#анализ_данных

HabrКак делать грамотный бэктест и анализ торговой стратегии: метрики, сигналы, сделки и выводы в алготрейдингеВ этой статье я покажу, как протестировать стратегию по реальным историческим данным , сохранить сигналы, симулировать сделки, рассчитать метрики — и понять, стоит ли стратегия того, чтобы торговать ей на бирже. Все примеры — на Python. В предыдущей статье я показывал написание бота и бектест кода, который просто выдаёт сухие сделки и реализованную прибыль в %. Однако существует много разных параметров и переменных стратегии, без которых ее использование обычно убыточно.<a href="https://habr.com/ru/articles/935196/" rel="nofollow noopener" translate="no" target="_blank">https://habr.com/ru/articles/935196/</a><a href="https://zhub.link/tags/%D1%81%D1%82%D0%B0%D1%82%D0%B8%D1%81%D1%82%D0%B8%D0%BA%D0%B0" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener" target="_blank">#статистика</a> <a href="https://zhub.link/tags/%D0%B0%D0%BB%D0%B3%D0%BE%D1%80%D0%B8%D1%82%D0%BC%D1%8B" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener" target="_blank">#алгоритмы</a> <a href="https://zhub.link/tags/%D1%84%D0%B8%D0%BD%D0%B0%D0%BD%D1%81%D1%8B" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener" target="_blank">#финансы</a> <a href="https://zhub.link/tags/%D0%B0%D0%BB%D0%B3%D0%BE%D1%82%D1%80%D0%B5%D0%B9%D0%B4%D0%B8%D0%BD%D0%B3" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener" target="_blank">#алготрейдинг</a> <a href="https://zhub.link/tags/%D0%B4%D0%B0%D0%BD%D0%BD%D1%8B%D0%B5" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener" target="_blank">#данные</a> <a href="https://zhub.link/tags/%D0%B0%D0%BD%D0%B0%D0%BB%D0%B8%D0%B7_%D0%B4%D0%B0%D0%BD%D0%BD%D1%8B%D1%85" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener" target="_blank">#анализ_данных</a>

HabrМгновенный доступ к данным для 1 000 + директоров с помощью ИИ. Кейс ритейлераВ этой статье расскажем о том, как компания Лэтуаль столкнулась с необходимостью организовать быстрый доступ к аналитике для управленческого состава, с какими сложностями столкнулась и к чему пришла в итоге (и как пригодился ИИ). Одной из ключевых задач компании является ускорение реакции на изменения показателей в течение дня для всех уровней управленческой вертикали — от топ-менеджмента до управляющих оффлайн-магазинов. Для этого нужен быстрый и удобный доступ к оперативным показателям деятельности каждого магазина. В компании был реализован механизм рассылок отчетности, однако он не удовлетворял всем требованиям.<a href="https://habr.com/ru/companies/sapiens_solutions/articles/935068/" rel="nofollow noopener" translate="no" target="_blank">https://habr.com/ru/companies/sapiens_solutions/articles/935068/</a><a href="https://zhub.link/tags/ai" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener" target="_blank">#ai</a> <a href="https://zhub.link/tags/%D0%B8%D0%B8_%D0%B0%D0%B3%D0%B5%D0%BD%D1%82%D1%8B" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener" target="_blank">#ии_агенты</a> <a href="https://zhub.link/tags/%D0%B8%D1%81%D0%BA%D1%83%D1%81%D1%81%D1%82%D0%B2%D0%B5%D0%BD%D0%BD%D1%8B%D0%B9_%D0%B8%D0%BD%D1%82%D0%B5%D0%BB%D0%BB%D0%B5%D0%BA%D1%82" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener" target="_blank">#искусственный_интеллект</a> <a href="https://zhub.link/tags/bi" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener" target="_blank">#bi</a> <a href="https://zhub.link/tags/%D0%B2%D0%B8%D0%B7%D1%83%D0%B0%D0%BB%D0%B8%D0%B7%D0%B0%D1%86%D0%B8%D1%8F_%D0%B4%D0%B0%D0%BD%D0%BD%D1%8B%D1%85" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener" target="_blank">#визуализация_данных</a> <a href="https://zhub.link/tags/%D0%B0%D0%BD%D0%B0%D0%BB%D0%B8%D0%B7_%D0%B4%D0%B0%D0%BD%D0%BD%D1%8B%D1%85" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener" target="_blank">#анализ_данных</a> <a href="https://zhub.link/tags/%D0%B1%D0%B8%D0%B7%D0%BD%D0%B5%D1%81_%D0%B0%D0%BD%D0%B0%D0%BB%D0%B8%D1%82%D0%B8%D0%BA%D0%B0" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener" target="_blank">#бизнес_аналитика</a> <a href="https://zhub.link/tags/datadriven" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener" target="_blank">#datadriven</a> <a href="https://zhub.link/tags/datadriven_decisions" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener" target="_blank">#datadriven_decisions</a> <a href="https://zhub.link/tags/business_intelligence" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener" target="_blank">#business_intelligence</a>

HabrИИ ускоряет работу, но замедляет проект?Я — разработчик на C++, и да, я использую нейросети: спрашиваю у них про тонкости стандарта, нахожу нужные функции в библиотеках без документации, прошу сгенерировать простую функцию и даже — проверить мой код. Всё это быстро и удобно. Ощущение, будто работаешь на околосветовой скорости. Пришла уверенность, что вот оно, настоящее программирование, состояние потока, ощущение полёта! Но потом я заметила странную вещь: тикеты стали закрываться чаще, а релизы — наоборот, выходили медленнее. Это как вырваться вперёд в командной гонке: ты едешь впереди, а ветер и рассинхронизация тормозят и путают остальных. В итоге — твой отрыв не помогает, а сбивает темп всей команды. Меня это обескуражило. Я решила разобраться, почему ощущение продуктивности разработчика так отличается от реальных результатов команды, как связаны ИИ-инструменты с метриками времени и качества, а также почему высокая продуктивность требует чего-то большего, чем быстрого написания кода.<a href="https://habr.com/ru/companies/first/articles/934870/" rel="nofollow noopener" translate="no" target="_blank">https://habr.com/ru/companies/first/articles/934870/</a><a href="https://zhub.link/tags/%D0%B0%D0%BD%D0%B0%D0%BB%D0%B8%D1%82%D0%B8%D0%BA%D0%B0" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener" target="_blank">#аналитика</a> <a href="https://zhub.link/tags/%D0%B0%D0%BD%D0%B0%D0%BB%D0%B8%D0%B7_%D0%B4%D0%B0%D0%BD%D0%BD%D1%8B%D1%85" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener" target="_blank">#анализ_данных</a> <a href="https://zhub.link/tags/%D0%B8%D1%81%D0%BA%D1%83%D1%81%D1%81%D1%82%D0%B2%D0%B5%D0%BD%D0%BD%D1%8B%D0%B9_%D0%B8%D0%BD%D1%82%D0%B5%D0%BB%D0%BB%D0%B5%D0%BA%D1%82" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener" target="_blank">#искусственный_интеллект</a> <a href="https://zhub.link/tags/%D0%B8%D0%B8" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener" target="_blank">#ии</a> <a href="https://zhub.link/tags/copilot" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener" target="_blank">#copilot</a>

