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 -
Telegram Group & Telegram Channel
😳 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.

🎁 В честь запуска курса мы дарим промокод PROGLIBAI на 10 000 ₽ на два других обучения:
Математика для Data Science
Алгоритмы и структуры данных

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



tg-me.com/dsproglib/6487
Create:
Last Update:

😳 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.

🎁 В честь запуска курса мы дарим промокод PROGLIBAI на 10 000 ₽ на два других обучения:
Математика для Data Science
Алгоритмы и структуры данных

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




Share with your friend now:
tg-me.com/dsproglib/6487

View MORE
Open in Telegram


Библиотека data scientist’а | Data Science Machine learning анализ данных машинное обучение Telegram | DID YOU KNOW?

Date: |

The seemingly negative pandemic effects and resource/product shortages are encouraging and allowing organizations to innovate and change.The news of cash-rich organizations getting ready for the post-Covid growth economy is a sign of more than capital spending plans. Cash provides a cushion for risk-taking and a tool for growth.

Why Telegram?

Telegram has no known backdoors and, even though it is come in for criticism for using proprietary encryption methods instead of open-source ones, those have yet to be compromised. While no messaging app can guarantee a 100% impermeable defense against determined attackers, Telegram is vulnerabilities are few and either theoretical or based on spoof files fooling users into actively enabling an attack.

Библиотека data scientist’а | Data Science Machine learning анализ данных машинное обучение from no


Telegram Библиотека дата-сайентиста | Data Science, Machine learning, анализ данных, машинное обучение
FROM USA