Анализ данных (Data analysis)

26 March 2026 11:37

В Claude Code уже 93 команды.

Но чтобы получить 80% пользы, тебе хватит вот этих 16 👇

/init
→ создаёт CLAUDE.md - память проекта и репозитория

/plan
→ сначала думает, потом пишет код

/context
→ показывает, что именно съедает твои токены

/compact
→ очищает контекст прямо в середине сессии

/clear
→ сбрасывает состояние между задачами

/model
→ переключает модели: Opus / Sonnet / Haiku

/btw
→ позволяет задать побочный вопрос, не ломая основной поток работы

/rewind
→ откатывает назад, если всё пошло не туда

/agents
→ запускает несколько суб-агентов параллельно

/chrome
→ управляет браузером: клик, ввод, навигация

/loop
→ прогоняет промпты по кругу, удобно для мониторинга

/simplify
→ 3 агента вместе ревьюят твой код

/permissions
→ заранее разрешает безопасные действия

--dangerously-skip-permissions
→ полностью автоматический режим, без лишних подтверждений

Shift + Tab
→ мгновенное переключение режимов

ultra think
→ максимальная глубина рассуждения

Большинство используют Claude Code как обычный чат-бот.

Поэтому и упираются в потолок.

Продвинутые пользователи работают с ним как с целой системой.

Анализ данных (Data analysis)

26 March 2026 06:13

ARC-AGI-3 - бенчмарк,показал неприятную для всей индустрии вещь: даже топовые frontier-модели сейчас набирают меньше 1%.

Лучшие результаты на старте такие:

- Gemini 3.1 Pro Preview - 0.37%
- GPT-5.4 High - 0.26%
- Opus 4.6 Max - 0.25%

И это, пожалуй, главный вывод.

ARC-AGI-3 - это уже не набор статичных головоломок, как в прошлых версиях ARC. Теперь это интерактивные игровые миры, где агенту нужно самому разбираться, что вообще происходит.

Что именно проверяет новый тест:

- исследование незнакомой среды с нуля
- поиск целей и правил без текстовых инструкций
- построение своей модели мира по ходу задачи
- длинное планирование на много шагов вперёд
- обучение на опыте, а не по шаблону
- пересмотр гипотез, если первые догадки оказались неверными

То есть здесь уже мало просто "хорошо рассуждать в чате".

Нужно адаптироваться в реальном времени, помнить прошлые действия, извлекать сигналы из слабой обратной связи и не скатываться в перебор.

Внутри ARC-AGI-3:
- 150+ новых интерактивных окружений
- почти 1 000 уровней
- replay-сессии, где можно смотреть весь таймлайн решений агента

Скоринг считает не только факт решения, а то, насколько эффективно модель осваивает навык по сравнению с человеком.

Именно поэтому результаты выглядят настолько жёстко.

По сути, ARC Prize говорит прямо:
пока между человеком и ИИ есть такой разрыв в освоении новых задач, говорить о настоящем AGI рано.

И это, возможно, один из самых честных тестов за последнее время.

Не потому что модели "слабые".
А потому что реальная универсальная адаптация всё ещё не решена.

https://arcprize.org/

🐍 полезные ресурсы 🚀Max

@data_analysis_ml

Анализ данных (Data analysis)

25 March 2026 14:28

Все что выпустили Antropic за последнее время.

73 релиза за 52 дня.

Анализ данных (Data analysis)

25 March 2026 11:01

В Claude Code агент теперь сам решает, какие действия можно выполнять 👇

Раньше было два режима:
- либо он постоянно спрашивает разрешение
- либо skip permissions - делает всё без спроса

Первое раздражает.
Второе - рискованно.

Теперь появился auto mode.

В этом режиме Claude:
- сам принимает решения о доступах
- оценивает каждое действие
- безопасные - выполняет сразу
- рискованные - блокирует или ищет альтернативу

По сути:
• это тот же skip permissions, но с встроенной проверкой на потенциальный вред

🧠 Под капотом - классификатор, который анализирует каждый шаг агента

🐍 полезные ресурсы 🚀Max

@data_analysis_ml

Анализ данных (Data analysis)

25 March 2026 03:51

Google представили TurboQuant - алгоритм, который сильно снижает требования к памяти при работе LLM.

