Анализ данных (Data analysis)

Public

Не можете присоединиться? @data_analysis_ml

50.2k Участники

Обновлено: May 25, 2026 at 10:15 PM

Анализ данных (Data analysis)

Data science, наука о данных. @haarrp - админ @itchannels_telegram - 🔥 главное в ит @ai_machinelearning_big_data - ML @machinelearning_interview - вопросы с собесдований по Ml РКН: clck.ru/3FmyAp

Join @data_analysis_ml for exclusive haarrp and machinelearning_interview content and discussions in 12

Рейтинг

Глобальный рейтинг

#2623

+24

Рейтинг по языку

#1497

+28

Рейтинг по категории

#34

Рост участников (Последние 30 дней)

Всего: 50.2K

Рост за 24ч: -1948 4%

Последние посты

Анализ данных (Data analysis)

18 мая 2026 г., 06:12

Трамп садясь в самолет отдал приказ: всё китайское - в мусорку, ничего не заносить на Air Force One

Перед самой посадкой на борт американские сотрудники собрали всё, что китайская сторона раздала делегации: пресс-бейджи, burner phones и значки делегации. После этого всё выбросили в мусорку.

Журналист Daily Mail, сопровождавший Белый дом, видел это лично: «Ничего китайского на борт не занесли».

Китай сильнейшая держава в мире по кибершпионажу, и даже в обычный значок теоретически может быть встроено устройство для прослушки.

Рукопожатия есть. Доверия - ноль. Вот реальность отношений США и Китая.

https://x.com/Machinelearrn/status/2055264980925305005

View on X (Twitter)

4,030

Анализ данных (Data analysis)

18 мая 2026 г., 06:12

📷 Photo

начальник в прошлом году / начальник сейчас

4,000

Анализ данных (Data analysis)

18 мая 2026 г., 06:12

📷 Photo

Узнайте, какие локальные модели потянет ваш ПК

Полезный сервис для тех, кто запускает LLM локально и не хочет гадать, какая модель влезет в железо без боли.

Как работает:

- указываете GPU, VRAM и RAM
- получаете список моделей, которые нормально запустятся на вашем ПК
- видите квантование, примерную скорость и контекстное окно
- поддерживается железо NVIDIA, AMD, Intel и Apple

Особенно удобно, если собираете ИИ-агентов, тестируете локальные модели или выбираете железо под inference.

Больше не нужно вручную считать память и перебирать модели наугад.

https://whatmodelscanirun.com/

3,800

Анализ данных (Data analysis)

18 мая 2026 г., 06:12

🎥 Video

Когда твой менеджер - ИИ. 😂

4,480

Анализ данных (Data analysis)

18 мая 2026 г., 06:12

📷 Photo

⚡️ Вышел PyTorch 2.12,

Что завезли:

- batched linalg.eigh на CUDA теперь может работать до 100x быстрее
- появился новый torch.accelerator. Graph для graph capture и replay на разных ускорителях
- torch.export.save получил поддержку Microscaling quantization
- Adagrad теперь умеет fused=True
- улучшили distributed training, export и поддержку ROCm
- релиз собран из 2926 коммитов от 457 контрибьюторов

PyTorch всё сильнее уходит от «удобного фреймворка для ресёрча» к универсальной платформе для обучения, инференса и деплоя на разном железе.

Особенно интересен torch.accelerator. Graph. Это шаг к более нормальной абстракции над CUDA, XPU и внешними backend-ами, чтобы код меньше зависел от конкретного ускорителя.

А ускорение linalg.eigh до 100x - хороший пример того, как одна внутренняя замена backend-логики может превратить минуты ожидания в секунды.

http://pytorch.org/blog/pytorch-2-12-release-blog

#PyTorch #OpenSourceAI #MachineLearning #AIInfrastructure

4,290

Анализ данных (Data analysis)

18 мая 2026 г., 06:12

📷 Photo

📌 H200 вроде разрешили. Но Китай их так и не получил

США дали добро примерно десяти китайским компаниям на покупку Nvidia H200. В списке Alibaba, Tencent, ByteDance, JD и другие.

