Darts: библиотека для временных рядов
В Python хватает инструментов для работы с временными рядами, но обычно приходится жонглировать тремя‑четырьмя пакетами с разными API. Darts — библиотека, которая собирает всё в одном месте: статистические модели, градиентный бустинг, нейросети — и работает по знакомой схеме fit() / predict(). Сегодня разберём её подробно: что умеет, где удобна, как использовать в задачах.Установка# Минимальная установка — статистические модели pip install darts # Полная установка — включая PyTorch-модели и Prophet pip install "u8darts" # Если хотите точечно: pip install "u8darts" # нейросети pip install "u8darts" # Facebook Prophet
Классический поиск уходит в прошлое: как бизнесу адаптироваться и расти в 2026 году
За последние несколько лет, с момента бума ИИ-чатов, всё больше людей заменяют привычный поиск в Google и Яндекс на диалог со своим ИИ-компаньоном. Это проще: не нужно искать ответ среди десятков ссылок — вы сразу получаете результат. Статистика за 2025 год подтверждает этот тектонический сдвиг: спрос на чат-боты показал взрывной рост. Только в Рунете ChatGPT получает более 1,17 миллиона поисковых запросов в месяц, а глобально эта цифра приближается к 47 миллиардам.Почему пользователи уходят от поисковой строки к промптам?Оперативность и структура.
«Сбер» открыл исходный код и веса модели своего робота Грина на базе нейросети Green-VLA
Команда Центра Робототехники «Сбера» открыла исходный код на Python и веса модели для робота Грина (на GitHub, веса на
Одна функция, которая заменила аналитика
Алексей — финансовый директор. Умный, занятой, не любящий ждать. Каждый понедельник он открывает Excel с продажами за прошлую неделю и задаёт вопросы.Но Excel — не собеседник. Алексей идёт к аналитику.Аналитик строит сводную, ищет причины, пишет письмо. Иногда это занимает полдня. Иногда — до вторника.Я посчитал: среднее время от вопроса Алексея до ответа было 2 часа 17 минут. Сейчас — 4 минуты 30 секунд. Алексей пишет вопрос в чат, получает ответ с цифрами и объяснением.Расскажу, как это работает. Без BI-систем, без баз данных, без аналитика в цепочке — просто Python и Claude API.Что за задача
Обзор книг аналитика данных
Привет! Меня зовут Таня, я аналитик данных и люблю бумажный формат книг (если есть сомнения, сначала пробую электронную версию, но если книга заходит всегда беру бумажную версию). В этой статье честный обзор без рекламы, тех книг, которые я купила не так давно в бумажном формате.Что в моем списке«Математика для Data Science» «Алгоритмы и структуры данных» Миядзаки «Прикладные структуры данных и алгоритмы» Венгроу «Грокаем алгоритмы искусственного интеллекта»
Как мы научились честно считать эффект промокодов: Causal Inference в онлайн-доставке X5 Digital
Привет, Хабр! Меня зовут Кореньков Александр, и я работаю в команде «Выгода и вовлечение» в направлении продуктовой аналитики онлайн-доставки в компании X5 Digital. Занимаюсь машинным обучением на стыке с продуктовой аналитикой: оцениваю эффективность маркетинговых механик и рекламных каналов, а после стараюсь помочь бизнесу принимать верные решения, основанные не на ощущениях, а на данных и результатах их анализа.
Как мы с ИИ сделали локальный ИИ, который учится по моим книгам и пишет за меня отчёты
Предыстория: зачем вообще это нужноКаждый семестр одна и та же история: кипа учебников, дедлайны, отчёты, которые нужно было сдать «вчера», и презентации, от одного вида которых хочется закрыть ноутбук. ChatGPT и Claude помогают, но:Они не читали мои учебники — отвечают «в целом», а не по конкретному материалу курсаКонфиденциальность — не все учебные материалы хочется загружать в облакоЗависимость от интернета — в поезде, в общаге с плохим Wi-Fi это критичноСтоимость — подписки на API складываются
«Анализ данных. Как стать профессионалом». Обзор книги
Издательская практика в настоящее время требует оценивать англоязычные книги, а в идеале — отлавливать бестселлеры — задолго до выхода, по первым черновикам. Занятие увлекательное, но порой рискованное. Поэтому в потенциальной переводной книге мы ищем сочетание «широкого контекста» и заключённой внутри него «необходимой новизны». Книга должна быть понятна и интересна широкой аудитории, но не перемалывать в очередной раз широко известные вещи, к тому же разобранные в блогах, а серьёзно облегчать повседневный труд и при этом предлагать ступеньку для роста.