KV-cache - это то, что хранит весь контекст во время генерации.
И именно он сейчас становится главным ограничением, а не сами модели.

Чем длиннее диалог или больше пользователей, тем быстрее заканчивается память на GPU.

TurboQuant решает это так:
- сжимает KV-cache минимум в 6 раз
- ускоряет инференс до 8 раз
- сохраняет качество без заметной потери

Это ключевой момент: раньше компрессия почти всегда ухудшала ответы.

Как это устроено:

- сначала данные преобразуются (rotation), чтобы их было проще сжимать
- затем применяется основной алгоритм сжатия (PolarQuant)
- после этого добавляется лёгкая коррекция (QJL), которая убирает ошибки

В итоге получается почти точное восстановление при сильно меньшем объёме.

С TurboQuant:
- модели можно запускать на меньшем количестве GPU
- один сервер может обслуживать больше запросов
- становится проще работать с длинным контекстом
- падает стоимость инференса

По сути, это не про “ускорить модель”, а про перераспределение ресурсов внутри всей системы.

Раньше оптимизировали веса моделей
теперь оптимизируют то, как они работают в проде

И KV-cache, как раз одна из самых дорогих частей.

https://research.google/blog/turboquant-redefining-ai-efficiency-with-extreme-compression/

🐍 полезные ресурсы 🚀Max

@data_analysis_ml

Анализ данных (Data analysis)

24 March 2026 10:10

🚀 Cursor сделал regex-поиск мгновенным

Instant Grep ищет по миллионам файлов за миллисекунды
16.8 сек → 13 мс

И главное:
они не ускоряли regex
они убрали лишний поиск

🧠 Как это работает

- создаётся индекс: куски текста → файлы
- используются триграммы (fil, ile, le_)
- сначала ищутся кандидаты
- потом запускается regex

👉 большинство файлов вообще не открывается

🔥 Ключевая идея - sparse n-grams

- индексируются не все куски
- только самые «полезные»
- редкие символы имеют больший вес

💾 Всё локально

- индекс хранится у тебя
- привязан к Git
- быстрый доступ через memory map

Скорость даёт не regex
а умный отбор файлов до поиска.

https://x.com/cursor_ai/status/2036122609931165985

Анализ данных (Data analysis)

24 March 2026 08:08

🚀 Anthropic показали новый режим:
AI может выполнять задачи на компьютере и по расписанию без твоего участия

Главное:

- Claude управляет компьютером
- кликает, вводит текст, открывает сайты
- выполняет задачи в браузере и приложениях

+ появился режим /schedule:

- ставишь задачу → задаёшь время
- Claude сам запускает и выполняет её
- даже если твой ноут выключен
- отчёты генерируются сами
- соцсети мониторятся автоматически
- задачи выполняются без контроля

https://claude.com/product/cowork#dispatch-and-computer-use

🐍 Python полезные ресурсы 🚀Max

@data_analysis_ml

Анализ данных (Data analysis)

23 March 2026 12:04

🤖 Этот open-source репозиторий даёт твоему ClawdBot “зрение”

Это AI-ассистент в реальном времени для умных очков Meta Ray-Ban.

Он объединяет:
→ голос
→ зрение
→ действия агента

Работает через Gemini Live и OpenClaw.

Как это выглядит:

Ты надеваешь очки → нажимаешь кнопку AI → просто говоришь

Дальше:

• Gemini видит через камеру очков и описывает происходящее
• передаёт задачу в OpenClaw
• OpenClaw выполняет её через подключённые приложения

Можно:
→ отправлять сообщения в WhatsApp / Telegram / iMessage
→ искать информацию в интернете
→ получать ответы голосом

📊 Технически:

• камера очков передаёт изображение примерно 1 кадр в секунду в Gemini
• аудио работает в обе стороны в реальном времени
• OpenClaw выполняет действия как агент

По сути, это полноценный AI-ассистент, который видит мир вместе с тобой

https://github.com/Intent-Lab/VisionClaw

🐍 Python полезные ресурсы 🚀Max

Анализ данных (Data analysis)

23 March 2026 07:39

🌟 Лучшие GitHub-репозитории для Claude Code, которые могут увеличить эффективность твоего следующего проекта:

1. Superpowers
https://github.com/obra/superpowers
→ Набор “супер-скиллов” для Claude: готовые промпты и инструменты, которые расширяют возможности агента (автоматизация, генерация кода, workflow).