Формально Вашингтон сделал шаг навстречу. По факту H200 остаются разменной монетой в переговорах с Пекином. Можно показывать прогресс, но не отдавать главное, пока Китай не уступит в других вопросах - от редкозёмов до торговли и Тайваня.

Хуанг в этой истории тоже не просто пассажир делегации. Глава Nvidia стал частью торга, потому что сейчас GPU - это уже не товар, а политический рычаг.

Но тормозить может и сам Китай. Пекин месяцами давит на свои компании, чтобы те переходили на Huawei Ascend и локальные кластеры. Массовая закупка H200 выглядела бы как откат назад: опять зависимость от американского железа, от которой Китай пытается уйти.

В итоге подвешенное состояние устраивает почти всех.

США могут сказать, что разрешили поставки. Китай может сказать, что не спешит покупать. Nvidia ждёт. Рынок гадает.

Пока поставок ноль, это не торговля. Это переговоры, замаскированные под сделку.

Анализ данных (Data analysis)

18 мая 2026 г., 06:12

📷 Photo

Пацаны, ещё есть время переучиться

5,840

102

Анализ данных (Data analysis)

18 мая 2026 г., 06:12

📷 Photo

⚡️ В Claude Code завезли сразу две клевые фичи

Первая - Agent View. Теперь все сессии можно видеть в одном окне: что запущено, что ждёт твоего действия, что уже завершилось. Можно параллельно гонять несколько агентов и не превращать терминал в кладбище вкладок.

Вторая - непрерывный режим /goal. Задаёшь цель, и модель работает до результата без постоянных остановок и подтверждений на каждом шаге.

Claude Code всё больше превращается не в «чатик в терминале», а в нормальную панель управления агентами.

6,530

Анализ данных (Data analysis)

18 мая 2026 г., 06:12

Вот кто реально отбил подписку на Claude

Claude помог восстановить доступ к криптокошельку с примерно 5 BTC. По текущим оценкам, это около $400 тысяч.

История почти киношная: парень потерял доступ к биткоин-кошельку больше 10 лет назад. На вечеринке поменял пароль, потом забыл его, а дальше начались годы безуспешных попыток вернуть деньги.

В итоге он подключил Claude.

Сначала модель помогла перебрать 3,5 триллиона вариантов пароля. Не сработало. Но на этом история не закончилась: дальше начались раскопки по старым файлам. В итоге нашли wallet.dat, сопоставили его с недавно обнаруженной seed-фразой и смогли восстановить доступ к кошельку.

На радостях владелец теперь обещает назвать ребёнка в честь основателя Anthropic.

Так, Claude, следующий таск: найти кошелёк Сатоши. Желательно без галлюцинаций.

https://x.com/Machinelearrn/status/2054673182842663094

View on X (Twitter)

4,880

Анализ данных (Data analysis)

18 мая 2026 г., 06:12

📷 Photo

⚡️ Anthropic вводит ежемесячный кредит для разработчиков

С 15 июня все платные тарифы Claude получат отдельный месячный кредит на программное использование.
Кредит покрывает:

• Claude Agent SDK
claude -p (CLI)
• Claude Code GitHub Actions
• Сторонние приложения на базе Agent SDK

И главное - автоматизация и агенты на Claude не будут «съедать» обычный лимит подписки - для них выделен свой бюджет.

https://support.claude.com/en/articles/15036540-use-the-claude-agent-sdk-with-your-claude-plan

https://t.me/ai_machinelearning_big_data

3,540

Анализ данных (Data analysis)

28 мар. 2026 г., 08:15

📷 Photo

🚨 У ANTHROPIC утечка: Новая мощная МОДЕЛЬ

Anthropic случайно оставила черновики блог-постов в публично доступном кэше данных. Их нашли исследователи кибербезопасности:

- новая модель под названием "Claude Mythos"
- также упоминается как "Capybara"
- это новый уровень моделей
- больше и умнее, чем Opus

Anthropic подтвердила, что это не фейк:

- «качественный скачок»
- «самая мощная модель, которую мы когда-либо создавали»
- «значительно лучше в программировании, логике и кибербезопасности»
- «сильно опережает любые другие AI-модели в кибер-возможностях»

