Datalytics

GPU в облаке: RTX 4090, A100, H100, 6000 Blackwell Рендеринг в Blender, CAD-модели и обучение LLM — задачи разные, но упираются в одно: нужный GPU не всегда стоит на рабочей машине. Облачная аренда позволяет взять подходящую карту на час или на длительность проекта, без покупки железа. В Cloud4Y доступна линейка NVIDIA под любые задачи: - RTX 4090 и 5090 — для рендера, моушна и инференса небольших моделей; - A100 (40/80 GB) и H100 (80 GB) — для обучения и инференса LLM; - RTX 6000 Blackwell — для нагрузок следующего поколения. CUDA, PyTorch и TensorFlow уже стоят, удалённый доступ — через RDP, Parsec, NICE DCV. ЦОД уровня Tier III в Москве, Стамбуле и Новосибирске, почасовой биллинг в рублях, инфраструктура соответствует ФЗ-152. Новым клиентам — скидка 20% на GPU NVIDIA, 30 дней бесплатного доступа юридическим лицам. Попробовать #реклама 16+ cloud4y.ru О рекламодателе

Как по всему GPT расползись гоблины В общем, у чатагпт есть разные настройки личности. Одна из таких личностей — это «Nerdy». По-нашему, ботан. Модель в этом режиме становится излишне занудной, но при этом такой а ля глубокой и игривой. Её ключевая фишка в том, чтобы пользователь посмотрел на мир с немного странноватой и несерьезной точки зрения Когда обучают модели, то используют разметку — либо автоматическую, либо ручную. Как оказалось, на этапе разметки датасета для личности «Nerdy» хорошие оценки ставили таким ответам, в которых есть какие-то фантастические твари типа гоблинов, единорогов и троллей. Это не то, чтобы специально произошло, то есть в инструкции не было явно указано: если ответ содержит «гоблина» — ставь лайк. Но по какому-то стечению обстоятельств именно такие ответы больше цепляли разметчиков Как итог режим «Nerdy» стал питать исключительную слабость к сказочным долбаебам существам. Проблема тут в том, что модели не обучают под каждый режим отдельно — есть единая «тушка», которую обучают под все режимы сразу. Слишком дорого было бы обучать под каждый профиль отдельную модель. Потом системный промпт задаёт контекст, который смещает вероятности следующих токенов, нужных для качественной работы в стиле «ботана» Отдельно стоит заметить про техническую особенность обучения, которая сделала эффект таким сильным. Когда модель обучают, то часто используют так называемые rollouts. Это процесс, при котором модель генерирует примеры, которые дальше размечаются и идут в обучение. И вот тут самый цимес: модель «инфицированная» гоблинами начинает чуть чаще создавать генерации с гоблинами → эти ответы проходят оценку и получают балл выше по каким-то другим причинам (например, структура и детальность ответа) → попадают в обучающие данные → модель начинает вставлять гоблинов ещё чаще. И дальше по кругу: в rollouts гоблины встречаются ещё чаще В результате этого обычная GPT 5-1 (без включенного режима «ботана») начала выдавать слово «гоблин» сильно чаще чем это нужно: использование слова «goblin» выросло на 175% (а «gremlin» — на 52%, какая-то незаслуженная дискриминация гремлинов). Это при том, что доля ответов ChatGPT с помощью личности «Nerdy» составляла всего 2,5% и давал 66% всех упоминаний слова «гоблин» по всем диалогам чатагпт Как финал «гремлинов» и «гоблинов» почистили (и заменили на марсиан и рептилоидов) — саму личность «Nerdy» убрали, а обучающие данные отфильтровали. Ещё при анализе в GPT-5.5 нашли целый зоопарк — еноты, тролли, орки и голуби (в чем магия голубей не знаю). В OpenAI признают, что GPT 5.5 обучался всё ещё на этом зоопарке, поэтому пришлось запилить отдельную инструкцию, которая подавляла бы гоблинов и прочую живность Мораль сей басни в том, что этот механизм может проявится не только в виде «гоблинов». Опаснее, когда у нас появляется устойчивая предвзятость, которую не так просто обнаружить, например, какой-то не очень полезный совет в рамках ответов на медицинские вопросы пользователей. И для меня эта история — сильная иллюстрация того, что любые модели искусственного интеллекта — это прежде всего набор статистических закономерностей. Они не «понимают», они оптимизируют то, что им явно указали, но при этом «схватывают» и неявное, а объяснить что именно «схватили» — не могут. И получается, что от качества обучающих выборок и процесса дальнейшей валидации на стороне провайдера (в данном случае OpenAI) будет зависеть будет ли ответ на важный для вас вопрос, сделанный с помощью ChatGPT, пестрить гоблинами, павлинами и прочими дивностями или даже вредными советами