HabrКак я написал алгоритмического бота на Python для торговли по индикаторам на BybitПолный разбор создания алгоритмического трейдинг-бота с использованием индикатора Bollinger Bands, кластерных сигналов и API Bybit. 1700% прибыли за год использования.<a href="https://habr.com/ru/articles/934602/" rel="nofollow noopener" translate="no" target="_blank">https://habr.com/ru/articles/934602/</a><a href="https://zhub.link/tags/%D0%A2%D1%80%D0%B5%D0%B9%D0%B4%D0%B8%D0%BD%D0%B3" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener" target="_blank">#Трейдинг</a> <a href="https://zhub.link/tags/%D0%90%D0%BB%D0%B3%D0%BE%D1%80%D0%B8%D1%82%D0%BC%D0%B8%D1%87%D0%B5%D1%81%D0%BA%D0%B0%D1%8F_%D1%82%D0%BE%D1%80%D0%B3%D0%BE%D0%B2%D0%BB%D1%8F" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener" target="_blank">#Алгоритмическая_торговля</a> <a href="https://zhub.link/tags/%D0%B0%D0%BB%D0%B3%D0%BE%D1%80%D0%B8%D1%82%D0%BC%D1%8B" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener" target="_blank">#алгоритмы</a> <a href="https://zhub.link/tags/%D0%B0%D0%BD%D0%B0%D0%BB%D0%B8%D0%B7_%D0%B4%D0%B0%D0%BD%D0%BD%D1%8B%D1%85" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener" target="_blank">#анализ_данных</a> <a href="https://zhub.link/tags/%D1%82%D0%BE%D1%80%D0%B3%D0%BE%D0%B2%D1%8B%D0%B9_%D0%B1%D0%BE%D1%82" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener" target="_blank">#торговый_бот</a> <a href="https://zhub.link/tags/%D0%BA%D1%80%D0%B8%D0%BF%D1%82%D0%BE%D0%B2%D0%B0%D0%BB%D1%8E%D1%82" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener" target="_blank">#криптовалют</a> <a href="https://zhub.link/tags/crypto" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener" target="_blank">#crypto</a> <a href="https://zhub.link/tags/%D1%84%D0%B8%D0%BD%D0%B0%D0%BD%D1%81%D1%8B" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener" target="_blank">#финансы</a> <a href="https://zhub.link/tags/%D0%B8%D0%BD%D0%B4%D0%B8%D0%BA%D0%B0%D1%82%D0%BE%D1%80%D1%8B" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener" target="_blank">#индикаторы</a> <a href="https://zhub.link/tags/%D0%BC%D0%B0%D1%82%D0%B5%D0%BC%D0%B0%D1%82%D0%B8%D1%87%D0%B5%D1%81%D0%BA%D0%B8%D0%B5_%D0%BC%D0%BE%D0%B4%D0%B5%D0%BB%D0%B8" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener" target="_blank">#математические_модели</a>

HabrКак ИТ-инструменты помогают финансисту расти в 3 раза быстрее — уровень hardЭто вторая часть материала о финансовом стеке — теперь на уровне hard. В этой статье — не про SUM и диаграммы. Здесь речь пойдёт об ИТ-инструментах, которые помогают финансистам выйти за пределы ручной рутины, автоматизировать ключевые процессы и действительно влиять на бизнес. Если вы уже уверенно работаете в Excel, пишете SQL-запросы и собираете отчёты — пора двигаться дальше. Power Query, витрины в SQL, архитектура BI, Python, API — всё, что позволит вам: - ускориться в 3 раза, - сократить рутину до минимума, - стать архитектором аналитики, а не просто исполнителем. Разберём, какие навыки нужны на продвинутом уровне, какие задачи они решают, как учиться эффективно — и как собрать из всего этого живую, работающую систему, встроенную в ваш рабочий процесс. Окунуться в мир автоматизации аналитики<a href="https://habr.com/ru/companies/sibur_official/articles/931134/" rel="nofollow noopener" translate="no" target="_blank">https://habr.com/ru/companies/sibur_official/articles/931134/</a><a href="https://zhub.link/tags/%D1%86%D0%B8%D1%84%D1%80%D0%BE%D0%B2%D0%BE%D0%B9_%D1%81%D0%B8%D0%B1%D1%83%D1%80" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener" target="_blank">#цифровой_сибур</a> <a href="https://zhub.link/tags/%D1%84%D0%B8%D0%BD%D0%B0%D0%BD%D1%81%D1%8B" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener" target="_blank">#финансы</a> <a href="https://zhub.link/tags/%D1%84%D0%B8%D0%BD%D0%B0%D0%BD%D1%81%D1%8B_%D0%B2_it" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener" target="_blank">#финансы_в_it</a> <a href="https://zhub.link/tags/%D0%B0%D0%BD%D0%B0%D0%BB%D0%B8%D1%82%D0%B8%D0%BA%D0%B0" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener" target="_blank">#аналитика</a> <a href="https://zhub.link/tags/%D0%B0%D0%BD%D0%B0%D0%BB%D0%B8%D0%B7_%D0%B4%D0%B0%D0%BD%D0%BD%D1%8B%D1%85" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener" target="_blank">#анализ_данных</a> <a href="https://zhub.link/tags/%D0%BF%D1%80%D0%BE%D0%B3%D1%80%D0%B0%D0%BC%D0%BC%D0%B8%D1%80%D0%BE%D0%B2%D0%B0%D0%BD%D0%B8%D0%B5" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener" target="_blank">#программирование</a> <a href="https://zhub.link/tags/%D0%B0%D0%B2%D1%82%D0%BE%D0%BC%D0%B0%D1%82%D0%B8%D0%B7%D0%B0%D1%86%D0%B8%D1%8F" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener" target="_blank">#автоматизация</a> <a href="https://zhub.link/tags/%D1%84%D0%B8%D0%BD%D0%B0%D0%BD%D1%81%D0%BE%D0%B2%D0%B0%D1%8F_%D0%BC%D0%BE%D0%B4%D0%B5%D0%BB%D1%8C" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener" target="_blank">#финансовая_модель</a> <a href="https://zhub.link/tags/sql" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener" target="_blank">#sql</a> <a href="https://zhub.link/tags/%D0%BA%D0%B0%D1%80%D1%8C%D0%B5%D1%80%D0%BD%D1%8B%D0%B9_%D1%80%D0%BE%D1%81%D1%82" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener" target="_blank">#карьерный_рост</a>

