большие данные.

Обречён с самого начала: проблема ИИ‑дашбордов

Три промпта, три дашборда — и то, что специалист по аналитике по‑прежнему должен привносить сам в эпоху визуальной аналитики с использованием искусственного интеллекта.Если вам когда‑либо приходилось запускать дашборд внутри компании, вы наверняка сталкивались со знакомым сценарием.Вы выкатываете «Идеальный дашборд!». Все добавляют его в закладки. Через две недели аудитория начинает терять интерес. Через полгода данные устаревают, а посещаемость почти сходит на нет.И ваша работа отправилась на кладбище дашбордов.Причины смерти хорошо известны:

продолжить чтение

Онлайн‑встреча GlowByte и FanRuan «Куда движется корпоративная аналитика»

Десять лет компании строили BI. Собрали витрины, договорились о метриках, раздали права. Задача «видеть свои данные» в целом решена.

продолжить чтение

Можно ли подготовить инженера по Big Data и Machine Learning за один год? Опыт МАИ

Когда человек впервые слышит про одногодичную магистратуру, обычно возникает один из двух вопросов:«А так вообще можно?»«Что из обычной двухлетней программы пришлось выбросить?»

продолжить чтение

GlowByte укрепила позицию в топ-3 поставщиков решений для анализа данных

Источник изображения: Magnific.com

продолжить чтение

Почему президенты носят одинаковые костюмы, а Цукерберг ходит в одной футболке, и как это использовать в маркетинге?

продолжить чтение

Next Best Action: от задолженности к прибыли через персонализацию коммуникаций

Привет, Хабр! На связи — Ольга Кравченко, техдиректор по разработке моделей Газпромбанк.Тех. Сегодня я поделюсь кейсом, как наша команда создала инструмент, позволяющий нам продвигаться от просроченной задолженности к прибыли через персонализацию коммуникаций. Эта статья основана на моём выступлении на HighLoad++.

продолжить чтение

В Москве прошло мероприятие от Яндекса: митап About:Cloud — Infrastructure

16 апреля 2026 года, в Москве прошло мероприятие от Яндекса: митап About:Cloud — Infrastructure.Событие прошло немного в полугаражной атмосфере, но скорее это было что-то наподобие ночного клуба. Программа была аж до 11 вечера, хотя начало было в 17-00. Девушки, если вы хотите реально познакомиться с Айтишниками, то Вам можно не ходить на DataFusion или на K2 Cloud, ибо там Вас быстро отошьют, но на это мероприятие ходить, очевидно, надо.

продолжить чтение

Синтетика как топливо: почему self-training работает и где начинается model collapse

продолжить чтение

ФНС усилила контроль за доходами россиян на зарубежных счетах благодаря развитию ИИ и машинного обучения

продолжить чтение

«Найден. Жив»: как передовые технологии помогают находить пропавших людей

продолжить чтение