Привет, Хабр! В сегодняшнем дайджесте продолжаю делиться материалами, которые помогут вам лучше разобраться в темах ML, искусственного интеллекта и дата-аналитики. Какие перспективы у LLM и BI? Куда Amazon и Google инвестировали более $4 млрд? Как организовать работу аналитических команд? Отвечаем на вопросы в статье. Еще больше полезных материалов по DataOps и MLOps — в Telegram-сообществе «MLечный путь». Читать дальше →
Создание простого проекта потоковой обработки событий – не самая простая задача. В сегодняшней статье мы расскажем, как можно достаточно просто сделать это при помощи Kafka, BigQuery & Looker Studio. Приложения для потоковой обработки в реальном времени иногда могут быть сложными.…
В этом материале мы подробно разбираем концепцию MLOps. Более того, делаем это тремя способами. Сначала теоретически — через самую толковую, на наш взгляд, схему MLOps. Затем — концептуально, через артефакты, которые заложены в подходе. И наконец, через понимание MLOps как…
Проектирование систем потоковой аналитики и потоковой обработки данных имеет свои нюансы, свои проблемы и свой технологический стек. Об этом мы поговорили в очередном открытом уроке, прошедшим накануне запуска курса «Data Engineer». На вебинаре обсудили: когда нужна потоковая…