HabrСтатистика для UX-исследователей. Часть 4 — коэффициенты корреляцииПривет! Это Маша и Серёжа, в прошлом тексте мы научились анализировать связи между двумя качественными переменными, а сегодня расскажем, как анализировать линейную зависимость между двумя количественными .<a href="https://habr.com/ru/companies/skbkontur/articles/930964/" rel="nofollow noopener" translate="no" target="_blank">https://habr.com/ru/companies/skbkontur/articles/930964/</a><a href="https://zhub.link/tags/%D1%81%D1%82%D0%B0%D1%82%D0%B8%D1%81%D1%82%D0%B8%D0%BA%D0%B0" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener" target="_blank">#статистика</a> <a href="https://zhub.link/tags/%D0%BF%D0%B8%D1%80%D1%81%D0%BE%D0%BD" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener" target="_blank">#пирсон</a> <a href="https://zhub.link/tags/%D0%BA%D0%BE%D1%80%D1%80%D0%B5%D0%BB%D1%8F%D1%86%D0%B8%D1%8F" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener" target="_blank">#корреляция</a> <a href="https://zhub.link/tags/%D0%BA%D0%BE%D0%BB%D0%B8%D1%87%D0%B5%D1%81%D1%82%D0%B2%D0%B5%D0%BD%D0%BD%D1%8B%D0%B5_%D0%B8%D1%81%D1%81%D0%BB%D0%B5%D0%B4%D0%BE%D0%B2%D0%B0%D0%BD%D0%B8%D1%8F" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener" target="_blank">#количественные_исследования</a> <a href="https://zhub.link/tags/ux" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener" target="_blank">#ux</a> <a href="https://zhub.link/tags/%D0%B8%D1%81%D1%81%D0%BB%D0%B5%D0%B4%D0%BE%D0%B2%D0%B0%D0%BD%D0%B8%D1%8F_%D0%BF%D0%BE%D0%BB%D1%8C%D0%B7%D0%BE%D0%B2%D0%B0%D1%82%D0%B5%D0%BB%D0%B5%D0%B9" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener" target="_blank">#исследования_пользователей</a> <a href="https://zhub.link/tags/%D0%BE%D0%BF%D1%80%D0%BE%D1%81" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener" target="_blank">#опрос</a> <a href="https://zhub.link/tags/%D0%B0%D0%BD%D0%B0%D0%BB%D0%B8%D0%B7_%D0%B4%D0%B0%D0%BD%D0%BD%D1%8B%D1%85" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener" target="_blank">#анализ_данных</a>

HabrКак мы разработали гибкий пайплайн для прогноза временных рядов любых метрикПрактически каждый ML‑разработчик сталкивался с прогнозированием временных рядов, ведь окружающие нас сущности и метрики зачастую зависят от времени. Меня зовут Александр Елизаров, я работаю в группе аналитики ключевых показателей в бизнес‑группе Поиска и рекламных технологий. В течение нескольких лет нам приходилось прогнозировать большое количество временных рядов разных доменных областей: от поисковой доли Яндекса до DAU определённых сервисов. Чтобы успешно справляться с этой задачей, мы вместе с коллегами разработали собственный прогнозный фреймворк. В этой статье я расскажу, как создать универсальный и гибкий пайплайн для прогнозирования. Под катом рассмотрим: — правильно выстроенную иерархию данных; — методы консистентного предсказания абсолютных и относительных метрик; — частые проблемы моделей и то, как мы их фиксили; — а также все важные этапы, о которых нельзя забывать, когда работаешь с временными рядами.<a href="https://habr.com/ru/companies/yandex/articles/930014/" rel="nofollow noopener" translate="no" target="_blank">https://habr.com/ru/companies/yandex/articles/930014/</a><a href="https://zhub.link/tags/machine_learning" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener" target="_blank">#machine_learning</a> <a href="https://zhub.link/tags/%D1%8F%D0%BD%D0%B4%D0%B5%D0%BA%D1%81" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener" target="_blank">#яндекс</a> <a href="https://zhub.link/tags/%D0%B2%D1%80%D0%B5%D0%BC%D0%B5%D0%BD%D0%BD%D1%8B%D0%B5_%D1%80%D1%8F%D0%B4%D1%8B" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener" target="_blank">#временные_ряды</a> <a href="https://zhub.link/tags/%D0%BC%D0%B0%D1%88%D0%B8%D0%BD%D0%BD%D0%BE%D0%B5_%D0%BE%D0%B1%D1%83%D1%87%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D0%B5" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener" target="_blank">#машинное_обучение</a> <a href="https://zhub.link/tags/%D0%B0%D0%BD%D0%B0%D0%BB%D0%B8%D1%82%D0%B8%D0%BA%D0%B0_%D0%B4%D0%B0%D0%BD%D0%BD%D1%8B%D1%85" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener" target="_blank">#аналитика_данных</a> <a href="https://zhub.link/tags/%D0%B0%D0%BD%D0%B0%D0%BB%D0%B8%D0%B7_%D0%B4%D0%B0%D0%BD%D0%BD%D1%8B%D1%85" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener" target="_blank">#анализ_данных</a>

HabrБазовый Python для аналитика данных: подборка для самостоятельного обученияПривет! Это команда курса<a href="https://habr.com/ru/companies/yandex_praktikum/articles/929488/" rel="nofollow noopener" translate="no" target="_blank">https://habr.com/ru/companies/yandex_praktikum/articles/929488/</a><a href="https://zhub.link/tags/python" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener" target="_blank">#python</a> <a href="https://zhub.link/tags/python_%D0%B4%D0%BB%D1%8F_%D0%B0%D0%BD%D0%B0%D0%BB%D0%B8%D0%B7%D0%B0_%D0%B4%D0%B0%D0%BD%D0%BD%D1%8B%D1%85" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener" target="_blank">#python_для_анализа_данных</a> <a href="https://zhub.link/tags/%D0%B0%D0%BD%D0%B0%D0%BB%D0%B8%D0%B7_%D0%B4%D0%B0%D0%BD%D0%BD%D1%8B%D1%85" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener" target="_blank">#анализ_данных</a>

