Future of Work with AI Agents: Auditing Automation and Augmentation Potential across the U.S. Workforce
📚 Paper
@datascienceiot
📚 Paper
@datascienceiot
Авито представил BAT — опенсорс-тренажер для тестирования алгоритмов ставок в рекламе. Это первая за 12 лет открытая «песочница» для такой задачи, и она может демократизировать рынок рекламных технологий.
Раньше только крупные игроки могли позволить себе сложные системы для оптимизации ставок. BAT дает стартапам и небольшим платформам доступ к инструментам, которые раньше были привилегией гигантов. Это снизит барьеры входа и ускорит инновации.
Почему это важно?
✔️ Объем данных в BAT в 1000 раз больше, чем в старом iPinYou (2013).
✔️ Симуляция максимально приближена к реальным условиям — миллионы запросов в секунду, сложные сценарии.
✔️ Разработчики могут тестировать алгоритмы до продакшена, экономя время и ресурсы.
Что дальше?
Авито планирует сравнить разные алгоритмы на BAT, чтобы помочь разработчикам находить лучшие решения. Также платформу будут дорабатывать для работы с более сложными и адаптивными моделями автоматических ставок.
Раньше только крупные игроки могли позволить себе сложные системы для оптимизации ставок. BAT дает стартапам и небольшим платформам доступ к инструментам, которые раньше были привилегией гигантов. Это снизит барьеры входа и ускорит инновации.
Почему это важно?
✔️ Объем данных в BAT в 1000 раз больше, чем в старом iPinYou (2013).
✔️ Симуляция максимально приближена к реальным условиям — миллионы запросов в секунду, сложные сценарии.
✔️ Разработчики могут тестировать алгоритмы до продакшена, экономя время и ресурсы.
Что дальше?
Авито планирует сравнить разные алгоритмы на BAT, чтобы помочь разработчикам находить лучшие решения. Также платформу будут дорабатывать для работы с более сложными и адаптивными моделями автоматических ставок.
С 20 июня открывается приём на второй поток магистратуры от МТС Web Services и факультета компьютерных наук ВШЭ — «Исследования и предпринимательство в искусственном интеллекте».
Программа для тех, кто хочет развиваться в машинном обучении, работать с LLM, видеоаналитикой, распознаванием речи и другими прикладными задачами ИИ. Обучение очное, в московском кампусе ВШЭ, с акцентом на реальный опыт: 70% курсов читают специалисты из МТС, а проекты — на базе актуальных кейсов компании.
Что важно:
— 30 оплачиваемых мест от МТС
— доступ к MWS Cloud и ресурсам GPU
— курсы по адаптации больших моделей под бизнес, ML на edge-устройствах, технологическому предпринимательству
— возможность академического обмена и зарубежной стажировки
— офферы ещё во время обучения
Поступить можно по конкурсу: портфолио, мотивационное письмо, онлайн-экзамен и собеседование. В этом году добавили формат с задачами на Kaggle — можно показать, что умеешь, сразу в деле.
Если ищете программу, где ИИ не только в теории, но и в практике, это сильный вариант.
@datascienceiot
Программа для тех, кто хочет развиваться в машинном обучении, работать с LLM, видеоаналитикой, распознаванием речи и другими прикладными задачами ИИ. Обучение очное, в московском кампусе ВШЭ, с акцентом на реальный опыт: 70% курсов читают специалисты из МТС, а проекты — на базе актуальных кейсов компании.
Что важно:
— 30 оплачиваемых мест от МТС
— доступ к MWS Cloud и ресурсам GPU
— курсы по адаптации больших моделей под бизнес, ML на edge-устройствах, технологическому предпринимательству
— возможность академического обмена и зарубежной стажировки
— офферы ещё во время обучения
Поступить можно по конкурсу: портфолио, мотивационное письмо, онлайн-экзамен и собеседование. В этом году добавили формат с задачами на Kaggle — можно показать, что умеешь, сразу в деле.
Если ищете программу, где ИИ не только в теории, но и в практике, это сильный вариант.
@datascienceiot
Forwarded from 📚Python Books
Your Brain on ChatGPT: Accumulation of Cognitive Debt when Using an AI Assistant for Essay Writing Task
📚 Read
@datascienceiot
📚 Read
@datascienceiot
Почему одни аналитики решают задачи за минуты, а другие тратят часы?
Секрет эффективности сеньоров кроется не в знании синтаксиса и скорости печати кода, а в подходе к анализу данных. Джуны/мидлы часто увязают в деталях, тогда как опытные специалисты сразу видят оптимальное решение — потому что уже набили шишек на аналогичных кейсах.
25 июня Анатолий Карпов проведет вебинар «Частые ошибки аналитиков: как решать задачи в Data Science быстрее и эффективнее».
Вы узнаете о типичных ошибках новичков, познакомитесь с реальными рабочими процессами аналитиков и подготовитесь к вызовам 2025 года, включая интеграцию AI в аналитику и необходимые навыки будущего.
