Квантовая статистика данных: почему пора открыть Qiskit, а не ждать квантового компьютера
Квантово-вдохновленные
Приглашаем на конференцию о будущем AI-first аналитики Data Driven 2026
26 сентября в Москве и онлайне пройдёт Data Driven 2026
Снова хороним BI. Из гроба стучит
Это вайб, вайб-коддинг деткаПривет, меня зовут Полоротов Александр, co-founder Datanomix.pro. Последние восемь лет я помогал компаниям внедрять BI, а теперь нищий вайбкодер.Полгода назад я написал здесь статью «Как OpenAI похоронила традиционный BI»
Какие профессии создал ИИ: разбор с цифрами
Всем привет! Я Ольга Матушевич, преподаватель курса «Нейросети для бизнеса», а в прошлом наставница на курсе «Аналитик данных»
Я прогнал 60 тысяч составов продуктов через свой алгоритм. Вот что в еде на самом деле
Я делаю сервис, который наводится камерой на штрих-код и отдаёт светофор по составу плюс одну фразу человеческим языком. Побочный эффект такой работы — база. Сейчас в ней около 60 тысяч товаров из российских магазинов с разобранными составами.В какой-то момент я перестал смотреть на отдельные пачки и посмотрел на полку целиком. Ниже — цифры, грабли парсинга и два места, где алгоритм врал. Про механику, без ссылок и названий.Что считает алгоритмИИ в оценке нет. Это арифметика.
Почему цена Bitcoin «сломалась»: разбор аномалий 2022–2026 с WhyTrend
Увидел провал на графике → открыл Google или Twitter → полдня собираешь версии "почему". Знакомо? Детектор аномалий сам по себе даёт только точки на оси времени, а вопрос "почему" как был ручным, так и остаётся.В этот раз я прогнал WhyTrend не на паре аккуратных точек из Google Trends, а на полном ряде BTC за 4.5 года — и заодно на двух разных LLM. Результат оказался неожиданным: модель меньшего размера дала в три раза больше настоящих объяснений, чем более крупная. Расскажу, что случилось и почему.Что запускалиДанные — дневные close BTC/USDT, 1680 точек без единого пропуска, с 1 января 2022 по 7 августа 2026. Ключевое слово одно — Bitcoin
ИИ в бизнесе: почему большинство проектов не доходят до результата и что с этим делать
Привет, Хабр! На связи Никита Устриков. Подготовил для вас статью, основанную на нескольких источниках: отчёте MIT NANDA The GenAI Divide: State of AI in Business 2025, материалах Gartner и McKinsey по корпоративным внедрениям, стратегии развития ИИ в БКС и нашем докладе на TechWeek‑2026 «ИИ в бизнесе: почему 9 из 10 проектов не выходят в прод», где мы начали публично и системно разбирать эту тему. Полный список источников привожу в конце статьи.ВведениеЗа последние два года вопрос «почему корпоративный ИИ не приносит денег» из редких обсуждений превратился в одну из ключевых тем разговоров между CAIO, CIO, CDTO и командами, отвечающими за трансформацию.
Прокачаться в бизнес-аналитике: блоги и инструкции в стиле «бери и делай» + профильные учебники с теоретической базой
В последнее время традиционная бизнес-аналитика все сильнее пересекается с плоскостью аналитики данных (как в индустрии финтеха и банкинга, так и во многих других сферах). Некоторые профильные специалисты уже не первый год рассматривают Business Intelligence как супермножество Data Science, и все громче звучит мнение, что компаниям необходимо объединять оба направления.
Как Google Карты незаметно определяют победителей и проигравших в общепите
Мне нужна была рекомендация хорошего ресторана, поэтому я поступила как любой нормальный человек: выполнила скрейпинг всех ресторанов в Большом Лондоне и собрала модель машинного обучения.
