Довольно понятно объясняет читателю зачем мы учили логарифмы, интегралы, градиенты и прочее по матанализу и численным методам/исследованиям операций для практичной работы аналитика данных.
А не проще использовать pgAdmin для быстрой генерации ER-диаграмми при проектировании своей базы данных? Только вроде там нужна последняя версия Postgres от 17 и выше.
но и для студентов благодаря возможности работать в Google Colab и Kaggle,
У меня вопрос, как студента в специализации Data Science. А можно ли провернуть такой же проект с созданием своей LLM (или даже VLM), но на Jupyter Notebook или Marimo? Просто мне нравится делать проект а-ля визуализация данных на юпайтере, но можно ли провернуть такое на реализацию своего аналога Gemini или ChatGPT?
Скажу, как студент по специальности Data Science - Jupyter Notebook это просто база и первый реальный опыт для визуализации данных и машинного обучения. Пользуюсь им на постоянной основе для своих проектов и лабораторных, поскольку для меня он по-своему удобен. Google Colab и Marimo всё же когда-нибудь да и заюзаю в перспективе, но Jupyter уже в моём сердечке, так скажем)
Если что, это не реклама Юпайтера (мне никто не платил даже). Просто как уверенному джуниору, и по дизайну, и по функционалу он прям вполне мне подходит.
Добротная статья)
Довольно понятно объясняет читателю зачем мы учили логарифмы, интегралы, градиенты и прочее по матанализу и численным методам/исследованиям операций для практичной работы аналитика данных.
А не проще использовать pgAdmin для быстрой генерации ER-диаграмми при проектировании своей базы данных? Только вроде там нужна последняя версия Postgres от 17 и выше.
У меня вопрос, как студента в специализации Data Science. А можно ли провернуть такой же проект с созданием своей LLM (или даже VLM), но на Jupyter Notebook или Marimo? Просто мне нравится делать проект а-ля визуализация данных на юпайтере, но можно ли провернуть такое на реализацию своего аналога Gemini или ChatGPT?
Скажу, как студент по специальности Data Science - Jupyter Notebook это просто база и первый реальный опыт для визуализации данных и машинного обучения. Пользуюсь им на постоянной основе для своих проектов и лабораторных, поскольку для меня он по-своему удобен. Google Colab и Marimo всё же когда-нибудь да и заюзаю в перспективе, но Jupyter уже в моём сердечке, так скажем)
Если что, это не реклама Юпайтера (мне никто не платил даже). Просто как уверенному джуниору, и по дизайну, и по функционалу он прям вполне мне подходит.