2. Awesome Claude Code
https://github.com/hesreallyhim/awesome-claude-code
→ Кураторский список всего полезного вокруг Claude Code: гайды, тулзы, примеры, лучшие практики.

3. GSD (Get Shit Done)
https://github.com/gsd-build/get-shit-done
→ Фреймворк для реального продакшн-использования агентов: ставишь задачи - агент разбивает их и доводит до результата.

4. Claude Mem
https://github.com/thedotmack/claude-mem
→ Система памяти для Claude: позволяет агенту “помнить” контекст, прошлые действия и работать как долгоживущий ассистент.

5. UI UX Pro Max
https://github.com/nextlevelbuilder/ui-ux-pro-max-skill
→ Набор навыков для генерации интерфейсов: помогает Claude делать более качественные UI/UX решения и дизайн.

6. n8n-MCP
https://github.com/czlonkowski/n8n-mcp
→ Интеграция Claude с n8n: можно подключать агента к автоматизациям, API и workflow без кучи кода.

7. Obsidian Skills
https://github.com/kepano/obsidian-skills
→ Навыки для работы с Obsidian: управление заметками, knowledge base и личной базой знаний через Claude.

8. LightRAG
https://github.com/hkuds/lightrag
→ Лёгкая реализация RAG (Retrieval-Augmented Generation): быстро подключаешь свою базу данных к модели для более точных ответов.

9. Everything Claude Code
https://github.com/affaan-m/everything-claude-code
→ Универсальный сборник: шаблоны, примеры, инструменты - всё, чтобы быстро стартовать и прокачать Claude Code.

🎯Полезные Мл-ресурсы 🚀 Max

@data_analysis_ml

Анализ данных (Data analysis)

22 March 2026 13:03

Это уже не code review.
Это distributed system из двух LLM, которые дебажат друг друга.

Анализ данных (Data analysis)

22 March 2026 07:33

⚡️ Андрей Карпаты: спрос на софт взлетит, но это временно

Он отметил важный сдвиг:

Теперь код стал ephemeral (эфемерным, временным).

Его можно:
— переписать за секунды
— адаптировать под любого пользователя
— менять прямо на лету

Фактически весь digital-мир начинает пересобираться в реальном времени.

Что это значит:

• 📈 В краткосрочной перспективе
Спрос на разработку резко растёт,
потому что теперь можно сделать гораздо больше за то же время.

• 🤯 В долгосрочной перспективе
Даже те, кто создаёт AI, понимают:

они могут автоматизировать собственную работу.

Мы приходим к новой реальности: код больше не статичный продукт -
это динамический поток, который постоянно меняется.

Полное интервью: https://www.youtube.com/watch?v=kwSVtQ7dziU&t=1s

🎯Полезные Мл-ресурсы 🚀 Max

@data_analysis_ml

Анализ данных (Data analysis)

21 March 2026 07:28

🚀 Релиз LongCat-Flash-Prover - это одна из самых сильных open-source моделей для формальной математики.

Модель строит и проверяет доказательства как в реальной математике.

Внутри
• 🧠 Не один агент, а гибрид экспертов - модель генерирует и отбирает лучшие цепочки рассуждений
• ⚙️ Алгоритм HisPO - держит длинную логику без развала
• 🔍 Жесткая проверка:
- Lean4 (формальная математика)
- AST-анализ
- проверка корректности
→ галлюцинации почти убраны


📊 Результаты:

• 97.1% на MiniF2F (всего 72 попытки)
• 41.5% на PutnamBench (очень сложные задачи)

Это уже уровень, где open-source начинает догонять топовые research-модели.

📄 Paper: https://github.com/meituan-longcat/LongCat-Flash-Prover/blob/main/LongCat_Flash_Prover_Technical_Report.pdf
📂 GitHub: https://github.com/meituan-longcat/LongCat-Flash-Prover
🤗 Hugging Face: https://huggingface.co/meituan-longcat/LongCat-Flash-Prover

🎯Полезные Мл-ресурсы 🚀 Max

@data_analysis_ml

Анализ данных (Data analysis)

20 March 2026 06:19

🚀 OpenAI усиливает ставку на разработчиков

OpenAI покупает Astral - команду, стоящую за популярными Python-инструментами (uv, Ruff, ty).

