📊 Data Engineering — один із найшвидше зростаючих напрямів у роботі з даними. Попит росте швидше, ніж кількість спеціалістів, які реально мають необхідний скілсет. Розберіться з Big Data, ETL/ELT, Spark, Airflow, Docker та AWS та опануйте трендову професію, — на курсі «Data Engineering» від robot_dreams. За 20 занять ви: – розберетеся зі скілсетом Data Engineer і ключовими інструментами – навчитеся працювати з великими обсягами даних і будувати підходи до їх обробки – зможете проєктувати повноцінні Big Data системи – попрацюєте з Hadoop, Apache Spark, Airflow та іншими технологіями – зрозумієте, як створювати рішення, які масштабуються У результаті — зможете переходити від окремих задач до побудови систем роботи з даними. Вас навчатиме Ілля Хороших — Data Engineer із досвідом у Lyft, EPAM, Luxoft. Працює з системами, які обробляють терабайти даних і масштабуються на мільйони користувачів. Старт: 13 липня Деталі, програма та реєстрація ⬅️
PrProduct Analytics
Шпаргалка продуктового аналитика, актуальные материалы из закладок аналитиков
КатегорияOtherЯзыкRUДобавлен06 июл. 2026 г.КачествоПроверен
Подписчики3.5K
Сред. просмотры163.4K
ERR86.5%
Цена-- RUB
Цена / подписчик--
Цена / просмотр--
Метрики обновлены: 06 июл. 2026 г.
Последние посты
Claude AI - моє головне відкриття цього року. Написав статтю про те, як за допомогою Claude можна значно спростити реалізацію складних технічних рішень - на прикладі моделювання кривої оплат підписки (resubscription). Якщо коротко, Claude не просто генерує код - він: - розуміє складні наукові статті, - допомагає перекласти їх у робочу модель, - і робить це буквально за секунди. У моєму кейсі - функція, яку я намагався реалізувати різними способами, була згенерована і запрацювала майже одразу. В статті показав: - як я перейшов від простого curve fitting до probabilistic model, - як реалізував це в Google Sheets, - і додав сам код з інстукцією для використання. @BigQuery
Microsoft запустив AI Performance у Bing Webmaster Tools (public preview) — звіт, який показує, як ваш контент цитується в AI-відповідях Copilot та Bing. Це перший кейс, коли велика пошукова платформа дає структуровану аналітику не по кліках чи позиціях, а по цитуваннях в generative answers . Що можна подивитись: 📊 Total citations — скільки разів ваш сайт був джерелом 📄 Average cited pages — скільки унікальних URL цитуються щодня 🔎 Grounding queries — фрази, якими AI “дістає” ваш контент 📈 Visibility trends — динаміка цитувань у часі 📌 Page-level activity — які сторінки найчастіше використовуються як source ⚠️ Важливо: це не про кліки і не про трафік. Це про факт використання вашого контенту в AI-відповідях. Це цікаво навіть якщо Bing не є вашим основним каналом, оскільки Copilot інтегрований у Windows, Edge, Microsoft 365, а реальних точок контакту ще більше. Майже гарантовано щось подібне з часом зʼявиться і в Google Search Console. Офіційний анонс: https://bit.ly/4lblS9V via @WebAnalyst
📊 Дані щодня зростають у геометричній прогресії — в таблицях, базах і звітах. Якщо робота з ними стала рутиною — час впроваджувати AI. Навчіться будувати повний AI-аналітичний процес: EDA (розвідковий аналіз даних), очищення та валідація даних, SQL-аналіз, візуалізація, ML та інтерпретація результатів — на курсі «AI для аналізу даних» від robot_dreams. Після 10 занять ви навчитеся: ⚙️ використовувати AI для очищення, валідації та первинного аналізу даних ⚙️ застосовувати ML для прогнозування метрик і виявлення аномалій ⚙️ створювати ефективні промпти для EDA, SQL, візуалізацій та перевірки якості результатів AI ⚙️ генерувати, оптимізувати й пояснювати SQL-запити для ефективної роботи з базами даних Лекторка: Кристина Ісакова — PhD в області математичного моделювання з 7 роками досвіду в Data Science. Розробляла моделі передбачень та моніторингу метрик у німецькій транспортній компанії FlixBus і будувала рекомендатори для страхових компаній в CHECK24 . Старт: 24 березня Деталі, програма та реєстрація ⬅️
Дуже цікава стаття про те, як LLM-ки змінюють маркетплейси. Якщо коротко, то якщо ваш саплай дуже просто агрегувати, і ви додатково їм не керуєте, то ваш бізнес з високою вірогідністю з’їдять LLMки (агрегатори квитків, агрегатори рев’ю). Якщо ваш саплай складно збирати, ви сильно їм керуєте і він має відповідати певним стандартам платформи, то високою вірогідністю LLM-ки стануть для вас аквізішн каналом. Це все не я придумав, а розумні люди тут: https://www.danhock.co/p/llms-vs-marketplaces