HabrОсновы ETL на примере работы с Superset, Airflow и ClickHouseВ этой статье я расскажу, как можно запустить простой ETL-процесс на виртуальном сервере, используя связку Superset, Airflow и ClickHouse. В качестве платформы я взял готовую конфигурацию от Beget, включающую Superset и Airflow из коробки — это позволяет сосредоточиться на логике обработки данных, а не на настройке окружения. В качестве примера мы подготовим процесс выгрузки и визуализации данных о товарах с сайта Wildberries. Для извлечения данных мы будем использовать Python-библиотеки selenium и BeautifulSoup — они хорошо подходят для парсинга веб-страниц. Дополнительно применим re для обработки текстовой информации с помощью регулярных выражений.<a href="https://habr.com/ru/companies/beget/articles/928712/" rel="nofollow noopener" translate="no" target="_blank">https://habr.com/ru/companies/beget/articles/928712/</a><a href="https://zhub.link/tags/etl" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener" target="_blank">#etl</a> <a href="https://zhub.link/tags/apache_airflow" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener" target="_blank">#apache_airflow</a> <a href="https://zhub.link/tags/apache_superset" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener" target="_blank">#apache_superset</a> <a href="https://zhub.link/tags/clickhouse" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener" target="_blank">#clickhouse</a> <a href="https://zhub.link/tags/dag" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener" target="_blank">#dag</a> <a href="https://zhub.link/tags/%D0%BE%D0%B1%D1%80%D0%B0%D0%B1%D0%BE%D1%82%D0%BA%D0%B0_%D0%B4%D0%B0%D0%BD%D0%BD%D1%8B%D1%85" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener" target="_blank">#обработка_данных</a> <a href="https://zhub.link/tags/bi%D0%B8%D0%BD%D1%81%D1%82%D1%80%D1%83%D0%BC%D0%B5%D0%BD%D1%82%D1%8B" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener" target="_blank">#biинструменты</a> <a href="https://zhub.link/tags/%D0%B0%D0%BD%D0%B0%D0%BB%D0%B8%D0%B7_%D0%B4%D0%B0%D0%BD%D0%BD%D1%8B%D1%85" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener" target="_blank">#анализ_данных</a> <a href="https://zhub.link/tags/beget" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener" target="_blank">#beget</a>

HabrПроблема подглядывания и последовательное А/Б тестированиеХабр, привет! Сегодня узнаем, что такое проблема подглядывания и почему она появляется. Реализуем аналог метода Покока и критерий Вальда для последовательного тестирования. Посмотрим, можно ли одновременно подглядывать и контролировать вероятности ошибок при том же размере групп. Обсудим границы применимости последовательного тестирования.<a href="https://habr.com/ru/companies/X5Tech/articles/926546/" rel="nofollow noopener" translate="no" target="_blank">https://habr.com/ru/companies/X5Tech/articles/926546/</a><a href="https://zhub.link/tags/%D1%81%D1%82%D0%B0%D1%82%D0%B8%D1%81%D1%82%D0%B8%D0%BA%D0%B0" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener" target="_blank">#статистика</a> <a href="https://zhub.link/tags/%D0%B0%D0%BD%D0%B0%D0%BB%D0%B8%D1%82%D0%B8%D0%BA%D0%B0" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener" target="_blank">#аналитика</a> <a href="https://zhub.link/tags/%D0%B0%D0%BD%D0%B0%D0%BB%D0%B8%D0%B7_%D0%B4%D0%B0%D0%BD%D0%BD%D1%8B%D1%85" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener" target="_blank">#анализ_данных</a> <a href="https://zhub.link/tags/ab_testing" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener" target="_blank">#ab_testing</a> <a href="https://zhub.link/tags/data_driven" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener" target="_blank">#data_driven</a> <a href="https://zhub.link/tags/data_science" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener" target="_blank">#data_science</a> <a href="https://zhub.link/tags/ab%D1%82%D0%B5%D1%81%D1%82%D0%B8%D1%80%D0%BE%D0%B2%D0%B0%D0%BD%D0%B8%D0%B5" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener" target="_blank">#abтестирование</a> <a href="https://zhub.link/tags/%D0%BF%D1%80%D0%BE%D0%B2%D0%B5%D1%80%D0%BA%D0%B0_%D0%B3%D0%B8%D0%BF%D0%BE%D1%82%D0%B5%D0%B7" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener" target="_blank">#проверка_гипотез</a>

HabrРабота с данными в DuckDB или не pandas’ом единым сыт DSВ проектах по разработке ML-моделей я регулярно сталкиваюсь с тем, что значительная часть времени уходит не на саму модель, а на приведение данных в нужный формат: очистку, трансформацию, агрегацию. Этот этап требует не только времени, но и вычислительных ресурсов, особенно когда речь идет о больших объемах информации. В этой статье я расскажу о своем небольшом исследовании DuckDB — инструменте, который может значительно упростить и ускорить работу с данными.<a href="https://habr.com/ru/companies/cinimex/articles/913878/" rel="nofollow noopener" translate="no" target="_blank">https://habr.com/ru/companies/cinimex/articles/913878/</a><a href="https://zhub.link/tags/%D0%B0%D0%BD%D0%B0%D0%BB%D0%B8%D0%B7_%D0%B4%D0%B0%D0%BD%D0%BD%D1%8B%D1%85" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener" target="_blank">#анализ_данных</a> <a href="https://zhub.link/tags/%D0%B1%D0%B0%D0%B7%D1%8B_%D0%B4%D0%B0%D0%BD%D0%BD%D1%8B%D1%85" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener" target="_blank">#базы_данных</a> <a href="https://zhub.link/tags/python" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener" target="_blank">#python</a> <a href="https://zhub.link/tags/sql" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener" target="_blank">#sql</a> <a href="https://zhub.link/tags/duckdb" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener" target="_blank">#duckdb</a> <a href="https://zhub.link/tags/pandas" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener" target="_blank">#pandas</a> <a href="https://zhub.link/tags/polars" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener" target="_blank">#polars</a>