Это не просто сделка.
Это шаг к контролю над реальным workflow разработчиков.

И на этом фоне Codex уже показывает мощный рост:

• рост пользователей в 3 раза
• рост использования в 5 раз с начала года
• более 2 млн активных пользователей в неделю

Начинается настоящая гонка:

Claude vs Codex ⚔️

Как уже говорил Дарио:
лучшая AI-компания с лучшим инструментом для программирования, это фундамент общей победы.

Побеждает не просто модель. Побеждает экосистема вокруг разработчиков.

И сейчас OpenAI явно ускоряется.

https://openai.com/index/openai-to-acquire-astral/

🎯Полезные Мл-ресурсы 🚀 Max

@data_analysis_ml

Анализ данных (Data analysis)

19 March 2026 17:04

Разбор рынка ПО: от структуры до методологий

Рынок ПО сегодня — это сочетание облачных решений, on-premise-инфраструктуры и быстро растущих сегментов вроде ИИ и ИБ. Это делает его сложнее не только для анализа, но и для интерпретации.

На вебинаре разберут, как меняется структура рынка в России и мире, как распределяются роли между игроками и какие модели развития выглядят устойчивыми. Отдельный блок посвятят аналитике: почему отчёты дают разные цифры и как это связано с подходами к подсчёту.

📍 25 марта в 12:00 (МСК) — онлайн

Спикеры — представители Apple Hills Digital, iKS-Consulting, Yandex Cloud и JP Innovative.

Регистрируйтесь, чтобы получить целостное понимание рынка, а не набор разрозненных оценок

Анализ данных (Data analysis)

19 March 2026 09:20

⚡️ Runway представила серьёзный прорыв в генерации видео с помощью ИИ на конференции NVIDIA GTC.

Компания показала новую модель, способную генерировать видео в высоком разрешении в настоящем реальном времени.

Ключевая фишка — time-to-first-frame менее 100 мс.
Это значит, что HD-видео начинает генерироваться и воспроизводиться практически мгновенно после команды.

Этот превью-ресёрч был разработан совместно с NVIDIA и работает на их новой архитектуре Vera Rubin.

Такая скорость — важный шаг к созданию General World Model (GWM-1) от Runway.

Технология выходит за рамки обычной генерации видео и движется в сторону живых, интерактивных сред в реальном времени.

https://x.com/runwayml/status/2034284298769985914

🎯Полезные Мл-ресурсы 🚀 Max

@data_analysis_ml

Анализ данных (Data analysis)

26 March 2026 10:37

Для специалистов по анализу данных ключевой вопрос — как быстро и эффективно извлечь нужную информацию из разных источников. Для этого необходим универсальный инструмент. Например, таким может выступать File Search — встроенный инструмент, доступный на платформе Yandex AI Studio. Инструмент работает на базе RAG-подхода и позволяет большим языковым моделям обогащать контекст данными из корпоративной базы знаний.

🚀Недавно платформа представила обновление инструмента и добавила новые возможности:

- Поддержка таблиц CSV и Excel — поиск по структурированным данным теперь встроен, что упрощает работу с финансовыми, маркетинговыми и операционными отчетами.
- Мультимедиа — видео и аудио можно анализировать через специализированный пайплайн, извлекая ценные инсайты из нестандартных источников.

File Search позволяет аналитикам быстрее находить ответы на вопросы, формируя их на основе загруженных корпоративных данных, а не только общих знаний модели о мире, и упрощает интеграцию в существующие BI- и аналитические процессы.

Анализ данных (Data analysis)

25 March 2026 17:57

The AI Scientist официально вышел в Nature - и это уже не просто эксперимент.

Речь про систему, которая способна автоматизировать весь цикл научного исследования:

- генерировать идеи
- писать код
- запускать эксперименты
- оформлять научную статью

Обновлённая версия AI Scientist-v2 уже сгенерировала первую полностью AI-сгенерированную научную работу,
которая прошла полноценное рецензирование людьми.