Как по всему GPT расползись гоблины В общем, у чатагпт есть разные настройки личности. Одна из таких личностей — это «Nerdy». По-нашему, ботан. Модель в этом режиме становится излишне занудной, но при этом такой а ля глубокой и игривой. Её ключевая фишка в том, чтобы пользователь посмотрел на мир с немного странноватой и несерьезной точки зрения Когда обучают модели, то используют разметку — либо автоматическую, либо ручную. Как оказалось, на этапе разметки датасета для личности «Nerdy» хорошие оценки ставили таким ответам, в которых есть какие-то фантастические твари типа гоблинов, единорогов и троллей. Это не то, чтобы специально произошло, то есть в инструкции не было явно указано: если ответ содержит «гоблина» — ставь лайк. Но по какому-то странному стечению обстоятельств именно такие ответы больше цепляли разметчиков В итоге режим «Nerdy» стал питать исключительную слабость к сказочным долбаебам существам. Проблема тут в том, что модели не обучают под каждый режим отдельно — есть единая «тушка», которую обучают под все режимы сразу. Слишком дорого было бы обучать под каждый профиль отдельную модель. Потом системный промпт задаёт контекст, который смещает вероятности следующих токенов, нужных для качественной работы в стиле «ботана» Отдельно стоит заметить про техническую особенность обучения, которая сделала эффект таким сильным. Когда модель обучают, то часто используют так называемые rollouts. Это процесс, при котором модель генерирует примеры, которые дальше размечаются и идут в обучение. И вот тут самый цимес: модель «инфицированная» гоблинами начинает чуть чаще создавать генерации с гоблинами → эти ответы проходят оценку и получают балл выше по каким-то другим причинам (например, структура и детальность ответа) → попадают в обучающие данные → модель начинает вставлять гоблинов ещё чаще. И дальше по кругу: в rollouts гоблины встречаются ещё чаще Ну и в итоге обычная GPT 5-1 (без включенного режима «ботана») начала выдавать слово «гоблин» сильно чаще чем это нужно: использование слова «goblin» выросло на 175% (а «gremlin» — на 52%, какая-то незаслуженная дискриминация гремлинов). Это при том, что доля ответов ChatGPT с помощью личности «Nerdy» составляла всего 2,5% и давал 66% всех упоминаний слова «гоблин» по всем диалогам чатагпт В финале «гремлинов» и «гоблинов» почистили (и заменили на марсиан и рептилоидов) — саму личность «Nerdy» убрали, а обучающие данные отфильтровали. Ещё при анализе в GPT-5.5 нашли целый зоопарк — еноты, тролли, орки и голуби (в чем магия голубей не знаю). В OpenAI признают, что GPT 5.5 обучался всё ещё на этом зоопарке, поэтому пришлось запилить отдельную инструкцию, которая подавляла бы гоблинов и прочую живность Мораль сей басни в том, что этот механизм может проявится не только в виде «гоблинов». Опаснее, когда у нас появляется устойчивая предвзятость, которую не так просто обнаружить, например, какой-нибудь не очень полезный совет в рамках ответов на медицинские вопросы пользователей. И для меня эта история — сильная иллюстрация того, что любые модели искусственного интеллекта — это прежде всего набор статистических закономерностей. Они не «понимают», они оптимизируют то, что им явно указали, но при этом «схватывают» и неявное, а объяснить что именно «схватили» — не могут. И получается, что от качества обучающих выборок и процесса дальнейшей валидации на стороне провайдера (в данном случае OpenAI) будет зависеть будет ли ответ на важный для вас вопрос, сделанный с помощью ChatGPT, пестрить гоблинами, павлинами и прочими дивностями или даже вредными советами