Присоединяйтесь к бесплатному онлайн-вебинару: https://clc.to/erid_2W5zFJVpkdN
Реклама. ООО "КАРПОВ КУРСЫ". ИНН 7811764627. erid: 2W5zFJVpkdN
Секрет эффективности сеньоров кроется не в знании синтаксиса и скорости печати кода, а в подходе к анализу данных. Джуны/мидлы часто увязают в деталях, тогда как опытные специалисты сразу видят оптимальное решение — потому что уже набили шишек на аналогичных кейсах.
25 июня Анатолий Карпов проведет вебинар «Частые ошибки аналитиков: как решать задачи в Data Science быстрее и эффективнее».
Вы узнаете о типичных ошибках новичков, познакомитесь с реальными рабочими процессами аналитиков и подготовитесь к вызовам 2025 года, включая интеграцию AI в аналитику и необходимые навыки будущего.
Присоединяйтесь к бесплатному онлайн-вебинару: https://clc.to/erid_2W5zFJVpkdN
Реклама. ООО "КАРПОВ КУРСЫ". ИНН 7811764627. erid: 2W5zFJVpkdN
В этом гайде мы создадим Telegram-бота-репетитора на Python, который проводит адаптивные мини-экзамены по темам Python, Data Science, AI и ML.
Бот сохраняет результаты в SQLite и даёт рекомендации по обучению.
Развернём его в облаке immers.cloud — сервисе с GPU-серверами для задач от 3D и гейминга до машинного обучения и генерации контента.
Почему мы выбрали immers.cloud:
- Быстрый старт: нужный сервер поднимается за пару минут.
- Посекундная тарификация — платишь только за время работы сервера
- Большой ассортимент GPU: 11 моделей NVIDIA RTX и Tesla, включая высокопроизводительные модели, H100 (мой фаворит) и A100 с 80 ГБ видеопамяти с поддержкой GPUDirect и NVLink технологий.
- Образы с предустановленным окружением для ML задач, чтобы не тратить время на настройку.
- Поддержка 24/7 и стабильная производительность
🔍 Что делает бот:
- Проводит адаптивные мини‑экзамены по темам: Python, Data Science, AI, ML.
- Подстраивает уровень сложности вопросов под уровень пользователя.
- Сохраняет и анализирует результаты обучения.
🛠️ Технологии и подход:
- Написано на Python с использованием библиотеки для Telegram‑ботов.
- Используется БД для хранения прогресса и статистики.
- Простой архитектурный шаблон: команда → вопрос → ответ → оценка.
🚀 Цели проекта:
- Практическая подготовка к IT‑сертификациям.
- Обратная связь и отслеживание прогресса.
- Возможность добавить новые темы и адаптивную логику.
📌 Кому будет полезен:
- Тем, кто готовится к сертификациям (например, Python, ML).
- Тем, кто хочет автоматизировать обучение через чат.
- Программистам, желающим усилить навыки работы с Telegram‑ботами.
📌 Подробнее
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
💡 77% ИТ-руководителей уже знают, что такое Data Lakehouse. А вы?
🚀 TAdviser и DIS Group выпустили первое трендвотчинг-исследование рынка Data Lakehouse в России.
💧Data Lakehouse (озеро-хранилище данных) - это современная архитектура данных, объединяющая преимущества Data Lake (гибкость хранения любых типов данных) и Data Warehouse (высокая производительность и управляемость)
Вот ключевые цифры:
✅ 77% ИТ-руководителей знакомы с концепцией Data Lakehouse
✅ 41% компаний уже мигрировали с классического Data Warehouse на Lakehouse
✅ 85% используют Data Lakehouse как основу для проектов ИИ
🔍 В исследовании:
– Как меняется подход к данным в России
– Зачем компаниям Lakehouse, а не просто DWH
– Как Data Lakehouse становится базой для AI-проектов
– Что говорят CIO крупнейших организаций
📈 Почему это важно?Data Lakehouse — это не просто тренд, а ответ на вызовы хранения, скорости доступа и масштабирования данных в бизнесе.
👉🏻 Скачать полное исследование по ссылке
#реклама
О рекламодателе
🚀 TAdviser и DIS Group выпустили первое трендвотчинг-исследование рынка Data Lakehouse в России.
💧Data Lakehouse (озеро-хранилище данных) - это современная архитектура данных, объединяющая преимущества Data Lake (гибкость хранения любых типов данных) и Data Warehouse (высокая производительность и управляемость)
Вот ключевые цифры:
✅ 77% ИТ-руководителей знакомы с концепцией Data Lakehouse
✅ 41% компаний уже мигрировали с классического Data Warehouse на Lakehouse
✅ 85% используют Data Lakehouse как основу для проектов ИИ
🔍 В исследовании:
– Как меняется подход к данным в России
– Зачем компаниям Lakehouse, а не просто DWH
– Как Data Lakehouse становится базой для AI-проектов
– Что говорят CIO крупнейших организаций
📈 Почему это важно?Data Lakehouse — это не просто тренд, а ответ на вызовы хранения, скорости доступа и масштабирования данных в бизнесе.
👉🏻 Скачать полное исследование по ссылке
#реклама
О рекламодателе