И они сами этим обеспокоены:

- «Модель предвещает волну ИИ, способных находить и эксплуатировать уязвимости гораздо быстрее, чем защитники успевают реагировать»


https://m1astra-mythos.pages.dev/

🐍 https://t.me/addlist 🚀 https://max.ru/pythonl

3,640

Анализ данных (Data analysis)

28 мар. 2026 г., 08:15

📷 Photo

Здесь говорят о том, как работать с данными в 2026 году ↗️

Узнайте на GoCloud 2026

9 апреля в Москве пройдет GoCloud 2026 – большая конференция про ИИ и облака от команды Cloud.ru.

Отдельный трек будет посвящен данным и аналитике: доклады о технологических трендах, простых инструментах и экономически эффективном управлении данными.

Вы узнаете:
▶️какие подходы к работе с данными станут стандартом в 2026 году
▶️как управлять разными-дата сервисами на одной платформе
▶️как быстро обрабатывать real-time данные
▶️почему ML-системы начинаются не с моделей, а с дата-инфраструктуры
▶️какие возможности дает интеграция ИИ и Spark

А еще вас ждут демо сервисов, практические воркшопы, нетворкинг и афтерпати.

👉 https://cloud.ru/gocloud?utm_source=tg&utm_medium=im&utm_campaign=dataanalysisml-conf_gocloud2026_txt_smm_brand👈

3,330

Анализ данных (Data analysis)

28 мар. 2026 г., 08:15

🎥 Video

Кожаные вообще оборзели

3,660

Анализ данных (Data analysis)

28 мар. 2026 г., 08:15

📷 Photo

🚀 Tencent выкатывает Covo-Audio (7B) - новый уровень голосовых AI.

Это уже не просто “распознал → ответил → озвучил”.

Модель умеет говорить и слушать одновременно.

Что внутри:
• Qwen2.5-7B + Whisper
• 8 млн часов аудио обучения
• full-duplex — диалог без пауз

Главное отличие:

Нет отдельных пайплайнов ASR и TTS.
→ всё работает как единая модель

Что это даёт:
• можно перебивать (barge-in)
• естественный разговор, как с человеком
• меньше задержек
• меньше костылей в архитектуре

Отдельно:

Разделение интеллекта и голоса
→ проще делать voice cloning
→ гибкость под разные сценарии

Тренд очевиден:

AI переходит от “голосовых интерфейсов”
→ к полноценному живому диалогу

Скоро кнопка “нажми и говори” исчезнет совсем.

Модель: https://huggingface.co/tencent/Covo-Audio-Chat

3,210

Анализ данных (Data analysis)

28 мар. 2026 г., 08:15

📷 Photo

Рекомендательные системы — один из ключевых механизмов, на которых держатся современные продукты. Они помогают пользователям находить контент, товары и сервисы, а бизнесу — повышать вовлеченность и качество пользовательского опыта. Вместе с Владимиром Байкаловым, ведущим исследователем AI VK, разбираем главные тренды в рекомендациях и последние значимые работы.

🔗 Список статей

Масштабирование
🟣 https://arxiv.org/abs/2402.17152
🟣 https://arxiv.org/abs/2507.15994
🟣 https://arxiv.org/abs/2601.20083

Lifelong Recommendations
🟣 https://arxiv.org/abs/2506.02267?utm_source=chatgpt.com
🟣 https://arxiv.org/abs/2407.16357?utm_source=chatgpt.com
🟣 https://arxiv.org/abs/2505.04421?utm_source=chatgpt.com
🟣 https://dl.acm.org/doi/10.1145/3746252.3761564

Generative Retrieval
🟣 https://arxiv.org/abs/2202.06991
🟣 https://arxiv.org/pdf/2305.05065
🟣 https://arxiv.org/pdf/2503.02453

Semantic IDs
🟣 https://arxiv.org/abs/2504.02137
🟣 https://arxiv.org/pdf/2502.13581
🟣 https://arxiv.org/pdf/2405.07314
🟣 https://arxiv.org/pdf/2602.16375

End to End Рекомендации
🟣 https://arxiv.org/abs/2502.18965
🟣 https://arxiv.org/pdf/2512.22386
🟣 https://arxiv.org/pdf/2505.17549

LLMxRecSys
🟣 https://arxiv.org/abs/2510.07784
🟣 https://arxiv.org/abs/2510.11639
🟣 https://arxiv.org/abs/2512.21257

#aivk #recsys

Анализ данных (Data analysis)

28 мар. 2026 г., 08:15

📷 Photo

В Claude Code уже 93 команды.