Отличная возможность ворваться в аналитику уже в 2026 году Ребята, если вы давно смотрите в сторону аналитики или хотите прокачаться как специалист, для вас есть классная новость: сейчас ваше время сделать первый шаг! Данных вокруг всё больше, бизнесу нужны люди, которые умеют превращать цифры в решения. И именно этим занимаются аналитики данных - профессия, которая стабильно востребована уже много лет и не собирается сдавать позиции. Курс-симулятор «Аналитик данных» от Simulative Что внутри: ➖12 модулей: SQL, Python, BI, статистика, продуктовые метрики и не только; ➖Практика на реальных кейсах, которые помогут нарастить ваше портфолио; ➖Свободный формат, можно легко совмещать с другой учебой или работой; ➖Наставники, которые реально помогают и ведут за руку; ➖Рекомендации по составлению резюме и поиску работы; ➖Дополнительная возможность трудоустройства сразу после курса. Кому будет полезно: 1. Тем, кто хочет войти в аналитику с нуля; 2. Тем, кто устал от своей текущей работы и хочет получить новую профессию; 3. Тем, кто начал учиться самостоятельно, но нуждается в системном обучении. Simulative сейчас дают возможность получить грант на обучение, а если оставите заявку до конца недели - получите модуль по Excel в подарок! 🔗 ПОЛУЧИТЬ ГРАНТ НА ОБУЧЕНИЕ

АНА’26: конференция о продуктовой аналитике, искусственном интеллекте и масштабировании цифровых продуктов 22 мая в Москве в седьмой раз пройдет АНА — техническая конференция для специалистов, работающих с AI, ML-инженеров, а также продуктовых и data-команд. Участники обсудят подходы к созданию AI-first решений и практики, которые помогают быстрее проверять гипотезы, масштабировать внедрение и оптимизировать процессы без роста издержек. Программа АНА’26 охватывает полный цикл data- и AI-разработки: от MLOps до внедрения LLM в продуктовые сценарии. Отдельные треки посвящены AI-агентам и развитию архитектуры. Среди ключевых тем: R&D и экономика масштабирования продуктов Методы системного снижения стоимости проверки гипотез Управление ассортиментом и спросом в retail и e-commerce Архитектура прикладного AI и ML&AI-инженерия Разработка AI-first продуктов и open source AI-агенты для бизнеса Data platform и инженерия доверия к данным Экспертизой поделятся представители Lenta Tech, ВкусВилл, Яндекс, Авиасейлс, Сбер, Т‑Банк, X5 Tech, Циан, METRO, Kolesa Group, VK Tech, АвитоТех, Magnit Tech, Лемана ПРО, Faust Consulting, Wildberries, Plevako.ai, MTS Web Services и других компаний. Участников ждут практические кейсы, обмен опытом, обсуждение рабочих инструментов и нетворкинг с экспертами индустрии, которые уже внедряют AI в продукты и процессы. Для кого: Data Scientists | ML-инженеры | Продуктовые аналитики | Product-менеджеры | Руководители (CPO/CDO) | Команды, развивающие AI-продукты Форматы участия: Офлайн — 39 900 ₽ (включает участие 22 мая, доступ к онлайн-дню 14 мая и записи на 6 месяцев) Онлайн — 19 900 ₽ (доступ к трансляциям 14 и 22 мая и материалам конференции на 6 месяцев) Для команд действуют корпоративные скидки от 5% до 10% при покупке от 3 билетов, а также доступен корпоративный онлайн-доступ. Программа и регистрация — на сайте конференции. Для подписчиков канала по промокоду DATALYTX10 доступа скидка 10%

