Warning: mkdir(): No space left on device in /var/www/tg-me/post.php on line 37
Warning: file_put_contents(aCache/aDaily/post/dsproglib/--): Failed to open stream: No such file or directory in /var/www/tg-me/post.php on line 50 Библиотека дата-сайентиста | Data Science, Machine learning, анализ данных, машинное обучение | Telegram Webview: dsproglib/6487 -
😳Почему дата-сайентисты застревают на уровне «делаю отчеты и строю модельки»
Проблема большинства спецов: вы отлично знаете pandas, sklearn и даже можете настроить нейронку. Но когда дело доходит до создания автономных систем, которые принимают решения без человека — тупик.
При этом большинство курсов по ИИ либо для программистов (и там про API больше, чем про данные), либо академические (теория без практики).
🔥Поэтому мы запускаем курс «AI-агенты для DS-специалистов»
🧐Что будет на курсе: — Рассмотрим реализацию памяти в цепочках langchain и создадим пару простых агентов. — Соберем полный пайплайн RAG-системы с оценкой качества. — Изучим основные понятия мультиагентных систем (MAS) и библиотеки для их построения. — Рассмотрим протокол MCP и фреймворк FastMCP, создадим end-to-end приложение.
После этих курсов вы перестанете быть «тем, кто делает отчеты» и станете архитектором умных систем. А это совсем другой уровень зарплаты и востребованности.
👉 Успейте использовать промокод и забрать новый курс по приятной цене до 1 июня: https://clc.to/Cttu7A
😳Почему дата-сайентисты застревают на уровне «делаю отчеты и строю модельки»
Проблема большинства спецов: вы отлично знаете pandas, sklearn и даже можете настроить нейронку. Но когда дело доходит до создания автономных систем, которые принимают решения без человека — тупик.
При этом большинство курсов по ИИ либо для программистов (и там про API больше, чем про данные), либо академические (теория без практики).
🔥Поэтому мы запускаем курс «AI-агенты для DS-специалистов»
🧐Что будет на курсе: — Рассмотрим реализацию памяти в цепочках langchain и создадим пару простых агентов. — Соберем полный пайплайн RAG-системы с оценкой качества. — Изучим основные понятия мультиагентных систем (MAS) и библиотеки для их построения. — Рассмотрим протокол MCP и фреймворк FastMCP, создадим end-to-end приложение.
После этих курсов вы перестанете быть «тем, кто делает отчеты» и станете архитектором умных систем. А это совсем другой уровень зарплаты и востребованности.
👉 Успейте использовать промокод и забрать новый курс по приятной цене до 1 июня: https://clc.to/Cttu7A
BY Библиотека дата-сайентиста | Data Science, Machine learning, анализ данных, машинное обучение
Bitcoin is built on a distributed digital record called a blockchain. As the name implies, blockchain is a linked body of data, made up of units called blocks that contain information about each and every transaction, including date and time, total value, buyer and seller, and a unique identifying code for each exchange. Entries are strung together in chronological order, creating a digital chain of blocks. “Once a block is added to the blockchain, it becomes accessible to anyone who wishes to view it, acting as a public ledger of cryptocurrency transactions,” says Stacey Harris, consultant for Pelicoin, a network of cryptocurrency ATMs. Blockchain is decentralized, which means it’s not controlled by any one organization. “It’s like a Google Doc that anyone can work on,” says Buchi Okoro, CEO and co-founder of African cryptocurrency exchange Quidax. “Nobody owns it, but anyone who has a link can contribute to it. And as different people update it, your copy also gets updated.”
That strategy is the acquisition of a value-priced company by a growth company. Using the growth company's higher-priced stock for the acquisition can produce outsized revenue and earnings growth. Even better is the use of cash, particularly in a growth period when financial aggressiveness is accepted and even positively viewed.he key public rationale behind this strategy is synergy - the 1+1=3 view. In many cases, synergy does occur and is valuable. However, in other cases, particularly as the strategy gains popularity, it doesn't. Joining two different organizations, workforces and cultures is a challenge. Simply putting two separate organizations together necessarily creates disruptions and conflicts that can undermine both operations.
Библиотека data scientist’а | Data Science Machine learning анализ данных машинное обучение from ca