Но чтобы получить 80% пользы, тебе хватит вот этих 16 👇

/init
→ создаёт CLAUDE.md - память проекта и репозитория

/plan
→ сначала думает, потом пишет код

/context
→ показывает, что именно съедает твои токены

/compact
→ очищает контекст прямо в середине сессии

/clear
→ сбрасывает состояние между задачами

/model
→ переключает модели: Opus / Sonnet / Haiku

/btw
→ позволяет задать побочный вопрос, не ломая основной поток работы

/rewind
→ откатывает назад, если всё пошло не туда

/agents
→ запускает несколько суб-агентов параллельно

/chrome
→ управляет браузером: клик, ввод, навигация

/loop
→ прогоняет промпты по кругу, удобно для мониторинга

/simplify
→ 3 агента вместе ревьюят твой код

/permissions
→ заранее разрешает безопасные действия

--dangerously-skip-permissions
→ полностью автоматический режим, без лишних подтверждений

Shift + Tab
→ мгновенное переключение режимов

ultra think
→ максимальная глубина рассуждения

Большинство используют Claude Code как обычный чат-бот.

Поэтому и упираются в потолок.

Продвинутые пользователи работают с ним как с целой системой.

Анализ данных (Data analysis)

28 мар. 2026 г., 08:15

📷 Photo

ARC-AGI-3 - бенчмарк,показал неприятную для всей индустрии вещь: даже топовые frontier-модели сейчас набирают меньше 1%.

Лучшие результаты на старте такие:

- Gemini 3.1 Pro Preview - 0.37%
- GPT-5.4 High - 0.26%
- Opus 4.6 Max - 0.25%

И это, пожалуй, главный вывод.

ARC-AGI-3 - это уже не набор статичных головоломок, как в прошлых версиях ARC. Теперь это интерактивные игровые миры, где агенту нужно самому разбираться, что вообще происходит.

Что именно проверяет новый тест:

- исследование незнакомой среды с нуля
- поиск целей и правил без текстовых инструкций
- построение своей модели мира по ходу задачи
- длинное планирование на много шагов вперёд
- обучение на опыте, а не по шаблону
- пересмотр гипотез, если первые догадки оказались неверными

То есть здесь уже мало просто "хорошо рассуждать в чате".

Нужно адаптироваться в реальном времени, помнить прошлые действия, извлекать сигналы из слабой обратной связи и не скатываться в перебор.

Внутри ARC-AGI-3:
- 150+ новых интерактивных окружений
- почти 1 000 уровней
- replay-сессии, где можно смотреть весь таймлайн решений агента

Скоринг считает не только факт решения, а то, насколько эффективно модель осваивает навык по сравнению с человеком.

Именно поэтому результаты выглядят настолько жёстко.

По сути, ARC Prize говорит прямо:
пока между человеком и ИИ есть такой разрыв в освоении новых задач, говорить о настоящем AGI рано.

И это, возможно, один из самых честных тестов за последнее время.

Не потому что модели "слабые".
А потому что реальная универсальная адаптация всё ещё не решена.

https://arcprize.org/

🐍 https://t.me/addlist 🚀 https://max.ru/pythonl

Анализ данных (Data analysis)

28 мар. 2026 г., 08:15

Для специалистов по анализу данных ключевой вопрос — как быстро и эффективно извлечь нужную информацию из разных источников. Для этого необходим универсальный инструмент. Например, таким https://t.me/yandexcloudnews выступать File Search — встроенный инструмент, доступный на платформе Yandex AI Studio. Инструмент работает на базе RAG-подхода и позволяет большим языковым моделям обогащать контекст данными из корпоративной базы знаний.

