработки. Слушайте подкаст на платформах: Spotify, Anchor, Apple Podcasts, Google, Yandex, Overcast, Mave, Castbox, Telegram (↓) #подкаст #DataHeroes

Как случайность объясняет мир вокруг нас? Давайте продолжим разговор про главный инструмент аналитиков данных и дата саентистов — про статистику. Мы уже освежили в памяти базовые вещи, вспомнили, что такое выборка и генеральная совокупность, вспомнили как посчитать основные описательные статистики. Сегодня давайте вспомним одну из самых главных вещей в статистике — центральную предельную теорему (ЦПТ). Если уже все про нее знаете, все равно просмотрите карточки — потом блеснете на собеседовании фундаментальными знаниями. P.S. Помните, что никто не в силах вам запретить поставить забавную реакцию этому посту или переслать пост из канала @leftjoin лучшему другу.

Как стать специалистом широкого профиля в работе с данными? Для этого нужно расширять свои компетенции и выходить за рамки профессии «аналитик данных». В этом вам точно поможет курс от Яндекс Практикума, где вы научитесь разрабатывать архитектуру данных. Выпускники курса смогут: 🔵 проектировать хранилища и пайплайны; 🔵 использовать инструменты DE: оркестраторы, контейнеры и не только; 🔵 работать со стриминговой обработкой данных и облачными хранилищами; 🔵 создавать хранилища Data Warehouse и Data Lake. Что будет на учёбе: — Реальные рабочие задачи и командные проекты; — Код-ревью и поддержка от действующих инженеров данных; — Вебинары и продакшн-опыт от экспертов в инженерии данных. 🔥 Приходите учиться, если хотите развить свои компетенции или перейти на должность Data Engineer #реклама

Исчерпывающая лекция Андрея Карпаты, сооснователя OpenAI, о GPT 🎓 На форуме Microsoft Build 2023, который состоялся в этом мае, помимо презентаций новинок от Microsoft, были и другие заметные выступления. Например, с потрясающей лекцией «State of GPT» выступил Андрей Карпаты из OpenAI. В своей презентации он рассказал о том, как тренировалась модель GPT и как создать ассистента, аналогичного ChatGPT. Он рассказал о токенизации, предварительной тренировке, fine-tuning и обучении с подкреплением на основе отзывов людей (RLHF). Андрей — это, можно сказать, один из пап ChatGPT, поэтому послушать его лекцию, сопровожденную подробными слайдами, — настоящая находка для фаната языковых моделей. Лекция, если что, на английском 🇨🇦

☕️ Под утренний кофе: еженедельный дайджест о технологиях, данных и аналитике 🗞 🔵 Dataform для BigQuery в общем доступе Dataform – это сервис для аналитиков и инженеров данных, который дает возможность творить SQL-чудеса в BigQuery. Ранее доступ к нему был ограничен. Теперь же и вы можете контролировать версии с помощью Git и CI/CD, обновлять таблицы без ковыряний в инфраструктуре и управлять жизненным циклом кода. 🔵 Falcon 40B LLM – новая языковая модель от AWS AWS представила новую модель, рейтинг которой на Hugging Face уже в числе самых высоких. Натренировали «соколика» на Amazon SageMaker с помощью 1000Б токенов. Модель с 40 миллиардами параметров и открытым кодом, так что ждем новых сервисов и продуктов на ее основе! 🔵 Vision Pro: $3,499 за очки дополненной реальности — будущее уже здесь? Apple анонсировала новый продукт, пространственный компьютер для дополненной реальности Vision Pro, который способен филигранно обогащать реальную обстановку цифровым контентом. И интернет уже, конечно, переполнен обсуждениями этого релиза… Личное мнение Это крутой продукт с абсолютно новым подходом и парадигмой к набившему оскомину VR. Все предыдущие попытки создать шлемы VR исходили из идеи погружения нас в альтернативную цифровую реальность, Apple же идет другим путем — их аквалангная маска расширяет присутствие цифрового контента и в большей степени конкурирует с очень крутыми мониторами, на которых можно смотреть контент. Но не без «но» Смущают две вещи (естественно, помимо цены): 1) Два часа работы — это как-то очень мало, у розетки что ли с ним сидеть? 2) В концепции фильмосмотрения — это, конечно, идеальный девайс для социопата-эгоиста, который смотрит кино в одиночку. Рекламные ролики, конечно, ввергают несколько в шок, особенно в моментах, где человек с надетым шлемом на голову общается с детьми — как-то это кринжово. И, в целом, эффект сериала «Черное зеркало» достигнут. А у вас какие мысли на счет нового продукта? Будущее ли это? Интересно было бы попробовать? (мне — очень) 😎