Привет, шахматные фанаты!
В этом посте разберём, кто реально имеет шансы на успех в Grand Swiss 2025 в Самарканде. Всё по делу: рейтинг FIDE, результаты топ-турниров 2024 года, котировки букмекеров и аналитика с использованием bStresScore — показателя стрессоустойчивости игроков в критические моменты.
Привет! Меня зовут Илья Комутков, я старший аналитик в Автотеке Авито — сервисе по проверке истории автомобилей с пробегом. В статье расскажу, как мы улучшаем проверку машин и создаём алгоритм рекомендаций по дальнейшим действиям для покупателей. Текст будет интересен начинающим или middle-аналитикам, которые уже умеют работать с SQL, python, ML, но ещё не решали многоэтапные задачи, влияющие на бизнес, и ищут способы применить свои навыки в работе.
Для А/Б-тестов в вебе показаны случайный выбор групп, хэширование, логика на бэкэнде и фронтэнде, логирование событий, одновременные эксперименты и админка. Примеры демонстрируют реализацию А/Б-тестов и устройство платформ экспериментов.
Самые интересные новости финансов и технологий в России и мире за неделю: нейросеть Сбера GigaChat оказалась либералом, международный бакалавриат IB признали в РФ «нежелательной организацией», массовые сокращения айтишников в Rutube, торговые пошлины Трампа признали незаконными, Гугл выпустил нано-банану для нейроправки картинок, а также первый в мире зловредный вирус на базе LLM-промптов.
Хочу поделиться компактной функцией для очищения лишних, повторяющихся пробелов и пробельных символов в строках. Не считайте это призывом, но если можно привести строковые данные в красивый вид без лишних хлопот, то почему бы и не воспользоваться. Те, кто не знаком с регулярными выражениями (regular expressions, RegExp, regex), может приоткроет форточку в этот славный и замороченный мир (Регулярные выражения (regexp) — основы)
Алготрейдинг в криптовалютах уже давно перестал быть уделом крупных фондов — сегодня любой разработчик может написать торгового бота и запустить его через публичное API биржи. Но при этом большинство новичков совершают одну и ту же ошибку — они проектируют стратегию на «чистых» ценах, полностью игнорируя торговые комиссии.
Комиссия — это невидимый враг трейдера. Она напрямую влияет на результативность любой стратегии:
Проект Athenix — это уникальная система мониторинга котировок с глубоким анализом объёмов торгов и прогнозами на основе искусственного интеллекта. Если вы интересуетесь финансовыми рынками, трейдингом и современными технологиями, эта статья для вас.
Созданная на Python, платформа Athenix сочетает мощь вычислений, анализ временных рядов и нейросетевые модели для прогнозирования динамики цен на бирже MOEX и потенциалом подключения к другим биржам. В статье вы узнаете, как автор с опытом работы на биржах и в программировании реализовал систему, которая собирает данные, анализирует их с помощью инновационных алгоритмов и визуализирует результаты в удобном для анализа виде.
Проект предлагает практичный подход к сложностям анализа рынка — концентрируется на главном, снимая с трейдера необходимость обрабатывать сотни показателей вручную. Будут подробно рассмотрены методы обработки объёмных данных, шумоподавление с вейвлет-преобразованиями, бинарное прогнозирование и использование LSTM-нейросетей.
Эта статья будет полезна тем, кто хочет понять, как современные технологии и алгоритмы могут помочь в эффективной среднесрочной и долгосрочной торговле. Погрузитесь в мир финансового анализа будущего с Athenix!
Недавно рассказывал о многомерном анализе данных временных рядов с помощью Dimension-UI, упоминая простой и удобный интерфейс для доступа к данным, гибкость, интерактивность и другие преимущества. Пришло время проверить, как это работает на практике. В качестве полигона для анализа мы используем статистику футбольных матчей: посмотрим данные по голам, детализированные по командам, статистику по счёту, а также сравним результативность в домашних и гостевых матчах.
Привет, Хабр! Сегодня я хочу рассказать о применении одного из интересных методов работы со статистическими данными — расчета коэффициента конкордации, который также называют коэффициентом Кендалла W. Он помог нам упростить выбор BI-платформы на замену многострадальному Qlik, который сегодня вообще непонятно как продлевать. Под катом — куча BI-систем, наши попытки усреднить результаты рейтингов…и г-н Кендалл с его методом 100-летней давности.
Каждый год архитектура ПО меняется под давлением новых идей и технологий, и далеко не все из них доживают до зрелости. Чтобы навести порядок в хаосе, редакторы InfoQ разбирают тренды через модель «Crossing the Chasm» и показывают, что уже стало частью мейнстрима, а что остаётся в зоне экспериментов.
В этом обзоре — самые заметные направления последних лет: от стремительного взросления LLM и повального интереса к RAG до агентного ИИ, малых языковых моделей, «зелёного» софта и социотехнической архитектуры. Текст будет особенно интересен архитекторам и аналитикам, которые хотят понимать не только технологии, но и то, как они вписываются в реальные системы и команды.