HabrЗачем бизнесу аналитика и как мы её реализовали в своём BI-модулеПривет, Хабр! Давайте поговорим сегодня о том, без чего современный бизнес уже практически не может обойтись — о BI-системах. Бизнес-аналитика (BI) — это стратегия работы с данными, которая помогает компаниям понимать, что происходит в бизнесе, почему и как далеко всё может зайти. BI объединяет инструменты отчётности, визуализации, хранения, прогнозирования и автоматизированного анализа. Всё это нужно, чтобы не строить бизнес «на глазок», а опираться на реальные цифры. BI переводит сложные процессы анализа в простой сценарий: открыл дашборд — увидел суть. Рассказываем, когда бизнесу пора внедрять BI и на какие фичи обратить внимание при выборе решения.<a href="https://habr.com/ru/companies/ispsystem/articles/923998/" rel="nofollow noopener" translate="no" target="_blank">https://habr.com/ru/companies/ispsystem/articles/923998/</a><a href="https://zhub.link/tags/%D0%B0%D0%BD%D0%B0%D0%BB%D0%B8%D1%82%D0%B8%D0%BA%D0%B0" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener" target="_blank">#аналитика</a> <a href="https://zhub.link/tags/%D0%B0%D0%BD%D0%B0%D0%BB%D0%B8%D0%B7_%D0%B4%D0%B0%D0%BD%D0%BD%D1%8B%D1%85" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener" target="_blank">#анализ_данных</a> <a href="https://zhub.link/tags/bi" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener" target="_blank">#bi</a> <a href="https://zhub.link/tags/business_intelligence" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener" target="_blank">#business_intelligence</a> <a href="https://zhub.link/tags/billmanager" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener" target="_blank">#billmanager</a> <a href="https://zhub.link/tags/ispsystem" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener" target="_blank">#ispsystem</a>

HabrЧто в чёрной коробочке? Выясняем самостоятельно, не привлекая внимания коллегВсем привет, меня зовут Миша, и я разрабатываю платформу Яндекс Еды. Первые компоненты были написаны почти 10 лет назад (когда Еда ещё была стартапом Foodfox), и у нас накопилось много кода, который просто хорошо работает, а иногда даже «работает — не трогай». Но в процессе развития и устоявшиеся части системы нужно трогать, про что мои коллеги уже писали — как мы повышали версию PHP , пилили монолит и снимали нагрузку с БД . Наконец настал черёд рассказать про процессинг заказов доставки еды из кафе и ресторанов (а также продуктов из магазинов и многого другого). За годы эволюционного развития он значительно разросся, что стало заметно затруднять дальнейшее развитие — например, изменения, связанные с выходом на новые рынки, — а также влиять на надёжность. Поэтому мы решили вынести процессинг заказа в отдельный специализированный сервис. Чтобы определить, что выносить, а что оставлять, нужно было составить исчерпывающий и актуальный список процессов, которые происходят с заказом. И здесь мы столкнулись с вызовом: это знание распределено по многим людям и документам, поскольку на протяжении долгого времени в процессинг заказов вносили изменения многие команды. И перед нами встал вопрос — как собрать нужную информацию о системе с заметной долей легаси быстро, да так, чтобы информация была актуальна?<a href="https://habr.com/ru/companies/yandex/articles/921122/" rel="nofollow noopener" translate="no" target="_blank">https://habr.com/ru/companies/yandex/articles/921122/</a><a href="https://zhub.link/tags/process_mining" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener" target="_blank">#process_mining</a> <a href="https://zhub.link/tags/%D0%B0%D0%BD%D0%B0%D0%BB%D0%B8%D0%B7_%D0%B4%D0%B0%D0%BD%D0%BD%D1%8B%D1%85" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener" target="_blank">#анализ_данных</a> <a href="https://zhub.link/tags/tidyverse" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener" target="_blank">#tidyverse</a> <a href="https://zhub.link/tags/%D1%82%D1%80%D0%B8%D0%B7" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener" target="_blank">#триз</a> <a href="https://zhub.link/tags/%D1%80%D0%B5%D1%84%D0%B0%D0%BA%D1%82%D0%BE%D1%80%D0%B8%D0%BD%D0%B3" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener" target="_blank">#рефакторинг</a> <a href="https://zhub.link/tags/duckdb" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener" target="_blank">#duckdb</a> <a href="https://zhub.link/tags/%D0%B0%D1%80%D1%85%D0%B8%D1%82%D0%B5%D0%BA%D1%82%D1%83%D1%80%D0%B0_%D0%BF%D0%BE" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener" target="_blank">#архитектура_по</a> <a href="https://zhub.link/tags/%D1%8F%D0%BD%D0%B4%D0%B5%D0%BA%D1%81_%D0%B5%D0%B4%D0%B0" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener" target="_blank">#яндекс_еда</a> <a href="https://zhub.link/tags/%D0%BC%D0%BE%D0%BD%D0%BE%D0%BB%D0%B8%D1%82" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener" target="_blank">#монолит</a>

