Оптимизируйте бизнес-процессы с помощью данных и стратегического мышления — станьте бизнес-аналитиком за 6 месяцев
Бизнес-аналитик собирает и интерпретирует данные, чтобы помогать бизнесу принимать обоснованные решения и создавать эффективные стратегии развития. В его задачи входит сбор и анализ требований, аудит бизнес-процессов, проведение исследований, выявление проблем и поиск их решений, подготовка отчётности.

На курсе Нетологии «Бизнес-аналитик» вы можете освоить необходимые навыки всего за 6 месяцев и претендовать на junior-позицию уже во время обучения. Под руководством ментора вы научитесь работать с нотациями IDEF0, BPMN 2.0, EPC, а также с инструментами анализа данных: SQL, Python, Tableau и Power BI. Получите опыт работы с заказчиками и разберёте тестовые задания из реальных вакансий с преподавателем курса.

Дополнительно вы можете освоить навыки кандитата на middle-позицию на расширенной траектории программы — пройти модуль по системному анализу. Он охватывает полный жизненный цикл ПО, включая гибкие подходы к разработке, UX/UI прототипирование, тестирование и развертывание, а также документирование IT-проектов.
🔥 До 31 января на курс действует дополнительная скидка 15% по промокоду ANALYTIC15.

Реклама. ООО "Нетология". ИНН 7726464125 Erid 2VSb5yG4Lkp

Только что вышла версия CUDA 12.8 с поддержкой Blackwell.

Гайд по работе с TensorCore 5-го поколения:

https://docs.nvidia.com/cuda/parallel-thread-execution/index.html#tensorcore-5th-generation-instructions

#cuda #TensorCore #nvidia

⭐️ DataDreamer, библиотека Python с открытым исходным кодом, позволяет легко генерировать синтетические данные и интегрируется с huggingface

🔍 Узнайте, как это сделать: https://huggingface.co/blog/asoria/datadreamer-datasets#6790671e20a7d3ca6f72b6cb

@data_analysis_ml

🔥 Minima — это open source решение для RAG в контейнерах для развертывания на любых мощностях (клауд или локал), с возможностью интеграции с ChatGPT и MCP.

Minima также может использоваться как RAG на вашей машине.

Minima поддерживает три режима работы:
1. Изолированная установка — Работа в контейнерах без внешних зависимостей, таких как ChatGPT или Claude. Все нейронные сети (LLM, ранкер, эмбеддинг) и векторный сторедж запускаются на вашем сервере или ПК, обеспечивая безопасность ваших данных.
2. Кастомный GPT — Запросы к вашим локальным документам через приложение или веб-версию ChatGPT с использованием кастомных GPT. Индексатор работает на вашем сервере или локальном ПК, а основная LLM остаётся ChatGPT.
3. Anthropic Claude — Использование приложения Anthropic Claude для запросов к вашим локальным документам. Индексатор работает на вашем локальном ПК, а основная LLM — это Anthropic Claude.

В данный момент, Minima решает задачу RAG on-premises и призывает всех поставить звезду и форкнуть репозиторий, а так же не стесняться и принять участие в разработке.

📌 Лицензия MPL-2.0

▪ Github

@data_analysis_ml

⚡️ Повторно дистиллированная
Deepseek AiR1 (1,5B) превосходит по своим характеристикам оригинальную дистиллированную модель!

https://huggingface.co/mobiuslabsgmbh/DeepSeek-R1-ReDistill-Qwen-1.5B-v1.0

@data_analysis_ml

🔥 Qwen 2.5 - 7B and 14B с длинной контекста в 1 миллион!

Они также выпустили свой собственный форк vllm - чтобы вы могли развернуть модель у себя дома! 💥

Стоит отметить, что модель 14B-1M выигрывает у гораздо более крупной модели Qwen 2.5 Turbo (предположительно MoE с тем же количеством активных параметров).

Более того, она еще и превосходит бета-версия GPT-4/ 4o на длинном контексте!

https://huggingface.co/collections/Qwen/qwen25-1m-679325716327ec07860530ba

@data_analysis_ml

#Qwen

Базы данных для задач любой сложности

Безопасность, масштабируемость и отказоустойчивость баз данных — ключевые требования для любых современных веб-сервисов и приложений. А наличие этих требований по умолчанию, без дополнительной головной боли — мечта для любого бизнеса. Или не мечта, а реальность? Selectel предлагает одни из лучших облачных баз данных на рынке и берет эти на заботы на себя:

● предоставляет высокую производительность за счет оптимальной настройки ПО, подбора мощного железа и локальных NVMe-дисков;
● обеспечивает резервное копирование. Бесплатные бэкапы создаются автоматически, а восстановление данных происходит вплоть до секунды;
● гарантирует отказоустойчивость. Создать отказоустойчивый кластер можно всего от двух нод, что позволяет сэкономить до 33% стоимости ресурсов;
● дает возможности для быстрого масштабирования. При росте нагрузки можно поменять конфигурацию облачного сервера и количество реплик без простоя.
● заботится о безопасности: сервис соответствует российским и международным стандартам — закону 152-ФЗ (УЗ-1), приказу ФСТЭК № 21, PCI DSS, ISO 27001, 27017, 27018 и ГОСТ Р 57580.

Развернуть готовые к работе кластеры облачных баз данных в несколько кликов: https://slc.tl/v7gmo

Реклама, АО «Селектел», ИНН: 7810962785, ERID: 2VtzqwgdXD6

Open Suno уже здесь! Вы можете генерировать целые песни с моделью параметров 7B! 🔥

Вы можете выбрать фоновую музыку, жанр, тексты песен — качество на выходе просто безумное!

Доступны все контрольные точки модели

https://huggingface.co/m-a-p

🤗 На HF только что появились два новых ризонинг датасета.

1. OpenThoughts: 114 тыс примеров, полученных из R1 по математике, кодингу и науке https://huggingface.co/datasets/open-thoughts/OpenThoughts-114k.

2. R1-Distill-SFT: 1.7M (!), отобранных из R1-32B на NuminaMath и Tulu data

https://huggingface.co/datasets/ServiceNow-AI/R1-Distill-SFT

@data_analysis_ml

🐋 DeepSeek только что потерпел поражение в ходе аудита NewsGuard и занял предпоследнее место по точности ответов чат-ботов, провалив 83% тестов.

В сравнении с западными конкурентами такими, как ChatGPT от OpenAI и Google Gemini, DeepSeek разделил 10-е место с другим чат-ботом.

т.е. когда предъявлялись явно ложные утверждения, они опровергались лишь в 17% случаев.

→ NewsGuard применил свой стандартный аудит дезинформации к DeepSeek, оценив, как он справлялся с ложными заявлениями в политике, здравоохранении, бизнесе и международных отношениях. В то время как ведущие чат-боты имели средний показатель ошибок 62%, DeepSeek показал себя значительно хуже, ошибившись в 83% случаев.

→ Чат-бот особенно плохо справлялся с запросами, связанными с новостями, повторяя ложные утверждения в 30% случаев и не давая прямых ответов в 53% случаев.

https://www.reuters.com/world/china/deepseeks-chatbot-achieves-17-accuracy-trails-western-rivals-newsguard-audit-2025-01-29/

#DeepSeek #ai #ml