🚀Недавно платформа представила обновление инструмента и добавила новые возможности:

- Поддержка таблиц CSV и Excel — поиск по структурированным данным теперь встроен, что упрощает работу с финансовыми, маркетинговыми и операционными отчетами.
- Мультимедиа — видео и аудио можно анализировать через специализированный пайплайн, извлекая ценные инсайты из нестандартных источников.

File Search позволяет аналитикам быстрее находить ответы на вопросы, формируя их на основе загруженных корпоративных данных, а не только общих знаний модели о мире, и упрощает интеграцию в существующие BI- и аналитические процессы.

3,070

Анализ данных (Data analysis)

28 мар. 2026 г., 08:15

📷 Photo

3,400

Анализ данных (Data analysis)

28 мар. 2026 г., 08:15

🎥 Video

The AI Scientist официально вышел в Nature - и это уже не просто эксперимент.

Речь про систему, которая способна автоматизировать весь цикл научного исследования:

- генерировать идеи
- писать код
- запускать эксперименты
- оформлять научную статью

Обновлённая версия AI Scientist-v2 уже сгенерировала первую полностью AI-сгенерированную научную работу,
которая прошла полноценное рецензирование людьми.

Теперь вышла публикация в Nature,
где подробно разобрана архитектура системы и показано, как всё это работает на практике.

В ИИ-систему добавили Automated Reviewer - AI-рецензента, который оценивает статьи
на уровне человека и даже стабильнее, чем сами люди.

Исследователями обнаружен прямой закон масштабирования науки -
чем сильнее базовая модель,
тем выше качество научных работ, которые она генерирует.

Это означает простую вещь:
По мере роста моделей и удешевления вычислений
качество AI-науки будет расти автоматически.
Фактически мы подошли к точке, где исследования можно масштабировать так же, как сегодня масштабируют код или контент.

• Nature: https://nature.com/articles/s41586-026-10265-5
• Blog: https://sakana.ai/ai-scientist-nature

3,860

Анализ данных (Data analysis)

26 мар. 2026 г., 10:14

📷 Photo

Если вы работаете с выгрузками из баз, логами сервисов или отчетами за годы — вы уже имеете дело со значениями, разделенными запятыми (CSV). Но умеете ли вы загружать CSV в Spark правильно?

На открытом уроке разберем, как из плоского файла получить распределенную коллекцию данных — DataFrame. Поймем, почему DataFrame — это не просто таблица, как настраивать разбор грязных данных, объявлять схему вручную и избегать ошибок в промышленной среде.

Вы увидите, как Spark взаимодействует с файловой системой, научитесь писать код для загрузки CSV в PySpark или Scala и разберетесь, когда достаточно pandas, а когда без Spark не обойтись.

Открытый урок проходит в преддверии старта курса «Spark-разработчик».

➡️ Подробности и регистрация: https://otus.pw/XM07/

3,220

Анализ данных (Data analysis)

26 мар. 2026 г., 10:14

🚀 Cursor сделал regex-поиск мгновенным

Instant Grep ищет по миллионам файлов за миллисекунды
16.8 сек → 13 мс

И главное:
они не ускоряли regex
они убрали лишний поиск

🧠 Как это работает

- создаётся индекс: куски текста → файлы
- используются триграммы (fil, ile, le_)
- сначала ищутся кандидаты
- потом запускается regex

👉 большинство файлов вообще не открывается

🔥 Ключевая идея - sparse n-grams

- индексируются не все куски
- только самые «полезные»
- редкие символы имеют больший вес

💾 Всё локально

- индекс хранится у тебя
- привязан к Git
- быстрый доступ через memory map

Скорость даёт не regex
а умный отбор файлов до поиска.

https://x.com/cursor_ai/status/2036122609931165985

View on X (Twitter)

3,750

Анализ данных (Data analysis)

26 мар. 2026 г., 10:14

📷 Photo

3,530

Анализ данных (Data analysis)

26 мар. 2026 г., 10:14

🎥 Video

🚀 Anthropic показали новый режим:
AI может выполнять задачи на компьютере и по расписанию без твоего участия

Главное:

- Claude управляет компьютером
- кликает, вводит текст, открывает сайты
- выполняет задачи в браузере и приложениях

+ появился режим /schedule:

- ставишь задачу → задаёшь время
- Claude сам запускает и выполняет её
- даже если твой ноут выключен
- отчёты генерируются сами
- соцсети мониторятся автоматически
- задачи выполняются без контроля

https://claude.com/product/cowork#dispatch-and-computer-use

🐍 https://t.me/addlist 🚀 https://max.ru/pythonl

3,330

Анализ данных (Data analysis)

26 мар. 2026 г., 10:14

📷 Photo

🤖 Этот open-source репозиторий даёт твоему ClawdBot “зрение”

Это AI-ассистент в реальном времени для умных очков Meta Ray-Ban.

Он объединяет:
→ голос
→ зрение
→ действия агента

Работает через Gemini Live и OpenClaw.

Как это выглядит:

Ты надеваешь очки → нажимаешь кнопку AI → просто говоришь

Дальше:

• Gemini видит через камеру очков и описывает происходящее
• передаёт задачу в OpenClaw
• OpenClaw выполняет её через подключённые приложения

Можно:
→ отправлять сообщения в WhatsApp / Telegram / iMessage
→ искать информацию в интернете
→ получать ответы голосом

📊 Технически:

• камера очков передаёт изображение примерно 1 кадр в секунду в Gemini
• аудио работает в обе стороны в реальном времени
• OpenClaw выполняет действия как агент

По сути, это полноценный AI-ассистент, который видит мир вместе с тобой

https://github.com/Intent-Lab/VisionClaw

🐍 https://t.me/addlist 🚀 https://max.ru/pythonl

Анализ данных (Data analysis)

26 мар. 2026 г., 10:14

📷 Photo

🚀 Ускоряем внедрение ИИ-агентов в реальные задачи на Agents Week

Насыщенный интенсив от Школы анализа данных Яндекса пройдет с 6 по 10 апреля. Много про инженерных подход к современным агентным системам, их мониторинг и масштабирование. За пять дней поймете, с чего начать проектирование и настройку поведения, какие есть практики построения single-agent и multi-agent-систем, как доводить агентов о продакшена.

Формат: лекции с возможностью задать вопрос экспертам и практика.

Программа и спикеры — по https://shad.yandex.ru/agentsweek?utm_source=telegram&utm_medium=social&utm_campaign=ai-agents-week&utm_content=data_analysis_ml&erid=awjbXmhZfK1KsP3v2pYH6tK6vfKmY5PbVJA8fZQuUqw. Там же можно зарегистрироваться до 9 апреля включительно.

3,470

Анализ данных (Data analysis)

26 мар. 2026 г., 10:14

📷 Photo

🌟 Лучшие GitHub-репозитории для Claude Code, которые могут увеличить эффективность твоего следующего проекта:

1. Superpowers
https://github.com/obra/superpowers
→ Набор “супер-скиллов” для Claude: готовые промпты и инструменты, которые расширяют возможности агента (автоматизация, генерация кода, workflow).

2. Awesome Claude Code
https://github.com/hesreallyhim/awesome-claude-code
→ Кураторский список всего полезного вокруг Claude Code: гайды, тулзы, примеры, лучшие практики.

3. GSD (Get Shit Done)
https://github.com/gsd-build/get-shit-done
→ Фреймворк для реального продакшн-использования агентов: ставишь задачи - агент разбивает их и доводит до результата.

4. Claude Mem
https://github.com/thedotmack/claude-mem
→ Система памяти для Claude: позволяет агенту “помнить” контекст, прошлые действия и работать как долгоживущий ассистент.

5. UI UX Pro Max
https://github.com/nextlevelbuilder/ui-ux-pro-max-skill
→ Набор навыков для генерации интерфейсов: помогает Claude делать более качественные UI/UX решения и дизайн.

6. n8n-MCP
https://github.com/czlonkowski/n8n-mcp
→ Интеграция Claude с n8n: можно подключать агента к автоматизациям, API и workflow без кучи кода.