Работа аналитика - уже не только про цифры! Это про умение принимать решения быстрее других. В 2026 году выигрывают не те, кто знает больше инструментов, а те, кто понимает, что именно нужно рынку прямо сейчас. Если вы: 🟠застряли в обучении и не понимаете, что учить дальше 🟠откликаетесь на вакансии, но не получаете ответ 🟠хотите в айти, но думаете, что «уже поздно что-то менять» Приглашаем вас бесплатный вебинар, где Андрон Алексанян (CEO Simulative) разложит по полочкам, как на самом деле устроен вход в аналитику сегодня! Андрон ответит на вопросы: ➖почему классические “роадмапы” больше не работают ➖как собрать портфолио, которое действительно смотрят ➖какие кандидаты получают офферы, даже уступая по опыту ➖как думают нанимающие менеджеры (и что их бесит в резюме) ➖можно ли войти в профессию после 30/40/50 — и какие у вас есть реальные преимущества. Все, кто зарегистрируются, бесплатно получат урок по прохождению собеседований, который обычно мы даем в платных курсах. 😶РЕГИСТРИРУЙТЕСЬ

Перейдите на следующий уровень: станьте дата-сайентистом уже в 2026! Хотите развиваться в Data Science, но столкнулись с трудностями самостоятельного изучения? У вас есть возможность обучиться с нуля и освоить новую профессию уже в этом году! Data Science - одна из самых востребованных и высокооплачиваемых сфер в IT. И сейчас - лучшее время, чтобы войти в профессию. Главный плюс Data Science в том, что он совмещает в себе навыки сразу нескольких направлений: аналитика, инженерия и данных и даже машинное обучение. Всего за 8 месяцев вы:

➖Освоите полный стек инструментов: SQL, Python, Pandas, Docker, Airflow и ETL-пайплайны ➖Разберётесь в ML и DL: от регрессии и кластеризации до нейросетей, NLP и компьютерного зрения ➖Соберёте портфолио из реальных бизнес-кейсов под руководством практиков ➖Получите диплом государственного образца

Кому подойдёт курс: Новичкам - получите профессию с нуля и выйдете на старт с зарплатой до 170 000 ₽ Аналитикам - прокачаете ML, бустанете зарплату х2 и перейдёте на уровень Data Scientist Специалистам смежных сфер - научитесь работать с данными и принимать решения на их основе После курса вы сможете перейти на позицию Data Scientist, вырасти в зарплате и применять навыки из аналитики и инженерии данных, машинного и глубокого обучения. Стартуйте сейчас со скидкой 30%: simulative.ru/data-scientist

Эйчары больше не спрашивают, владеете ли вы ИИ Использование ИИ-инструментов стало базовым навыком любого сотрудника, независимо от сферы деятельности. Не умеешь? До свидания. Крупные компании на наших глазах массово сокращают штат. Пинтерест, Амазон и многие наши корпорации заменяют старые позиции на новые, а многие рутинные задачи уже выполняются ИИ-агентами. С чего начать, и как обучить ИИ-инструментам своих сотрудников? Не нужно бесконечно листать новости и тестить приложения очередных стартапов. Многие ответы уже собраны в одном месте — в книге «Синергия интеллектов. Как внедрить ИИ в бизнес-процессы». Здесь описаны крупнейшие ИИ-инструменты, которые доказали свою эффективно не просто в течение месяцев, а нескольких нет, и заняли прочные позиции на рынке. Авторы книги внедрили ИИ-инструменты в свой бизнес, и готовы поделиться практиками, которые сработали. Книжка будет особенно полезна топ-менеджерам, руководителям, предпринимателям и всем энтузиастам, кто хочет перейти на новый уровень и воплощать свои идеи быстрее. 🔗 Читайте книгу на Литрес по ссылке.

