Инструмент c AI-логикой для создания дерева метрик MetricTree
Всем привет!Меня зовут Владимир Павлов, я продакт-менеджер. Недавно я проходил кейс-интервью и получил отказ со следующим комментарием: «Правильно выбираешь ключевые метрики, но не хватает измеримости, структуры, прокси‑ и контр‑метрик».Получив данный фидбек, я решил углубиться в метрики, но не нашел простого инструмента для тренировок их построения и работы с ними. Пришлось создать свой инструмент для этих целей :-)Оплатив платный доступ к GPT, приступил к Vibe Coding. Весь процесс занял примерно 2 недели, занимаясь по вечерам в будние дни + выходные.Остановился на следующем объеме функциональности:
Сравниваю Jupyter Notebook, Google Colab, Kaggle и Marimo глазами исследователя и начинающего Data Scientist
Я пришел в Data Science не сразу. Учился в магистратуре по вечерам, работая в совершенно другой сфере (строительство). Осваивать машинное обучение и анализ данных было интересно, но один из самых неожиданных вопросов, который возник буквально сразу - в какой среде писать код?На первый взгляд кажется, что Jupyter Notebook, Google Colab, Kaggle и сравнительно новая Marimo - это одно и то же, ноутбук с ячейками и Python (так же поддерживаются другие языки программирования). Но на практике каждая из этих сред подходит для разных задач, где-то удобнее учиться, а где-то работать командой.
Клеточный автомат Коллатца или экосистема лабиринта?
ВведениеИзучая, получившийся клеточный автомат Коллатца (CCA), ранее описанный в статье. Я задумался о том, как лучше показать взаимодействие его клеток, чтобы это было доступно и наглядно. Простое описание опций, это теоретическая часть, но как известно, практика, помогает укрепить понимание протекающих процессов.
В «Блокнот» теперь можно добавлять таблицы
Microsoft добавила таблицы в «Блокнот» в Windows 11. Это позволит легко вставлять таблицы в документ, чтобы структурировать заметки.
Nano Banana Pro — почему это прорывная модель генерации и редактирования изображений? Проверяем на реальных примерах
20 ноября состоялся официальный
Какой Ai-шник нынче нужон?! – Исследование ИИ рынка труда РФ
Последние полгода ловлю море статей о том, как направление AI будто бы стремительно растёт, специалистов нужно огромное количество, и платят много и без лишних вопросов. Долго думал, как можно проверить все эти заявления не через абстрактные «экспертные мнения», а на реальных и доступных каждому данных.В итоге словил простую эврику: «Почему бы просто не залезть на HH и не посмотреть, кого действительно ищут и в каком количестве?»Спустя пару недель сбора и разметки данных я готов показать небольшое исследование отечественного рынка вакансий, связанного с искусственным интеллектом.
ИИ, BI и управление на основе данных: закрывается регистрация на форум ViRush 2030
Сегодня в 15-00 закроется регистрация на одно из самых масштабных событий в сфере управления на основе данных и бизнес-аналитики, ежегодную конференцию ViRush. В этом году мероприятие проходит на площадке Кластер Ломоносов и уже набрало более 1000 регистраций. Если вы хотите получить из первых рук информацию о внедрении BI и построении современных практик управления в таких компаниях как "Газпром Недра", "Нацпроектстрой", Positive Technologies, FESCO, ОЭК, РСХБ, "Росгеолфонд", ARLIFT, ТОЧНО и других, регистрация все еще открыта до 15:00 сегодня. Под катом - некоторые подробности о конференции.
What‑if анализ сегодня: от Excel‑зоопарка к ИИ‑агентам
Всем привет!Меня зовут Александр Костюков, я занимаюсь стратегическим развитием ИИ-аналитика EasyReport. Сегодня хочу поделиться с вами своими размышлениями о том, как анализ “что если” превращается из экселевской игрушки в реальный управленческий инструмент, который теперь можно автоматизировать.“Что если” и с чем его едятВыравниваем инфо-поле:What-if анализ — это метод оценки последствий изменения входных параметров какой-то рассчитываемой модели, например: - “Что произойдет с себестоимостью единицы продукции и маржой, если тариф на э/э вырастет на 3%?”; - “
Больше, чем BI: 23 фичи Luxms BI, которыми мы гордимся. Часть 2: Функционал классической BI-системы
Это вторая часть серии «23 фичи Luxms BI, которыми мы гордимся». В первой (прочитать можно здесь) мы говорили о платформенности и архитектуре — о том, на чём держится система.А сегодня расскажем о базе, о функционале классической BI-системы, который и делает систему BI-системой.Этот раздел про то, без чего не обходится ни одна зрелая BI-система — визуализации, переменные, геоаналитика, сводные таблицы и внутренний язык. Мы не столько гордимся самим фактом их наличия — всё это действительно есть во многих решениях, сколько тем,
ЗАВОД НА ВСЕ 100! КАК ПОЛУЧИТЬ КОНКУРЕНТНОЕ ПРЕИМУЩЕСТВО ЗА СЧЕТ РЕКОМЕНДАТЕЛЬНЫХ СИСТЕМ ДЛЯ ПОДДЕРЖКИ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ
Часть 1. «Цифровая пена» всё сильнее затягиваетС одной стороны за несколько сотен лет принципиально не изменилась логика производства продукта: оборудование и рабочие на основании технологических карт/рецептур перерабатывают сырье и материалы в полуфабрикаты и готовую продукцию, передавая результат своей работы дальше по участкам до склада готовой продукции для отгрузки покупателям, при этом собственники ожидают максимальной отдачи от инвестиций.