7. Obsidian Skills
https://github.com/kepano/obsidian-skills
→ Навыки для работы с Obsidian: управление заметками, knowledge base и личной базой знаний через Claude.

8. LightRAG
https://github.com/hkuds/lightrag
→ Лёгкая реализация RAG (Retrieval-Augmented Generation): быстро подключаешь свою базу данных к модели для более точных ответов.

9. Everything Claude Code
https://github.com/affaan-m/everything-claude-code
→ Универсальный сборник: шаблоны, примеры, инструменты - всё, чтобы быстро стартовать и прокачать Claude Code.

🎯 https://t.me/addlist 🚀 https://max.ru/ai_machinelearning_big_data

Анализ данных (Data analysis)

26 мар. 2026 г., 10:14

📷 Photo

Как запустить микросервисы в Managed Kubernetes

Микросервисное приложение мало просто задеплоить — нужны правила запуска, обновлений, масштабирования и изоляции. Именно они делают эксплуатацию предсказуемой, а инфраструктуру — готовой к росту нагрузки.

На вебинаре 26 марта в 11:00 эксперты Cloud.ru разберут, как превратить Managed Kubernetes в удобную и надежную платформу для работы микросервисов.

В программе:
1️⃣ разберете, в каких проектах микросервисы действительно нужны и как быстро запустить готовое масштабируемое решение в облаке без лишних сложностей;

2️⃣ рассмотрите базовую структуру Kubernetes для микросервисов: что потребуется сразу, а что можно отложить;

3️⃣обсудите, как организовать деплой, обновления и откаты, чтобы релизы были управляемыми;

4️⃣ настроите масштабирование с помощью нативных инструментов Kubernetes;

5️⃣ свяжете платформу с реестром артефактов;

6️⃣ узнаете, как следить за метриками и логами приложения.

👉 https://cloud.ru/events/evoliutsiia-prilozheniia-v-oblake-kak-zapustit-mikroservisy-v-managed-kubernetes-12681731088?utm_source=tg&utm_medium=im&utm_campaign=dataanalysisml_wb_26.03.2026_std_txt_smm_pmm👈

Анализ данных (Data analysis)

26 мар. 2026 г., 10:14

🎥 Video

🤖 Palantir AI + Claude использовались для обнаружения, приоритизации и ударов по более чем 1000 целям в первые 24 часа операции против Ирана

Результат оказался настолько мощным и прорывным, что Пентагон даже не стал ждать.

То, что раньше было просто пилотным проектом и тестировалось в ограниченном режиме…
в один момент стало официальным, постоянным и начало масштабироваться повсюду.

Теперь Palantir - это ключевой “AI-мозг” всей армии США.

Система уже внедряется во все роды войск.

https://www.moneycontrol.com/world/how-palantir-and-anthropic-ai-helped-the-us-hit-1-000-iran-targets-in-24-hours-article-13853331.html

🎯 https://t.me/addlist 🚀 https://max.ru/ai_machinelearning_big_data

3,580

Анализ данных (Data analysis)

26 мар. 2026 г., 10:14

📷 Photo

Это уже не code review.
Это distributed system из двух LLM, которые дебажат друг друга.

3,770

Showing 30 of 100 posts

Рейтинг

Требуется вход

Отзывы пользователей (0)

Пока нет отзывов. Будьте первым, кто поделится своим опытом!

Анализ данных (Data analysis)

Анализ данных (Data analysis)

Рейтинг

Рост участников (Последние 30 дней)

Последние посты

Рейтинг

Отзывы пользователей (0)

Похожие каналы Telegram

CORE-expert Дмитрия Маликова

Илья Федотов-Федоров Мастерская

Бесплатный аккаунт

МамАрт — искусство жить свободно 🎨

Технозаметки Малышева

Курсы тактической медицины

SlivMarket

Учебный центр S.T.I. DENT

Похожие каналы Telegram

CORE-expert Дмитрия Маликова

Илья Федотов-Федоров Мастерская

Бесплатный аккаунт

МамАрт — искусство жить свободно 🎨

Технозаметки Малышева

Курсы тактической медицины

SlivMarket

Учебный центр S.T.I. DENT

Последние посты

Отзывы пользователей (0)