⚡️Чем занимается аналитик и как получить оффер в 2026 году? Переживаете, что рынок труда нестабилен? Хотите ворваться в аналитику, но не знаете как гарантировать себе трудоустройство? Все эти переживания уходят, если вы уверены в правильности своих действий, уверены в своих компетенциях, резюме и портфолио. Приглашаем на бесплатный вебинар, где Андрон Алексанян - эксперт в области аналитики и CEO школы аналитики Simulative — в прямом эфире разберет все важные аспекты в работе аналитика, а также расскажет как получить оффер быстрее других. Кстати на вебинаре разберут и то как стать аналитиком в 30/40/50 и более лет. На вебинаре будет: 🟠Разберем полный роадмап: что учить, в каком порядке, до какого уровня; 🟠Структура хорошего портфолио с примерами; 🟠Что говорят реальные наниматели - какие у них сейчас требования:

— Покажем реальные примеры, как оформить резюме и портфолио, чтобы привлекать внимание; — Обсудим какие отклики работают, а какие сразу отправляют в корзину; — Изнанка найма: инсайдерский взгляд на процессы отбора

🟠 Практические техники для новичков: разберём, как компенсировать недостаток опыта и быстро закрывать пробелы в знаниях. 💬 Зарегистрируйтесь и получите урок по основам Excel бесплатно! 😶Зарегистрироваться на бесплатный вебинар

Сколько времени обычно уходит на сборку полноценной data-архитектуры? Дни, недели или даже месяцы? 2 апреля команда Yandex Cloud покажет, как развернуть Lakehouse по клику и получить рабочую аналитическую архитектуру без долгой интеграции разрозненных инструментов. В основе — единый стек: raw-данные в Object Storage (S3); табличный слой на Iceberg; обработка через Trino и Spark; интерактив — витрины в ClickHouse и BI. ✅ Зачем приходить — Поймёте, как выглядит целевая архитектура «от данных до BI» и как собрать её без лишней ручной интеграции — Получите практические ответы «как делать правильно»: Iceberg, ingestion, метаданные и доступы — Услышите опыт крупного бизнеса: где «чистый Lakehouse» достаточен, а где нужен слой витрин (Magnit Tech, F&R, десятки петабайт) — Разберёте паттерны для низкой латентности и потоковых сценариев: витрины, ClickHouse + Kafka, интеграции с BI — Узнаете, что дальше по roadmap: Iceberg REST Catalog (управляемость/контроль доступа) + AI‑агенты для работы с кодом и пайплайнами + как попасть в лист ожидания — В конце — Q&A и сбор заявок на воркшопы/пилоты после митапа Бонусом вас ждут практические рекомендации по производительности и развитие платформы, включая AI-ускорение ETL/ELT. Для команд, которые строят или модернизируют DWH/Lakehouse и хотят сократить время, это маст! Всё бесплатно, регистрируйтесь тут.

