SSH — один из самых важных инструментов в арсенале любого специалиста, работающего с данными. Как человек, который провел бесчисленные часы, подключаясь к удаленным серверам для обучения моделей, могу сказать: без SSH никуда.

Получать предсказуемые результаты при обучении моделей, легко увеличивать объемы данных и адаптировать к процессам новых членов команды — для этого нужны четкая структура, последовательность действий и набор инструментов. То есть, хороший пайплайн разработки. Разбираемся, из чего он состоит и как его построить.

Apache Flink — это фреймворк и распределенный движок обработки данных, поддерживающий какпакетную (ограниченную), так и потоковую (неограниченную)обработку данных. Это значит, что с его помощью можно обрабатывать как статичные (неизменяемые) данные, так и данные, поступающие в реальном времени.

Apache Kafka — это распределенная платформа, которая передает и обрабатывает данные в режиме реального времени. Ее используют для логирования, передачи событий, потоковой аналитики и интеграции микросервисов.

Для работы с данными внутри Kafka есть Kafka Streams — библиотека, которая помогает строить потоковые приложения. С ее помощью можно обрабатывать события в реальном времени, например, выполнять ETL-процессы без использования внешних систем.

В статье рассказываем, как устроен Kafka Streams, и разбираем практические примеры его применения. 

Многие начинающие в ML наверняка сталкивались с ситуацией: вы пробуете разные модели, меняете параметры, запускаете обучение снова и снова… и через пару дней уже не можете вспомнить, какой именно набор параметров дал тот самый лучший результат. Или, что еще хуже, вы получили отличную модель на своем ноутбуке, а у коллеги на его машине она не воспроизводится. На помощь придет MLflow.

Вместе с экспертом по работе с данными рассказываем об удобном инструменте, который помогает управлять данными и организовывать их взаимодействие между собой. 

Разбираемся, что это за инструмент, какие у него есть плюсы, минусы и аналоги.

Apache ZooKeeper — это сервис, который помогает разным частям распределенной системы (серверам, приложениям, процессам) работать согласованно.

JavaFX — это мощный инструмент для создания кроссплатформенных графических интерфейсов на Java. В этой статье разберём, как разработать простое приложение на JavaFX с использованием визуального редактора в двух популярных средах разработки. Также рассмотрим альтернативный подход — создание интерфейса вручную, без визуального редактора.

Если вы уже пробовали обучать модели, то знаете: выбрал не тот гиперпараметр — получил плохой результат. А перебирать их вручную или даже с помощью GridSearchCV из scikit-learn — долго, муторно и не всегда эффективно. Поэтому сегодня поговорим о том, как заставить компьютер делать эту скучную работу за нас. 

В этом поможет Optuna — библиотека для автоматической оптимизации гиперпараметров. Она умнее простого перебора и часто находит отличные комбинации параметров гораздо быстрее.

Однопоточные приложения на Python ограничены в производительности: они выполняют задачи последовательно и не используют преимущества многоядерных процессоров. Кроме того, такие программы не справляются с обработкой множества операций одновременно, особенно если речь идет о задачах, связанных с вводом-выводом, например сетевыми запросами или чтением файлов.

Производительность можно значительно улучшить, внедрив в код параллельные вычисления, конкурентность или асинхронное программирование. Для этого Python предлагает такие инструменты, как multiprocessing, threading и asyncio.

Инструкция для новичков в Machine Learning с примерами кода и популярными библиотеками

Умение создать собственную модель машинного обучения — это обязательно для дата-сайентистов и хороший дополнительный навык для программистов. Разбираемся на практике, как это сделать. 

SonarQube — это инструмент анализа качества кода, написанный на Java. Он выявляет баги, уязвимости, дублирование кода и «запахи кода» (code smells).

SonarQube используют в CI/CD (Continuous Integration, Continuous Delivery — непрерывная интеграция и доставка) для автоматической проверки и улучшения качества кода.

Мир генерирует данные быстрее, чем когда-либо: умные часы, онлайн-покупки, медицинские датчики… Кажется, что данных просто море. Но вот парадокс: для обучения крутых нейросетей данных все равно не хватает. Особенно если вы хотите создать что-то новенькое — например, умного помощника для диагностики и лечения редких болезней или систему контроля качества на заводе, который выпускает уникальные детали. При этом нужно не забыть новые законы о приватности данных — как бы чего не нарушить, работая с личной информацией людей.

В этот момент на помощь приходят синтетические данные. Разбираемся, что это такое, чем они полезны и вредны. Также узнаем, какие технологии помогают их создавать, и заглянем в будущее этого направления.

Каждый, кто пытался построить даже самую простую модель машинного обучения, знает, сколько всего нужно учесть: сбор данных, предобработка, выбор алгоритма, подбор гиперпараметров, оценка качества… Это большой объем рутинных задач, но есть и хорошие новости: их можно автоматизировать. На помощь придет AutoML.

В 2025 году AutoML уже не просто модное слово, а мощный инструмент, который меняет правила игры в Data Science. Разберемся, что это такое, каким бывает и как его использовать, чтобы стать еще круче в ML.

Разберем роль модели MapReduce в составе Hadoop, а также расскажем, как использовать его отдельно и насколько это эффективно.

Как обучать ML-модели на большом объеме данных из разных источников, сохраняя их конфиденциальность? Ответ — федеративное машинное обучение (Federated Learning, или FL). Эксперт простыми словами на примерах рассказывает, что это такое, как работает и в каких областях применяется

BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) — это одна из ключевых моделей обработки естественного языка (NLP), построенная на архитектуре трансформера.

Временной ряд — это последовательность значений, которые протекают и измеряются в определенном временном промежутке. К бытовым примерам временного ряда можно отнести метеорологические наблюдения или колебания цен на рынке. 

Аналитикам такие наборы данных позволяют выявлять закономерности, прогнозировать будущее и предлагать бизнесу обоснованные решения. В этой статье разберемся, с чего начать осваивать анализ временных рядов, вместе с Team Lead Data Scientist в VK Максимом Кулаевым. 

Книги — отличный способ узнать больше и начать изучать новую профессию. Составили подборку учебников по программированию, которые помогут познакомиться с веб-разработкой. 

Метод опорных векторов — это алгоритм машинного обучения, применяемый для задач линейной и нелинейной классификации, регрессии и обнаружения аномальных данных. С его помощью можно классифицировать текст, изображения, обнаружить спам, идентифицировать почерк, анализировать экспрессии генов, распознавать лица, делать прогнозы и так далее. SVM адаптируется и эффективен в различных приложениях, поскольку может управлять многомерными данными и нелинейными отношениями.