Теперь вышла публикация в Nature,
где подробно разобрана архитектура системы и показано, как всё это работает на практике.

В ИИ-систему добавили Automated Reviewer - AI-рецензента, который оценивает статьи
на уровне человека и даже стабильнее, чем сами люди.

Исследователями обнаружен прямой закон масштабирования науки -
чем сильнее базовая модель,
тем выше качество научных работ, которые она генерирует.

Это означает простую вещь:
По мере роста моделей и удешевления вычислений
качество AI-науки будет расти автоматически.
Фактически мы подошли к точке, где исследования можно масштабировать так же, как сегодня масштабируют код или контент.

• Nature: https://nature.com/articles/s41586-026-10265-5
• Blog: https://sakana.ai/ai-scientist-nature

@data_analysis_ml

Анализ данных (Data analysis)

25 March 2026 13:03

⚡️ MWS Cloud выпустил сервис по работе с большими языковыми моделями.

MWS GPT Model Hub — облачный сервис, который предоставляет доступ к LLM внутри MWS Cloud Platform. Развертывание занимает секунды, модели подключаются через OpenAI‑совместимый API.

Сейчас в сервисе 10 моделей, включая DeepSeek, Google, Alibaba, Zhipu AI. До конца года добавят еще десяток — с поддержкой преобразования текста в речь и аудио в текст.

Что можно делать с помощью MWS GPT Model Hub:

• запускать AI‑ассистентов без настройки инфраструктуры;
• обрабатывать большие объемы текстовых данных;
• создавать внутренние AI‑сервисы для сотрудников;
• сокращать time‑to‑market вдвое за счет быстрого прототипирования;
• внедрять интеллектуальный поиск в продукты.

К плюшкам: встроенные инструменты биллинга и учета ресурсов отслеживают расходы на AI‑функции по проектам и командам.

Анализ данных (Data analysis)

25 March 2026 09:03

Как перейти от ИИ-экспериментов к рабочим системам

Рассказываем, где узнать реальный опыт тех, кто встроил искусственный интеллект в ключевые процессы компании и извлек из этого реальную выгоду. 22 апреля присоединяйтесь к конференции МЛечный путь от Selectel, провайдера инфраструктуры для ИИ.

Эксперты топовых ИТ-компаний расскажут:

🔺Как ускорить ML-пайплайны и снизить издержки на инференс без потери качества
🔺Как безопасно внедрить генеративные модели в ключевые процессы и управлять эффектом этого внедрения
🔺Как интегрировать модели в существующую ИТ-архитектуру

Конференция пройдет 22 апреля в Москве. Участие бесплатное, регистрируйтесь: https://slc.tl/ib77j

Реклама. АО "Селектел". erid:2W5zFHjUoay

Анализ данных (Data analysis)

24 March 2026 14:13

🚀 Похоже, в Claude Code появилась новая фича - Auto-dream

Пока официально не анонсирована, но её уже заметили в /memory

• Что это такое

Auto-dream - это фоновый подагент Claude, который:
- анализирует последние сессии
- извлекает ключевые знания
- обновляет MEMORY.md
- очищает и переорганизует старые данные

• Как устроена память
- MEMORY.md - это индекс
- отдельные файлы - детали по темам
- /memory - управление системой

👉 по сути, как garbage collector, но для памяти

🐍 Python полезные ресурсы 🚀Max

@data_analysis_ml

Анализ данных (Data analysis)

24 March 2026 09:01

Если вы работаете с выгрузками из баз, логами сервисов или отчетами за годы — вы уже имеете дело со значениями, разделенными запятыми (CSV). Но умеете ли вы загружать CSV в Spark правильно?

На открытом уроке разберем, как из плоского файла получить распределенную коллекцию данных — DataFrame. Поймем, почему DataFrame — это не просто таблица, как настраивать разбор грязных данных, объявлять схему вручную и избегать ошибок в промышленной среде.

Вы увидите, как Spark взаимодействует с файловой системой, научитесь писать код для загрузки CSV в PySpark или Scala и разберетесь, когда достаточно pandas, а когда без Spark не обойтись.

Открытый урок проходит в преддверии старта курса «Spark-разработчик».