📝 Курс от OTUS: «Администрирование PostgreSQL. Экспертный уровень» — продвинутое погружение в работу с базой данных PostgreSQL в любых средах. Освойте управление PostgreSQL на экспертном уровне: от настройки локальной инфраструктуры до развёртывания высокодоступных кластеров в облаках и Kubernetes. Научитесь автоматизировать процессы, оптимизировать производительность и экономить ресурсы — без лишних сервисов и избыточных затрат. 🔥 Приглашаем на серию из 2 бесплатных вебинаров курса — для DevOps‑инженеров, SRE, архитекторов данных, администраторов БД и разработчиков, которые хотят выйти на новый уровень владения PostgreSQL. 🔧💾 📅 26 марта в 20:00 МСК: «Путешествие запроса в PostgreSQL: от разбора до исполнения (от parser до executor)» На вебинаре разберём, как PostgreSQL превращает текст запроса в результат — вскроем «чёрный ящик» и изучим каждый этап: • От текста к дереву: как работают лексер и парсер, что такое parse tree и query tree, и зачем нужен rule rewriter (на примере того, как VIEW превращается в подзапрос). • Планировщик изнутри: как оптимизатор строит plan nodes, оценивает стоимость через статистику (pg_statistic, correlation, MCV) и почему иногда ошибается. • Executor и runtime: как plan tree исполняется итераторной моделью (Volcano model), где живут данные в памяти. • Как читать EXPLAIN ANALYZE, чтобы видеть реальные узкие места. Результат: вы поймёте, как именно PostgreSQL обрабатывает запросы, научитесь осознанно оптимизировать производительность — без метода подбора индексов. Уйдёте с чётким алгоритмом анализа и устранения «узких мест». 📅 9 апреля в 20:00 МСК: «PostgreSQL как векторная база данных: ИИ‑поиск без лишних сервисов» На вебинаре разберём, как использовать PostgreSQL с расширением pgvector для семантического поиска и RAG‑систем — без внедрения отдельной векторной БД. Программа: • Работа с pgvector: установка, типы данных, индексы. • Сравнение PostgreSQL и специализированных векторных БД по скорости и точности. • Проектирование гибридного поиска (точный + семантический) в рамках одной базы. • Выбор между индексами IVFFlat и HNSW для своей задачи. • Примеры RAG‑запросов с комбинацией tsvector и векторного поиска. • Успешные кейсы использования PostgreSQL для ИИ. Результат: вы сможете добавить ИИ‑функции в продукт без усложнения инфраструктуры. Уйдёте с готовым планом внедрения векторного поиска на базе PostgreSQL. 🎯 Почему стоит участвовать: - Получите практические инструменты: разбор реальных кейсов, шаблоны конфигураций, чек‑листы для аудита производительности. - Изучите современные решения: pg_probackup, Wal‑G, pg_rewind, pgvector. - Научитесь автоматизировать: используйте Terraform для установки ВМ и Ansible для развёртывания ПО. - Разберётесь в облаках: отличия GCP, Yandex Cloud, SberCloud, VKCloud и как эффективно работать в каждом. - Сможете задать вопросы практикующим инженерам и архитекторам PostgreSQL в прямом эфире. - Примените знания сразу после вебинаров: с готовыми скриптами и инструкциями. 👉 Регистрируйтесь сейчас, а мы напомним о вебинаре накануне. OTUS.RU Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576

Боремся с деградацией: системный подход к оптимизации баз данных ⚙️ В крупных корпоративных системах деградация СУБД редко происходит внезапно. Сначала замедляются регламентные процедуры, затем растет нагрузка, появляются блокировки, проседает SLA — и команда начинает работать в режиме постоянного реагирования. 📆 17 марта в 11:00 (онлайн) приглашаем на бесплатный вебинар «Боремся с деградацией: системный подход к оптимизации баз данных», где подробно разберем работу и оптимизацию MSSQL. 👨‍💻 Спикер: Руслан Абдуллин — архитектор БД и интеграции, разработчик Lasmart. Практик аудитов и оптимизации MSSQL для Hoff Tech, «Аптечная сеть 36,6» и ГК «ЭркаФарм». В программе вебинара: — почему MSSQL деградирует в корпоративной среде и как отличить симптом от первопричины; — системный подход к аудиту: инфраструктура → конфигурация → схема данных → SQL-уровень; — типовые ошибки, которые повторяются из проекта в проект; — разбор кейса автоматизированного аудита и рекомендации по оптимизации; — как перейти от реактивного «тушения» к проактивному управлению производительностью. Кому будет полезно: DBA, DevOps, Data Engineer, Backend-разработчикам, а также руководителям ИТ / CTO / CDO, которые отвечают за стабильность и производительность баз данных. 🔗 Регистрация по ссылке

Аукцион выделенных серверов! Серверы дешевеют у вас на глазах! Новые лоты каждый день, скидки до -35% на весь срок аренды. Успейте арендовать, пока лот не ушел другому! Получить предложение #реклама 16+ selectel.ru О рекламодателе

— Пингвин, ты куда? — Мигрирую с Data Warehouse на Lakehouse без чек-листа от Cloud.ru. — Но почему? Не будьте пингвином-нигилистом: переезжать с DWH на Lakehouse нужно по плану, а еще лучше — по чек-листу. Команда Cloud.ru как раз собрала подробную инструкцию, которая поможет: ▶️Провести аудит текущего хранилища и ETL-процессов. ▶️Перейти на Lakehouse без простоев, расхождений и потери доверия бизнеса. ▶️Сделать данные надежной основой для аналитики и отчетности с помощью Data Quality, Metadata и Lineage. ▶️Спроектировать стабильную Medallion-архитектуру с прозрачными слоями. В чек-листе 15 шагов. На каждом — типовая проблема при миграции + технические рекомендации от инженеров данных, с примерами кода и архитектуры. Изучите чек-лист, чтобы понять риски и расставить приоритеты — и обсудите дальнейшие шаги с экспертами компании.