HabrРеляционные базы данных в книге «Двенадцать стульев»: как устроен архив КоробейниковаМеня зовут Екатерина Петрова , я автор медиа « вАЙТИ » и аналитик. Перечитывая свой любимый роман И. Ильфа и Е. Петрова «Двенадцать стульев», а именно сцену с архивариусом Коробейниковым, я вдруг поняла: его бумажный архив ордеров на имущество бывших дворян не что иное, как идеальный пример реляционной базы данных. Алфавитные указатели — это индексы, книги учета — таблицы с первичными ключами, ордера — настоящие транзакции.<a href="https://habr.com/ru/companies/beeline_cloud/articles/923328/" rel="nofollow noopener" translate="no" target="_blank">https://habr.com/ru/companies/beeline_cloud/articles/923328/</a><a href="https://zhub.link/tags/postgresql" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener" target="_blank">#postgresql</a> <a href="https://zhub.link/tags/sqlite" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener" target="_blank">#sqlite</a> <a href="https://zhub.link/tags/%D0%BD%D0%BE%D1%80%D0%BC%D0%B0%D0%BB%D0%B8%D0%B7%D0%B0%D1%86%D0%B8%D1%8F_%D0%B4%D0%B0%D0%BD%D0%BD%D1%8B%D1%85" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener" target="_blank">#нормализация_данных</a> <a href="https://zhub.link/tags/ddl" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener" target="_blank">#ddl</a> <a href="https://zhub.link/tags/%D0%B8%D0%BD%D0%B4%D0%B5%D0%BA%D1%81%D0%B8%D1%80%D0%BE%D0%B2%D0%B0%D0%BD%D0%B8%D0%B5" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener" target="_blank">#индексирование</a> <a href="https://zhub.link/tags/%D1%81%D1%82%D1%80%D1%83%D0%BA%D1%82%D1%83%D1%80%D0%B0_%D0%B1%D0%B4" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener" target="_blank">#структура_бд</a> <a href="https://zhub.link/tags/%D0%B0%D0%BD%D0%B0%D0%BB%D0%B8%D0%B7_%D0%B4%D0%B0%D0%BD%D0%BD%D1%8B%D1%85" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener" target="_blank">#анализ_данных</a> <a href="https://zhub.link/tags/%D0%B8%D1%81%D1%82%D0%BE%D1%80%D0%B8%D1%87%D0%B5%D1%81%D0%BA%D0%B0%D1%8F_%D1%80%D0%B5%D0%BA%D0%BE%D0%BD%D1%81%D1%82%D1%80%D1%83%D0%BA%D1%86%D0%B8%D1%8F" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener" target="_blank">#историческая_реконструкция</a> <a href="https://zhub.link/tags/%D0%B2%D0%B8%D0%B7%D1%83%D0%B0%D0%BB%D0%B8%D0%B7%D0%B0%D1%86%D0%B8%D1%8F_%D0%B4%D0%B0%D0%BD%D0%BD%D1%8B%D1%85" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener" target="_blank">#визуализация_данных</a> <a href="https://zhub.link/tags/%D0%B8%D0%BD%D1%82%D0%B5%D1%80%D0%B0%D0%BA%D1%82%D0%B8%D0%B2%D0%BD%D1%8B%D0%B5_%D0%BF%D1%80%D0%BE%D0%B5%D0%BA%D1%82%D1%8B" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener" target="_blank">#интерактивные_проекты</a>

HabrПроверка времени: действительно ли искусство дорожает с возрастом?Недавно команда проекта MyInvest.Art обратилась к нашей ML-группе с амбициозной задачей: проверить, действительно ли возраст произведения искусства определяет его ценность. Как руководитель, я привык опираться на данные, а не на предположения. Поэтому я поручил команде глубоко погрузиться в аукционные данные — как российские, так и мировые, чтобы дать четкий ответ: стоит ли инвестировать в искусство, и если да, то как это делать с умом. Общепринятое мнение гласит, что старые работы ценятся выше. Но подтверждается ли это реальными данными? Команда проанализировала 54 994 аукционные сделки (все сделки на российском рынке в базе данных, у которых была известна цена продажи). Уникальных произведений искусства: 49351 (Количество уникальных ID в БД) Количество повторных продаж (уникальных artwork_id , встречающихся более одного раза): 3925 То есть лишь 8% произведений выходят на рынок повторно . Уже на этом этапе становится понятно: вторичный рынок искусства в России работает не так уж активно. Для точности анализа мы убрали из выборки работы с отсутствующими ценами, а также тиражную графику (medium_type != 'prints'). Кроме того, между двумя продажами одной и той же работы должно было пройти не менее года , иначе это, скорее всего, тоже будет относиться к тиражной работе. В финальном датафрейме — 1 389 работ , которые реально перепродавались через аукционы. Именно их ценовая динамика поможет нам понять, действительно ли возраст влияет на стоимость произведений искусства.<a href="https://habr.com/ru/articles/922698/" rel="nofollow noopener" translate="no" target="_blank">https://habr.com/ru/articles/922698/</a><a href="https://zhub.link/tags/%D0%B8%D1%81%D0%BA%D1%83%D1%81%D1%81%D1%82%D0%B2%D0%BE" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener" target="_blank">#искусство</a> <a href="https://zhub.link/tags/%D0%B0%D1%83%D0%BA%D1%86%D0%B8%D0%BE%D0%BD" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener" target="_blank">#аукцион</a> <a href="https://zhub.link/tags/%D1%81%D1%82%D0%BE%D0%B8%D0%BC%D0%BE%D1%81%D1%82%D1%8C" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener" target="_blank">#стоимость</a> <a href="https://zhub.link/tags/%D0%BF%D1%80%D0%BE%D0%B4%D0%B0%D0%B6%D0%B8" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener" target="_blank">#продажи</a> <a href="https://zhub.link/tags/%D0%BF%D1%80%D0%B8%D1%80%D0%BE%D1%81%D1%82" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener" target="_blank">#прирост</a> <a href="https://zhub.link/tags/%D1%80%D1%8B%D0%BD%D0%BE%D0%BA_%D0%B8%D1%81%D0%BA%D1%83%D1%81%D1%81%D1%82%D0%B2%D0%B0" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener" target="_blank">#рынок_искусства</a> <a href="https://zhub.link/tags/%D0%B0%D0%BD%D0%B0%D0%BB%D0%B8%D0%B7" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener" target="_blank">#анализ</a> <a href="https://zhub.link/tags/%D1%84%D0%B8%D0%BD%D0%B0%D0%BD%D1%81%D0%BE%D0%B2%D0%B0%D1%8F_%D0%B0%D0%BD%D0%B0%D0%BB%D0%B8%D1%82%D0%B8%D0%BA%D0%B0" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener" target="_blank">#финансовая_аналитика</a> <a href="https://zhub.link/tags/%D1%81%D1%82%D0%B0%D1%82%D0%B8%D1%81%D1%82%D0%B8%D1%87%D0%B5%D1%81%D0%BA%D0%B8%D0%B9_%D0%B0%D0%BD%D0%B0%D0%BB%D0%B8%D0%B7" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener" target="_blank">#статистический_анализ</a> <a href="https://zhub.link/tags/%D0%B0%D0%BD%D0%B0%D0%BB%D0%B8%D0%B7_%D0%B4%D0%B0%D0%BD%D0%BD%D1%8B%D1%85" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener" target="_blank">#анализ_данных</a>

