en
Feedback
DATApedia | Data science

DATApedia | Data science

Open in Telegram

Тут вы найдете всё, что связано с Data Science, AI и Machine Learning, как для начинающих, так и для бывалых специалистов. Также, для вас, мы переводим зарубежные статьи. Сотрудничество: @Seyfme

Show more
3 309
Subscribers
No data24 hours
-57 days
-3230 days
Posts Archive

Вот что ждет в Т-Банке аналитиков DWH, кроме ДМС, крутых офисов и других плюшек: ✔️Актуальный стек. Здесь следят за трендами
Вот что ждет в Т-Банке аналитиков DWH, кроме ДМС, крутых офисов и других плюшек: ✔️Актуальный стек. Здесь следят за трендами и быстро внедряют новое. ✔️Улучшения может предложить каждый. Здесь знают, как устроен продукт, и влияют на его развитие. ✔️Прозрачная система роста. Вы всегда будете знать, какие навыки нужно подтянуть и как получить повышение. ✔️Вы окажетесь среди профессионалов, у которых можно многому научиться. А если захотите — можете стать ментором для младших коллег. Устраивайтесь в Т-Банк на позицию аналитика DWH до 23 декабря 2024 года и получайте приветственный бонус в размере одного оклада.

​​Data catalog: от истории до сравнения решений В этой статье автор подробно разбирает, что такое каталоги данных и какие они бывают, а также рассказывает об их выборе инструмента для построения каталога под запросы аналитиков данных. Читать | DATApedia

Как расти в Data Science: опыт Авито. В новой статье команды data science-инженеров Авито собраны практические советы для тех, кто хочет вырасти от джуна до лида в Data Science. Ревью, знания и инициативность — что еще важно для карьерного успеха? Читайте подробности по ссылке. Реклама. ООО «Авито Тех».

​​Инхаус-разметка с нуля. Реально ли это и насколько полезно? Стоит ли создавать собственные отделы по разметке данных внутри компании или можно ограничиться краудсорсингом или аутсорсингом, расскажу о некоторых рабочих кейсах. Читать | DATapedia

Как избежать провалов: эффективное выявление и работа с рисками IT продуктов Присоединяйтесь к нашему открытому уроку для обс
Как избежать провалов: эффективное выявление и работа с рисками IT продуктов Присоединяйтесь к нашему открытому уроку для обсуждения рисков IT продуктов Ждем вас на открытом вебинаре 14 ноября в 20:00 мск. 🚀В рамках вебинара рассмотрим категоризацию рисков и способы работы с ними Структура вебинара: 1. Что такое риск. Категоризация рисков 2. Влияния рисков на работу 3. Способы митигации рисков 🎯 Вебинар будет полезен бизнес-аналитикам, системным аналитикам, начинающим продактам или руководителям проектов. Появилось понимание что такое риски, как выявлять и управлять ими. 🛡Спикер Иван Селиванов — Ведущий Системный Аналитик. Встречаемся в преддверии старта курса «Системный и бизнес-анализ». Все участники вебинара получат специальную цену на обучение! Регистрируйтесь прямо сейчас, чтобы не пропустить мероприятие: https://otus.pw/6OWL/ Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576, www.otus.ru

​​Создание плагина для IntelliJ IDE с подключением GigaChat для проверки качества кода При разработке рабочего проекта, локальный запуск которого дело достаточно ресурсоемкое, у меня возникла идея попробовать облегчить себе работу путем создания плагина, который налету при разработке может анализировать блок кода, тем самым выдавая рекомендации по оптимизации или находя ошибки. Читать | DATApedia

​​Как создать датасет для машинного обучения за 6 шагов Сегодня мы обсудим шесть шагов для создания наборов данных, которые идеально подойдут под ваши задачи, и разберем их на примере датасета, который мы собрали в Data Light. Читать | DATApedia

​​Сверточные нейронные сети. Создание нейросети для распознавания цифр на языке программирования Python В этой статье я расскажу о том, как создать свою собственную сверточную нейронную сеть, способную распознавать цифры на изображениях, будь то рукописные или машинописные. Мы рассмотрим основные принципы работы CNN, изучим архитектуру моделей, а также пошагово разберем процесс разработки и обучения нейросети. Читать | DATApedia | #DS_AI

​​GigaChat MAX — новая, сильная модель GigaChat Данная статься позволит познакомиться с новой версией GigaChat и узнать ее особенности Читать | DATApedia | #DS_AI

​​Необычные вкусы покупателей: что такое товарные пары и как их исследовать В этой статье расскажем: - с чем обычно покупают лапшу быстрого приготовления, а с чем — детское питание; - как география, время суток и другие факторы влияют на выбор покупателей; - как все эти полученные знания можно применить в ассортиментных матрицах дарксторов и бизнес-процессах ритейла. Читать | DATApedia

​​Подключение к GigaChat API на Java: пошаговое руководство Всем привет! В этой статье я расскажу о том, как подключиться к API GigaChat в IntelliJ IDEA на Java и настроить безопасное соединение с использованием SSL-сертификатов, чтобы получать ответы от GigaChat в своем приложении. Читать | BApedia

Как нужно укомплектовать команду ML для решения задачи? 🔹Расскажем на открытом уроке «Структура и построение ML команды» про
Как нужно укомплектовать команду ML для решения задачи? 🔹Расскажем на открытом уроке «Структура и построение ML команды» про композицию ML команды, различные роли в ней и их зоны ответственности ✅ Поговорим о том, зачем нужны ролы Data Scientist, Data Analyst, BI Analyst, ML Engineer, Data Engineer. Как организовать работу команды и взаимодействие внутри нее. Урок приурочен новому курсу «ML Team Lead» от Otus. 👉 Регистрация и подробности: https://otus.pw/seJIf/?erid=LjN8KUyew #реклама О рекламодателе

​​FlexiPrompt: Удобное создание динамических промптов в Python Эта статья будет полезна Python-разработчикам, работающим с языковыми моделями (LLM). Читать | DATApedia | #DS_AI

​​Какую архитектуру конвейера данных следует использовать? Данные извлекаются, обрабатываются и преобразуются в несколько этапов в зависимости от требований нижестоящей системы. Все этапы обработки и преобразования определяются в конвейере данных. В зависимости от требований конвейеры могут быть как простыми, состоящими из одного звена, так и сложными, включающими несколько этапов преобразования и обработки данных. Читать | DATApedia

​​Как оценить LLM модель В этом блоге я предложу общую структуру, которая будет служить минимальной рекомендацией для тестирования приложений, использующих LLM, включая разговорные агенты, расширенную генерацию поиска и агентов и т. д. Читать | DATApedia | #DS_AI

photo content

​​Stability AI представила Stable Diffusion 3.5: Тестируем новую модель на реальных задачах и сравниваем с SDXL и FLUX Привет, друзья, 22 октября Stability AI представила долгожданное обновление своей флагманской модели — Stable Diffusion 3.5. После не самого удачного релиза SD3 Medium в июне этого года, команда взяла паузу для серьёзной переработки архитектуры. Вместо быстрых фиксов разработчики потратили четыре месяца на фундаментальные улучшения. Меня зовут Илья, я основатель онлайн-нейросети для создания изображений ArtGeneration.me, техноблогер и нейро-евангелист и сейчас мы с вами вместе разберемся, что изменилось и действительно ли стоило так долго ждать. Читать | DATApedia | #DS_AI