😳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
Launched in 2013, Telegram allows users to broadcast messages to a following via “channels”, or create public and private groups that are simple for others to access. Users can also send and receive large data files, including text and zip files, directly via the app.The platform said it has more than 500m active users, and topped 1bn downloads in August, according to data from SensorTower.
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 jp