➡️ Подробности и регистрация: https://otus.pw/XM07/

Анализ данных (Data analysis)

23 March 2026 16:02

🚀 Ускоряем внедрение ИИ-агентов в реальные задачи на Agents Week

Насыщенный интенсив от Школы анализа данных Яндекса пройдет с 6 по 10 апреля. Много про инженерных подход к современным агентным системам, их мониторинг и масштабирование. За пять дней поймете, с чего начать проектирование и настройку поведения, какие есть практики построения single-agent и multi-agent-систем, как доводить агентов о продакшена.

Формат: лекции с возможностью задать вопрос экспертам и практика.

Программа и спикеры — по ссылке. Там же можно зарегистрироваться до 9 апреля включительно.

Анализ данных (Data analysis)

23 March 2026 10:05

Как запустить микросервисы в Managed Kubernetes

Микросервисное приложение мало просто задеплоить — нужны правила запуска, обновлений, масштабирования и изоляции. Именно они делают эксплуатацию предсказуемой, а инфраструктуру — готовой к росту нагрузки.

1️⃣ разберете, в каких проектах микросервисы действительно нужны и как быстро запустить готовое масштабируемое решение в облаке без лишних сложностей;

2️⃣ рассмотрите базовую структуру Kubernetes для микросервисов: что потребуется сразу, а что можно отложить;

3️⃣обсудите, как организовать деплой, обновления и откаты, чтобы релизы были управляемыми;

4️⃣ настроите масштабирование с помощью нативных инструментов Kubernetes;

5️⃣ свяжете платформу с реестром артефактов;

6️⃣ узнаете, как следить за метриками и логами приложения.

Анализ данных (Data analysis)

23 March 2026 07:21

🤖 Palantir AI + Claude использовались для обнаружения, приоритизации и ударов по более чем 1000 целям в первые 24 часа операции против Ирана

Результат оказался настолько мощным и прорывным, что Пентагон даже не стал ждать.

То, что раньше было просто пилотным проектом и тестировалось в ограниченном режиме…
в один момент стало официальным, постоянным и начало масштабироваться повсюду.

Теперь Palantir - это ключевой “AI-мозг” всей армии США.

Система уже внедряется во все роды войск.

https://www.moneycontrol.com/world/how-palantir-and-anthropic-ai-helped-the-us-hit-1-000-iran-targets-in-24-hours-article-13853331.html

🎯Полезные Мл-ресурсы 🚀 Max

@data_analysis_ml

Анализ данных (Data analysis)

22 March 2026 10:23

🔥 Очень любопытный проект: Supermemory показал 99% на SOTA-бенчмарке памяти

• Supermemory набрал ~99% на LongMemEval_s с использованием экспериментальной техники ASMR (Agentic Search and Memory Retrieval)

• Вместо классического vector search и embeddings используется система параллельных агентов-наблюдателей, которые извлекают структурированные знания из истории взаимодействий сразу по нескольким направлениям

• Используются специализированные поисковые агенты:
→ для точных фактов
→ для связанного контекста
→ для восстановления временной последовательности

• И самое интересное, никакой векторной базы данных не требуется

🚀 Проект станет open-source уже через 11 дней, следим:

https://x.com/DhravyaShah/status/2035517012647272689

🎯Полезные Мл-ресурсы 🚀 Max

@data_analysis_ml

Анализ данных (Data analysis)

22 March 2026 06:22

🔥 Полезная подборка каналов только код, практика и самые передовые инструменты, которые используют разработчики прямо сейчас.👇

🖥 ИИ: t.me/ai_machinelearning_big_data

🖥 Python: t.me/pythonl

🖥 Linux: t.me/linuxacademiya

🖥 C++ t.me/cpluspluc

🖥 Docker: t.me/DevopsDocker

🖥 Хакинг: t.me/linuxkalii

🖥 Devops: t.me/DevOPSitsec

👣 Golang: t.me/Golang_google

🖥 Аналитика: t.me/data_analysis_ml

🖥 Javascript: t.me/javascriptv

🖥 C#: t.me/csharp_ci

🖥 Java: t.me/javatg

🖥 Базы данных: t.me/sqlhub

👣 Rust: t.me/rust_code

🤖 Технологии: t.me/vistehno

💰 Экономика и инвестиции в ИИ t.me/financeStable

💼 Актуальные вакансии: t.me/addlist/_zyy_jQ_QUsyM2Vi


🖥Подборка по Golang: /channel/addlist/MUtJEeJSxeY2YTFi
⚡️ Лучшие ИИ ресурсы: /channel/addlist/2Ls-snqEeytkMDgy

