Привет, Хабр! Возвращаюсь с новым выпуском полезных материалов, который поможет разобраться в ML, AI и дата-аналитике. Сегодня в программе — состояние MLOps в 2024 году, возможности дата-контрактов, оценка качества данных DQ Score и Python-библиотека для работы с SQL. Подробнее — под катом. Еще больше полезных материалов — в Telegram-сообществе «MLечный путь».

Привет, Хабр! После перерыва возвращаюсь с новым выпуском полезных материалов, которые помогут лучше разобраться в ML, AI и дата-аналитике. Сегодня в программе — эволюция СУБД, миграция с Apache Druid на ClickHouse и подходы к экономии ресурсов для инфраструктуры. Еще больше полезных материалов — в Telegram-сообществе «MLечный путь».

Привет, Хабр! Я Стас, занимаюсь развитием аналитических и ML-продуктов в Selectel. В новом мегадайджесте мы с командой собрали для вас свои лучшие материалы по итогам 2023 года. Читайте и сохраняйте в закладки: пригодится всем, кто хочет быть в курсе новостей и актуальных технологий из мира AI, ML и дата-аналитики.

Под катом — ежемесячные дайджесты, которые вы могли пропустить, экспертные статьи по совместному использованию GPU, кэшированию датасетов и бэкапированию данных в Kubernetes, а также записи докладов с наших мероприятий.

Привет, Хабр! В новом выпуске собрал для вас полезные материалы, которые помогут лучше разобраться в темах ML, искусственного интеллекта и дата-аналитики. Вы узнаете, какие Ops-практики входят в систему MLOps, как выбрать СУБД для анализа данных и как построить платформу для DS/ML-разработчиков. Еще больше полезных материалов — в Telegram-сообществе «MLечный путь».

Привет, Хабр! С прошлого дайджеста произошло много событий в мире MLOps и дата-аналитики. Например, Microsoft анонсировал свой AI-чип, Databricks стал скупать «игроков поменьше», а рынку аналитических решений прогнозируют рост на 40% каждый год. Подробнее об этом рассказываем в статье. Еще больше полезных материалов — в Telegram-сообществе «MLечный путь».

Привет, Хабр! В сегодняшнем дайджесте продолжаю делиться материалами, которые помогут вам лучше разобраться в темах ML, искусственного интеллекта и дата-аналитики. Какие перспективы у LLM и BI? Куда Amazon и Google инвестировали более $4 млрд? Как организовать работу аналитических команд? Отвечаем на вопросы в статье.

Еще больше полезных материалов по DataOps и MLOps — в Telegram-сообществе «MLечный путь».

Привет, Хабр! Сегодня — международный день доступа к информации, поэтому делюсь с вами интересными материалами по ML, AI и дата-аналитике. В новом выпуске вас ждут новинки от Nvidia для LLM, три пути развития аналитического стека, инструменты для анализа данных и другое. Еще больше полезных текстов по DataOps и MLOps — в Telegram-сообществе «MLечный путь».

Привет, Хабр! MLOps пробрался даже в fashion-индустрию. И не говорите после этого, что работа с большими данными и ML — это немодно! В новом выпуске дайджеста — вновь «золотые» статьи по ML, AI и дата-аналитике. По классике начинаем с объемных образовательных статьей, а заканчиваем новинками «железа» от Nvidia и результатами отчетов по рынку (есть и на русском языке!). Еще больше полезных текстов по DataOps и MLOps — в Telegram-сообществе «MLечный путь».

Всем привет! Новый выпуск нашего «Вестника» по ML и дата-аналитике получился очень насыщенным и разносторонне полезным. Во-первых, сразу несколько объемных ликбезов по LLM – на английском языке, но в нашей сфере по-другому никак. Зато есть очень толковый русскоязычный текст про актуальные подходы к ELT – нашел здесь, на Хабре. Еще много полезностей для любителей рыночных отчетов, красочных сборок инструментов и так далее. Точно обогатитесь парочкой говорящих скринов.

Еще больше полезных текстов по DataOps и MLOps, а также целое комьюнити на почти 1,5К человек — в Telegram-сообществе «MLечный путь».

Звание текста с лучшими мемами получила статья про антисоветы для работы с ML-экспериментами.

Привет, Хабр! Это уже четвертый выпуск дайджеста по ML и работе с данными для тех, кто тащит эти направления в своих компаниях. Сегодня в программе — антисоветы для работы с ML-экспериментами, обзор библиотеки для Pandas с примесью ChatGPT, очень сложная статья про Ray и многое другое. Еще больше полезных текстов по DataOps и MLOps — в Telegram-сообществе «MLечный путь».

Используйте навигацию, если не хотите читать текст полностью:

→ Теория
→ Практика
→ Мнение
→ Инструменты
→ Видео

Привет всем, кто работает с ML-моделями и занимается аналитикой данных! В новом дайджесте для вас много интересных обзоров по инструментам — как говорится, ни ClearML и Airflow едиными. Рынок решений стремительно развивается, и наши подборки помогут вам держать руку на пульсе. Еще больше полезных текстов по DataOps и MLOps публикуем в Telegram-сообществе «MLечный путь».

Как вам, кстати, ренессансная GPU на обложке, которую сгенерила нейросеть для блога Andreesen and Horowitz? Что тут сказать — просто поделитесь промтом.

Привет, Хабр! Делюсь новым уловом текстов, которые помогут вам лучше разобраться в темах ML, искусственного интеллекта и дата-аналитики. В этой подборке — смесь фундаментальных трудов и более «популярных» статей. Начнем с красочного лонгрида, а закончим — сводом знаний по управлению данными в 10 главах (не пугайтесь).

Еще больше полезных подборок по DataOps и MLOps публикуем в Telegram-сообществе «MLечный путь». Там обсуждаем проблемы и лучшие практики организации production ML-сервисов, а также обмениваемся опытом. Присоединяйтесь к более 1 000 специалистов, развивающим ML- и Data-направления в российских и зарубежных компаниях.

Находить информативные и полезные тексты про Machine Learning и работу с данными непросто. Еще сложнее — найти действительно стоящий контент. Меня зовут Стас, я развиваю продукты для аналитики данных в Selectel. Вместе с коллегами мы собрали годные статьи и видео, которые вам либо помогут в работе, либо как минимум развлекут.

Под катом — свежий landscape ML/AI/Data-сервисов, грамотно составленный список репозиториев для дата-сайентистов и пара кейсов с Хабра, которые вы могли пропустить. Часть материалов — на английском языке, и в рунете их не найти.