Unlocking Formula 1 Insights: How List Aggregation Transforms Data Preparation

Learn how to use the list aggregate function in OAC data flows for creating text-based lists through a Formula 1 racing use case.

Read: https://blogs.oracle.com/analytics/post/unlocking-formula-1-insights-how-list-aggregate-transforms-data-preparation

Oracle Fusion Analytics Implementation Series: Customization

Best Practices for Implementing Oracle Fusion Analytics Series: Customization

Read: https://blogs.oracle.com/analytics/post/oracle-fusion-analytics-implementation-series-customization

Mobile Metrics in a Minute - how Oracle Analytics Mobile helps transform Oracle Global Business Finance (GBF)

Learn how Oracle Analytics Mobile has helped transform Oracle Global Business Finance.

Read: https://blogs.oracle.com/analytics/post/mobile-metrics-in-a-minute-how-oracle-analytics-mobile-is-helping-to-transform-oracle-global-business-finance

Деревья ltree в PostgreSQL – простым языком

Привет, Habr! Меня зовут Оля Плюта, я продуктовый аналитик маркетплейса Uzum Market. В этой статье я расскажу об иерархических деревьях ltree в PostgreSQL. Статья вводная, поэтому я постаралась сделать её максимально понятной и наглядной.


Читать: https://habr.com/ru/articles/774324/

Персонализация тарифного плана для новых абонентов: как оцифровать привлекательность

В этой статье расскажем про подход к решению задачи о персонализации тарифных планов для абонентов новой базы в рамках CVM-проекта. Поговорим о том, как с помощью ML определить оптимальные параметры тарифа для абонентов с короткой историей, и как посчитать привлекательность полученного тарифа.


Читать: https://habr.com/ru/companies/megafon/articles/773722/

5 уровней зрелости MLOps

Google и Microsoft представили свои уровни зрелости MLOps — они описывают развитие инфраструктуры ML на основе лучших практик в отрасли. Команда VK Cloud перевела статью, в которой описано лучшее из обоих фреймворков.


Читать: https://habr.com/ru/companies/vk/articles/772538/

Как автоматизировать проверки данных в Airflow с Great Expectations

Привет, меня зовут Дима Курганский, и я - MLOps инженер в команде машинного обучения в Банки.ру. Эта статья будет интересна, тем кто понимает принципы работы с Great Expectations и его составляющие компоненты и хочет вывести его на прод с использованием Apache Airflow.


Читать: https://habr.com/ru/companies/banki/articles/773884/

А вы знаете, что у нас сейчас проходит розыгрыш подписок Telegram Premium?

Чтобы принять участие, достаточно подписаться на 4 канала, которые помогут быть в тренде и получать лучшее из мира IT:

— тот самый Типичный программист: @tproger

— полезные сохранёнки на все случаи жизни: @prog_stuff

— нужные инструменты для ваших проектов: @prog_tools

— новости из мира технологий: @your_tech

ChatGPT плохо отвечает на «простые вопросы». Как это починить?

Привет, Хабр! Меня зовут Антон Разжигаев, я аспирант в Сколтехе и участник научной группы Fusion Brain (AIRI), работающей над мультимодальными подходами. В этой статье я расскажу о нашей последней работе — Multilingual Triple Match — системе для поиска ответов на фактологические вопросы, которая по своей точности обходит даже ChatGPT.


Читать: https://habr.com/ru/companies/airi/articles/774934/

Сказка от первого лица о зарплате в айти и первом миллионе

В этой статье хочу поделиться исключительно личным опытом работы на разных позициях и даже сферах в айти, конечно же, расскажу и про зарплаты в Москве.

Про сам процесс отбора и поиска работы/стажировок в данной статье я много говорить не буду, так как тема объемная и заслуживает отдельной статьи.
Шо там дальше

Читать: https://habr.com/ru/articles/775026/

Не радиус важен, а плотность! Часть 1: Глубокий взгляд на precision и recall

Нет, нет, я совсем не про геометрию или физику, я про множества!

Точнее про множество того, что вы знаете.

К сожалению, множество знаний у ML разработчиков всех уровней часто представляет из себя именно такое. Хотелось бы попробовать озвучить некоторый, как кажется, более глубокий взгляд на привычные уже нам в ML вещи, вероятно, написать даже целую серию статей и попробовать в них посмотреть на многие классические аспекты машинного обучения с сильным погружением в теорию вероятности, математический анализ и линейную алгебру, или обратить внимание на просто некоторые неочевидные вещи.