HabrНе корми Яндекс: зачем мы сделали свою метрикуМы любили Яндекс Метрику. Правда, любили. Издалека. До того момента, пока не поставили её себе — и через отрицание, гнев, торг и депрессию не приняли простую истину: каждый день мы добровольно скармливаем нашего пользователя конкуренту. А ведь для бизнеса данные о поведении клиентов — это не просто статистика, это то, что превращается в точечные рекламные кампании, персонализированные предложения и в конечном счёте в прибыль. Каждый клик на нашем сайте уходил Яндексу. Каждая сессия пользователя становилась частью огромной аналитической машины, которая затем оборачивалась против нас же — в виде повышения цен на рекламу именно нашей целевой аудитории или дополнительных знаний, помогающих продуктам Яндекса конкурировать с нашими. Тут-то мы и решили: это пора прекратить, надо делать свою метрику, хватит уже этих граблей. Потому что лоб ещё чесался от предыдущих — self-hosted аналитики PostHog, которая нам доставила изрядно танцев с бубнами. Именно оттуда мы, собственно, и перешли на Яндекс Метрику. И это была ошибка.<a href="https://habr.com/ru/companies/h3llo_cloud/articles/922046/" rel="nofollow noopener" translate="no" target="_blank">https://habr.com/ru/companies/h3llo_cloud/articles/922046/</a><a href="https://zhub.link/tags/%D1%8F%D0%BD%D0%B4%D0%B5%D0%BA%D1%81%D0%BC%D0%B5%D1%82%D1%80%D0%B8%D0%BA%D0%B8" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener" target="_blank">#яндексметрики</a> <a href="https://zhub.link/tags/%D0%B0%D0%BD%D0%B0%D0%BB%D0%B8%D0%B7_%D0%B4%D0%B0%D0%BD%D0%BD%D1%8B%D1%85" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener" target="_blank">#анализ_данных</a> <a href="https://zhub.link/tags/%D1%81%D0%B8%D1%81%D1%82%D0%B5%D0%BC%D0%B0_%D0%B0%D0%BD%D0%B0%D0%BB%D0%B8%D1%82%D0%B8%D0%BA%D0%B8" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener" target="_blank">#система_аналитики</a> <a href="https://zhub.link/tags/%D0%B8%D0%BD%D1%82%D0%B5%D1%80%D1%84%D0%B5%D0%B9%D1%81" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener" target="_blank">#интерфейс</a> <a href="https://zhub.link/tags/%D1%80%D0%B0%D0%B7%D1%80%D0%B0%D0%B1%D0%BE%D1%82%D0%BA%D0%B0" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener" target="_blank">#разработка</a>

HabrКак настроить ежедневный алертинг по маркетинговым метрикам с помощью SQLПривет, Хабр! На связи Антон Прыгин, аналитик данных в Погнали<a href="https://habr.com/ru/companies/garage8/articles/920226/" rel="nofollow noopener" translate="no" target="_blank">https://habr.com/ru/companies/garage8/articles/920226/</a><a href="https://zhub.link/tags/sql" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener" target="_blank">#sql</a> <a href="https://zhub.link/tags/%D0%90%D0%B2%D1%82%D0%BE%D0%BC%D0%B0%D1%82%D0%B8%D1%87%D0%B5%D1%81%D0%BA%D0%B8%D0%B9_%D0%B0%D0%BB%D0%B5%D1%80%D1%82%D0%B8%D0%BD%D0%B3" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener" target="_blank">#Автоматический_алертинг</a> <a href="https://zhub.link/tags/%D0%9C%D0%BE%D0%BD%D0%B8%D1%82%D0%BE%D1%80%D0%B8%D0%BD%D0%B3_%D0%BF%D0%BE%D0%BA%D0%B0%D0%B7%D0%B0%D1%82%D0%B5%D0%BB%D0%B5%D0%B9" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener" target="_blank">#Мониторинг_показателей</a> <a href="https://zhub.link/tags/%D0%90%D0%BD%D0%B0%D0%BB%D0%B8%D0%B7_%D0%B4%D0%B0%D0%BD%D0%BD%D1%8B%D1%85" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener" target="_blank">#Анализ_данных</a> <a href="https://zhub.link/tags/Data%D0%B0%D0%BD%D0%B0%D0%BB%D0%B8%D0%B7" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener" target="_blank">#Dataанализ</a> <a href="https://zhub.link/tags/%D0%A1%D1%82%D0%B0%D1%82%D0%B8%D1%81%D1%82%D0%B8%D1%87%D0%B5%D1%81%D0%BA%D0%B8%D0%B5_%D0%BC%D0%B5%D1%82%D0%BE%D0%B4%D1%8B" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener" target="_blank">#Статистические_методы</a>

HabrКогда O(n) мешает отбирать резюме в РосатомеГлавная проблема поиска сотрудников — предвзятость. Порой кажется, что наше резюме подходит под свою роль на 100 %, а рекрутер отклоняет его. Проблема с противоположной стороны баррикад: рекрутер должен отсмотреть по 200, 300 и более резюме в день. По разным данным, на каждое уходит всего лишь 6–10 секунд. А что если можно решить эти две проблемы с помощью ML? Сделать модель, которая исключит любой байес и поможет рекрутеру объективно отбирать подходящих кандидатов (где «подходящесть» обусловлена красивой математикой!). Мы это сделали. Оказалось, что если вы хотите добиться непредвзятости, то вам придётся внести в систему предвзятость. Оксюморон в статистике! Что мы увидели: Женатые и замужние — в топе: пока вы не уходите глубоко в анализ, этот быстрый фактор повышает ранг. Чем точнее ваша модель, тем меньше его вес. Английский — плохо: знание английского почему-то работало как антипаттерн, снижая релевантность. ОГУРЕЦ: кто-то зачем-то написал это слово в резюме. Оно попало в словарь модели и получило большой вес. Иксель — люди пишут Excel как угодно, и само слово в правильном написании оказалось снижающим оценку. К резюме может быть приложено много мусора. Самый эпичный пример: авиабилет Москва — Челябинск вместо резюме. Но давайте начну с начала.<a href="https://habr.com/ru/companies/greenatom/articles/917546/" rel="nofollow noopener" translate="no" target="_blank">https://habr.com/ru/companies/greenatom/articles/917546/</a><a href="https://zhub.link/tags/%D0%B0%D0%B2%D1%82%D0%BE%D0%BC%D0%B0%D1%82%D0%B8%D0%B7%D0%B0%D1%86%D0%B8%D1%8F_%D0%B1%D0%B8%D0%B7%D0%BD%D0%B5%D1%81%D0%BF%D1%80%D0%BE%D1%86%D0%B5%D1%81%D1%81%D0%BE%D0%B2" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener" target="_blank">#автоматизация_бизнеспроцессов</a> <a href="https://zhub.link/tags/%D0%B0%D0%BD%D0%B0%D0%BB%D0%B8%D0%B7_%D0%B4%D0%B0%D0%BD%D0%BD%D1%8B%D1%85" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener" target="_blank">#анализ_данных</a> <a href="https://zhub.link/tags/%D0%B0%D0%BB%D0%B3%D0%BE%D1%80%D0%B8%D1%82%D0%BC%D1%8B" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener" target="_blank">#алгоритмы</a> <a href="https://zhub.link/tags/%D0%B8%D1%81%D0%BA%D1%83%D1%81%D1%81%D1%82%D0%B2%D0%B5%D0%BD%D0%BD%D1%8B%D0%B9_%D0%B8%D0%BD%D1%82%D0%B5%D0%BB%D0%BB%D0%B5%D0%BA%D1%82" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener" target="_blank">#искусственный_интеллект</a> <a href="https://zhub.link/tags/hr" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener" target="_blank">#hr</a> <a href="https://zhub.link/tags/%D0%BF%D0%B5%D1%80%D1%81%D0%BE%D0%BD%D0%B0%D0%BB" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener" target="_blank">#персонал</a> <a href="https://zhub.link/tags/%D0%B0%D0%B2%D1%82%D0%BE%D0%BC%D0%B0%D1%82%D0%B8%D0%B7%D0%B0%D1%86%D0%B8%D1%8F" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener" target="_blank">#автоматизация</a> <a href="https://zhub.link/tags/Bert" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener" target="_blank">#Bert</a> <a href="https://zhub.link/tags/%D0%BC%D0%B0%D1%88%D0%B8%D0%BD%D0%BD%D0%BE%D0%B5_%D0%BE%D0%B1%D1%83%D1%87%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D0%B5" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener" target="_blank">#машинное_обучение</a> <a href="https://zhub.link/tags/%D0%BE%D0%B1%D1%83%D1%87%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D0%B5_%D0%BD%D0%B5%D0%B9%D1%80%D0%BE%D1%81%D0%B5%D1%82%D0%B5%D0%B9" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener" target="_blank">#обучение_нейросетей</a> <a href="https://zhub.link/tags/%D0%BC%D0%B5%D1%82%D1%80%D0%B8%D0%BA%D0%B8" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener" target="_blank">#метрики</a> <a href="https://zhub.link/tags/%D0%B1%D0%B0%D0%B7%D1%8B_%D0%B4%D0%B0%D0%BD%D0%BD%D1%8B%D1%85" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener" target="_blank">#базы_данных</a>