Max ИИ: https://max.ru/ai_machinelearning_big_data
Max Ml: https://max.ru/vistehno
Max python: https://max.ru/pythonl
Max Go: https://max.ru/Golang_google
Max Linux: https://max.ru/linuxkalii
Max Java: https://max.ru/javatg
Max Sql: https://max.ru/sqlhub
Max Devops: https://max.ru/DevOPSitsec
Анализ данных: https://max.ru/data_analysis_ml
C++ : https://max.ru/cpluspluc
C#: https://max.ru/csharp_ci

🖥 Chatgpt бот в тг: t.me/Chatgpturbobot
📚 Бесплатные ит-книги: /channel/addlist/HwywK4fErd8wYzQy

Анализ данных (Data analysis)

21 March 2026 06:28

Первый «ИИ-стажёр» от OpenAI ожидается уже к сентябрю, а полноценная система запланирована к 2028 году.

Благодаря развитию reasoning-моделей и агентных систем вроде Codex, такие инструменты уже показывают резкий рост продуктивности — задачи, которые раньше занимали недели, теперь решаются за дни. Однако они всё ещё сталкиваются с проблемами надёжности и безопасности.

Тем не менее, OpenAI движется по пути создания полностью автономных исследователей.

https://x.com/techreview/status/2034969397513629914

🎯Полезные Мл-ресурсы 🚀 Max

@data_analysis_ml

Анализ данных (Data analysis)

19 March 2026 19:03

🤖 Claude-to-IM Skill: AI Coding Agent for IM Platforms

Этот репозиторий предоставляет мост между Claude Code/Codex и популярными мессенджерами, такими как Telegram, Discord, Feishu и QQ. Пользователи могут взаимодействовать с AI-агентами для программирования через удобный интерфейс, получая ответы в реальном времени.

🚀 Основные моменты:
- Поддержка четырех платформ: Telegram, Discord, Feishu, QQ
- Интерактивная настройка с пошаговыми инструкциями
- Контроль разрешений на использование инструментов
- Возможность просмотра ответов в реальном времени
- Сохранение сессий после перезапуска

📌 GitHub: https://github.com/op7418/Claude-to-IM-skill

#javascript

Анализ данных (Data analysis)

19 March 2026 12:26

Data Science и Data Engineering: какое направление выбрать в 2026 году?

🎧 1 апреля пройдет День открытых дверей онлайн-магистратуры НИЯУ МИФИ «Специалист по работе с данными и ИИ» в партнёрстве с Яндекс Практикумом.

На встрече обсудят:

💙 как рост ИИ трансформируют рынок труда
💙 4 трека для развития: ML, CV, NLP и Data Engineering
💙 какие задачи усложняются и где усиливается конкуренция

И расскажут, как за 2 года освоить фундаментальную базу, собрать портфолио из проектов и получить диплом магистра без отрыва от работы.

Анализ данных (Data analysis)

19 March 2026 08:14

⚠️ Отчёты выглядят убедительно. Графики растут. Решения принимаются быстро. Но один вопрос может обрушить всю картину: насколько качественные ваши данные?

Проблема плохих данных редко заметна сразу. Она проявляется позже — в сломанных маркетинговых акциях, ошибках кредитного скоринга, неверных управленческих решениях и потерянной прибыли.

👨‍💻 На открытом уроке 1 апреля в 20:00 МСК разберём, как на практике выявлять проблемы в данных и предотвращать их последствия. Вы узнаете, что такое Data Quality, какие 6 ключевых метрик качества данных используют международные стандарты, и как автоматизировать контроль данных с помощью современных инструментов. На занятии проведём экспресс-аудит данных на реальном примере и покажем, как находить ошибки, которые напрямую влияют на бизнес-показатели.

➡️ Открытый урок проходит в преддверии старта курса «Качество данных / Data Quality». Принять участие: https://tglink.io/f683f51a044aad?erid=2W5zFHtJhRT
#реклама
О рекламодателе