В дебютной статье речь пойдет про всем нам уже привычные метрики классификации: accuracy, precision, recall и f1-score


Читать: https://habr.com/ru/articles/775032/

В ногу со временем: введение в многомерный анализ и OLAP-технологии

В любой компании важно принимать корректные и целесообразные управленческие решения, а для этого необходимо обладать нужной информацией. Поэтому требуется собрать данные из всех информационных систем, привести их к общему виду и после этого проводить анализ. Давай разберемся?


Читать: https://habr.com/ru/articles/775042/

What is an Open Table Format? & Why to use one?

Read: https://www.startdataengineering.com/post/what_why_table_format/

Дайджест новостей из мира будущего, машинного обучения, роботов и искусственного интеллекта за середину осени

Отфильтровав для Вас большое количество источников и подписок, сегодня собрал все наиболее значимые новости из мира будущего, машинного обучения, роботов и искусственного интеллекта.

Меня зовут Рушан, и я автор Telegram-канала Нейрон. Не забудьте поделиться с коллегами или просто с теми, кому интересны такие новости.

Итак, а теперь сам дайджест:


Читать: https://habr.com/ru/articles/775502/

Новые чипы от Microsoft, Git для аналитиков и эволюция Data Platform

Привет, Хабр! С прошлого дайджеста произошло много событий в мире MLOps и дата-аналитики. Например, Microsoft анонсировал свой AI-чип, Databricks стал скупать «игроков поменьше», а рынку аналитических решений прогнозируют рост на 40% каждый год. Подробнее об этом рассказываем в статье. Еще больше полезных материалов — в Telegram-сообществе «MLечный путь».


Читать: https://habr.com/ru/companies/selectel/articles/775418/

Выбор СУБД: шпаргалка, чтобы не запутаться

Вопрос выбора СУБД для российской компании или госоргана – вопрос не праздный, тем более сейчас – когда с момента ухода с рынка западных вендоров прошло уже полтора года и пора что-то решать. Но как не запутаться в номенклатуре СУБД и выбрать ту, которая лучше всего подходит? Без ложной скромности скажу: мы в «Кругах Громова» уже немного поднаторели в систематизации, поэтому надеемся, что наша шпаргалка для тех, кто хочет выбрать СУБД, окажется полезной.

Начнем с классики. СУБД делятся на несколько типов. Не будем описывать их подробно, остановимся только на их основном предназначении.


Читать: https://habr.com/ru/articles/775574/

Как использовать Spring в качестве фреймворка для Flink-приложений

Всем привет, меня зовут Александр Бобряков. Я техлид в команде МТС Аналитики, занимаюсь Real-Time обработкой данных. Недавно мы начали использовать фреймворк Apache Flink, и я решил поделиться на Хабре своим опытом внедрения этой технологии в наши продукты в цикле статей. В предыдущей части я рассказывал про основные концепции потоковой обработки данных. А ещё затронул архитектуру и главные механизмы Apache Flink.

В этой статье начнем разработку Flink-приложения с использованием фреймворка Spring. Изучим структуру приложения, основные плагины и полезные настройки. Развернем Flink-кластер в Docker и попробуем запустить первое Flink-задание. Структура приложения будет постепенно развиваться в последующих статьях.


Читать: https://habr.com/ru/companies/ru_mts/articles/775970/

Большие языковые модели (LLM) в задачах

Сейчас в мире довольно много разговор о том, что LLM оставят всех нас без работы. Чтобы понять о чем речь рассмотрим на практических примерах какие задачи из коробки могут решать современные большие языковые модели (large language models, LLM).

Читать: https://habr.com/ru/articles/775870/

Prepare Private Network Components for Accessing Oracle Analytics Services

This article describes how to prepare private network components to access Oracle Analytics services. It describes architectures, components and deployments with links to reference material.

Read: https://blogs.oracle.com/analytics/post/prepare-private-customer-connectivity-to-oracle-analytics-services

FineBI: Обработка данных для начинающих пользователей

Хабр, привет!

На связи команда Business Intelligence GlowByte. Да-да, те самые неугомонные, которые создали самое крупное русскоязычное сообщество FineBI, проводят обучения, собирают дайджесты и ежегодно организуют масштабные конференции.

Меня зовут Александр, я руководитель центра поддержки и обучения BI-решений в GlowByte, и сегодня хочу поделиться с вами небольшим гайдом по обработке данных в FineBI. Этот материал будет полезен начинающим BI-разработчикам.

Данная статья состоит из четырех уроков, которые помогут вам ближе познакомиться с функциями редактирования данных в FineBI.


Читать: https://habr.com/ru/companies/glowbyte/articles/776648/

Лексикографический симлекс-метод

Лексикографический симлекс-метод.

Решение задачи линейного программирование симлекс-методом и лексикографическим симлекс-методом на Python!


Читать: https://habr.com/ru/articles/776694/