Работаете с СУБД? Присоединяйтесь к сообществу Pangolin! Телеграм-канал для разработчиков и администраторов баз данных. Pangolin — это PostgreSQL с 80+ доработками, и мы открыто рассказываем о его разработке. У нас вы найдете: • Технические детали и архитектурные решения • Разборы доработок PostgreSQL • Ответы на вопросы по эксплуатации и коду • Кейсы внедрения и оптимизации • Вакансии для тех, кто хочет работать с нами • Вебинары и встречи с экспертами • Знакомство с командой: хобби, книги и интересы Присоединяйтесь к сообществу, где говорят на языке баз данных Подписаться #реклама 16+ О рекламодателе

Вы чувствуете? Праздники совсем близко! Что делать уже сейчас:✨ • Соберите в приложении SOKOLOV вишлист с украшениями мечты. • Поделитесь им с близкими — так будет легче угадать ваши желания. • Выбирайте подарки для любимых: для него, для неё, для себя. –69% на всё в SOKOLOV Успейте выполнить весь чек-лист, пока скидка ещё действует! Заказать #реклама 16+ sokolov.ru О рекламодателе

От цифр к стратегии: как использовать ИИ для глубокой аналитики Сегодня почти в каждой команде есть цифры, отчеты и дашборды, и это уже база. Но все интересное начинается в момент, когда из этих данных рождаются идеи, гипотезы и понятные решения для бизнеса. О том, как с помощью ИИ сделать аналитику более глубокой и направленной на развитие бизнеса, расскажут на вебинаре «Как превратить данные в стратегию: используем ИИ для генерации бизнес-гипотез и инсайтов» от karpovꓸcourses. Вы узнаете, как превращать данные в стратегические решения, как избавляться от рутины и углублять инсайты, как выстроить более эффективную работу с цифрами и повысить свою ценность как специалиста благодаря ИИ-инструментам. Ведет вебинар Игорь Зуриев — руководитель ИИ-проектов с 10+ лет опытом в крупных IT-проектах, среди клиентов — Лукойл, аэропорт Шереметьево и другие. Присоединяйтесь к вебинару по ссылке: https://clc.to/erid_2W5zFGtAMhj Реклама. ООО «КАРПОВ КУРСЫ». ИНН 7811764627. erid: 2W5zFGtAMhj

Аукцион выделенных серверов! Серверы дешевеют у вас на глазах! Новые лоты каждый день, скидки до -35% на весь срок аренды. Успейте арендовать, пока лот не ушел другому! Получить предложение #реклама 16+ selectel.ru О рекламодателе

AI-каталогизация: как автоматизировать описание данных? Чем больше данных накапливает компания, тем сложнее в них разобраться. Либо описание БД и BI формируется вручную и требует больших ресурсов команды, либо его просто нет, потому что отложили “на потом”. В обоих случаях поиск данных и понимание взаимосвязей начинает зависеть от отдельных специалистов. DataDesc AI решает эту проблему как ИИ-слой знаний поверх БД и BI. Решение автоматически: ⚙️создаёт бизнес-описания объектов хранилища ⚙️объясняет SQL простым языком ⚙️строит lineage ⚙️описывает BI-дашборды. Документация всегда будет актуальной. Переложите эту рутину на AI. 30 минут и у вас готово то, на что команда потратила бы несколько месяцев. Если вам актуальна автоматизация описания данных и снижение ручной нагрузки на команду — посмотрите, как DataDesc работает с реальными метаданными. 🔗 Подробнее