HabrРабота аналитиком данных: задачи, зарплата, плюсы, минусы и где учиться — в 2025Мы на<a href="https://habr.com/ru/companies/habr_career/articles/917314/" rel="nofollow noopener" translate="no" target="_blank">https://habr.com/ru/companies/habr_career/articles/917314/</a><a href="https://zhub.link/tags/%D0%BA%D0%B0%D1%80%D1%8C%D0%B5%D1%80%D0%B0_%D0%B2_it" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener" target="_blank">#карьера_в_it</a> <a href="https://zhub.link/tags/%D0%B0%D0%BD%D0%B0%D0%BB%D0%B8%D1%82%D0%B8%D0%BA%D0%B0" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener" target="_blank">#аналитика</a> <a href="https://zhub.link/tags/%D0%B0%D0%BD%D0%B0%D0%BB%D0%B8%D0%B7_%D0%B4%D0%B0%D0%BD%D0%BD%D1%8B%D1%85" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener" target="_blank">#анализ_данных</a> <a href="https://zhub.link/tags/%D0%BE%D0%B1%D1%83%D1%87%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D0%B5_%D0%B0%D0%BD%D0%B0%D0%BB%D0%B8%D0%B7%D1%83" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener" target="_blank">#обучение_анализу</a> <a href="https://zhub.link/tags/%D0%BA%D1%83%D1%80%D1%81%D1%8B" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener" target="_blank">#курсы</a>

HabrМультимодальные LLM: ключик к AGI или зачем бизнесу модели, которые видят, слышат и понимают?Мультимодальные модели — звучит как что-то для исследовательских лабораторий и презентаций на AI-конференциях. Но на самом деле они уже работают здесь и сейчас: анализируют документы, пишут тексты, создают рекламу, генерируют видео, помогают врачам и юристам. Привет, Хабр! Это интервью с Александром Капитановым. Саша руководит исследовательскими ML-командами в Сбере. Активный контрибьютор в Open Source. А ещё он член программного комитета<a href="https://habr.com/ru/companies/oleg-bunin/articles/914848/" rel="nofollow noopener" translate="no" target="_blank">https://habr.com/ru/companies/oleg-bunin/articles/914848/</a><a href="https://zhub.link/tags/%D0%BC%D1%83%D0%BB%D1%8C%D1%82%D0%B8%D0%BC%D0%BE%D0%B4%D0%B0%D0%BB%D1%8C%D0%BD%D1%8B%D0%B5_%D0%BC%D0%BE%D0%B4%D0%B5%D0%BB%D0%B8" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener" target="_blank">#мультимодальные_модели</a> <a href="https://zhub.link/tags/llm" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener" target="_blank">#llm</a> <a href="https://zhub.link/tags/agi" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener" target="_blank">#agi</a> <a href="https://zhub.link/tags/%D0%B3%D0%B5%D0%BD%D0%B5%D1%80%D0%B0%D1%82%D0%B8%D0%B2%D0%BD%D1%8B%D0%B9_ai" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener" target="_blank">#генеративный_ai</a> <a href="https://zhub.link/tags/%D0%B0%D0%BD%D0%B0%D0%BB%D0%B8%D0%B7_%D0%B4%D0%B0%D0%BD%D0%BD%D1%8B%D1%85" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener" target="_blank">#анализ_данных</a> <a href="https://zhub.link/tags/chatgpt" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener" target="_blank">#chatgpt</a> <a href="https://zhub.link/tags/deepseek" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener" target="_blank">#deepseek</a> <a href="https://zhub.link/tags/perplexity" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener" target="_blank">#perplexity</a> <a href="https://zhub.link/tags/%D0%BE%D0%B1%D1%80%D0%B0%D0%B1%D0%BE%D1%82%D0%BA%D0%B0_%D0%B0%D1%83%D0%B4%D0%B8%D0%BE" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener" target="_blank">#обработка_аудио</a> <a href="https://zhub.link/tags/%D0%B3%D0%B5%D0%BD%D0%B5%D1%80%D0%B0%D1%86%D0%B8%D1%8F_%D0%B2%D0%B8%D0%B4%D0%B5%D0%BE" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener" target="_blank">#генерация_видео</a>

Recent searches

Search options

Administered by:

Server stats:

#анализ_данных