В BI нынче неспокойно: ушли импортные системы, на которых выросло, выучилось и местами громко ругалось целое поколение аналитиков (а то и не одно). Казалось, что SAP, Oracle, IBM Cognos — столпы, на которых основано все и без которых аналитика невозможна. И вот их не стало. Однако ничто не терпит пустоты и на их место стали претендовать российские системы: без проблем с локализацией интерфейса, с нормальными функциональными возможностями и с особым подходом к рынку. Или…? В общем, давайте разберемся в том, какие BI-платформы представлены на российском рынке, что они умеют и чему им ещё предстоит научиться.
В этом обзоре сравнили несколько отечественных BI-платформ корпоративного уровня. Рассмотрели их функциональность, технические особенности, способы работы с данными, а также оценили подход к клиентам, цены и условия лицензирования. Для аналитиков и СТО — must read.
В одном из американских сериалов про полицию я услышал фразу, которую старший следователь говорит новичку в отделе: «Послушай, самое страшное в том, что ты даже не знаешь, чего не знаешь». Кажется, что эта фраза идеально подходит для описания современного бизнеса.
Привет! Это команда курса «Аналитик данных» в Практикуме. Мы подготовили подборку статей и видео, которые помогут сделать первые шаги в аналитике и поучиться у экспертов рынка. Здесь вы найдёте объяснения базовых принципов A/B-тестирования, узнаете о типичных ошибках, способах ускорения экспериментов и проверке гипотез. А ещё сможете познакомиться с опытом экспертов и крупных корпораций, которые делятся своими практиками и лайфхаками.
Поговорим о «грехах», которые часто совершают начинающие аналитики данных. Эта информация будет полезна и другим специалистам, работающим с аналитиками — например, ML и дата-инженерам, а также руководителям и менеджерам, которые хотят знать, где могут возникнуть ошибки и как их предотвратить. Просто показывать пальцем и цокать языком не будем: в статье будут полезные инсайты, которые помогут улучшить качество вашей работы.
Привет, Хабр! На связи команда Ad-Hoc аналитики X5 Tech. В этой статье расскажем, как мы научили поиск извлекать важные сущности из запросов пользователей. Полный разбор реализации NER (Named Entity Recognition) для продуктового ритейла, шаг за шагом: как мы размечали данные, считали метрики на уровне токенов и сущностей — и почему для коротких и длинных запросов потребовались разные архитектурные решения.
Привет, Хабр! 👋 Меня зовут Семён Юников, я Head of BI в банке Уралсиб. Сегодня расскажу о том, как наш отдел собственными силами превратил масштабную задачу по улучшению аналитических артефактов в захватывающее и геймифицированное приключение под названием BI Challenge. Более 80 участников (внутренних разработчиков нашего Банка), свыше 1000 дашбордов, десятки внутренних обновлений и одно большое профессиональное сообщество.
Благодаря (в том числе) статье на Хабре от 2010 года в 2011-2012 гг. плотно изучал, что такое блокчейн и криптовалюта.
И, если сначала многие считали это гиковским изобретением, некой вещью-в-себе, то позже большая четвёрка решила родить мысль о том, что криптовалюта - скам, а вот блокчейн - важное изобретение человечества (но, как заметил С. Возняк, всё ровно наоборот, хотя и он был не прав); после этого, в криптозиму 2018-го посыпались утверждения о том, что блокчейн вообще никому и нигде не нужен; в 2020-х риторика сменилась на то, что блокчейн нужен, но не везде и, наконец, сейчас блокчейны настолько разнообразны, как по скорости (масштабированию), так и по безопасности, и децентрализации, что их можно применять везде и внедряют их повсюду: от учёта права собственности (в Грузии) и планирования бюджета (в США) - до токенизации всего и вся (RWA, DePin, etc.).
И тем не менее у блокчейна и криптовалют, благодаря мифологии, навязанной СМИ, всё ещё много противников и критиков.
Они никак не хотят признавать один важный и очевидный факт: чтобы человечеству рвануть вперёд, к цивилизации I-II-III типа, надо… стать человечеством именно, т.е. единым, планетарным видом. Для этого в свою очередь необходимо решить 4 фундаментальные проблемы:
Привет, Хабр! Хочу поделиться своей историей того, как я пришла к GitHub Actions в попытках автоматизировать сбор аналитики для личного использования.
Статья будет полезна аналитикам, которые хотят автоматизировать сбор и анализ данных для своих небольших пет‑проектов.
Фича для мобилки, которая должна работать на более ранних версиях.
Как подойти к реализации и преодолеть ограничения?
Книг по Data Science в последние годы выходит просто море — от толстых академических учебников, перегруженных формулами, до популярных «лайтовых» пособий, обещающих образно говоря, за неделю научить предсказывать курс биткоина. Но далеко не каждая книга способна удержаться в золотой середине: быть одновременно достаточно практичной, понятной и при этом содержательной. Русское издание «Изучаем Data Science» как раз из таких примеров, на которые можно порекомендовать обратить внимание (хотя формул здесь тоже хватает).