Data Engineering
про инжиниринг данных и аналитику
🏢 %company% Engineering
AirBnb Engineering
последний пост 1 month назад
How Airbnb Measures Listing Lifetime Value
How Airbnb Measures Listing Lifetime Value How Airbnb Measures Listing Lifetime Value

A deep dive on the framework that lets us identify the most valuable listings for our guests.By: Carlos Sanchez-Martinez, Sean O’Donnell, Lo-Hua Yuan, Yunshan ZhuAt Airbnb, we always strive to provide our community with the best experience. To do so, it’s important to understand what kinds of accommodation listings are valuable to our guests. We achieve this by calculating and using estimates of listing lifetime value. These estimates not only allow us to identify which types of listings resonate best with guests, but also help us develop resources and recommendations for hosts to increase the value driven by their listings.Most of the existing literature on lifetime value focuses on tradit…

1 month назад @ medium.com
Embedding-Based Retrieval for Airbnb Search
Embedding-Based Retrieval for Airbnb Search Embedding-Based Retrieval for Airbnb Search

Our journey in applying embedding-based retrieval techniques to build an accurate and scalable candidate retrieval system for Airbnb Homes searchAuthors: Mustafa (Moose) Abdool, Soumyadip Banerjee, Karen Ouyang, Do-Kyum Kim, Moutupsi Paul, Xiaowei Liu, Bin Xu, Tracy Yu, Hui Gao, Yangbo Zhu, Huiji Gao, Liwei He, Sanjeev KatariyaIntroductionSearch plays a crucial role in helping Airbnb guests find the perfect stay. The goal of Airbnb Search is to surface the most relevant listings for each user’s query — but with millions of available homes, that’s no easy task. It’s especially difficult when searches include large geographic areas (like California or France) or high-demand destinations (like…

1 month, 1 week назад @ medium.com
Accelerating Large-Scale Test Migration with LLMs
Accelerating Large-Scale Test Migration with LLMs Accelerating Large-Scale Test Migration with LLMs

by: Charles Covey-BrandtAirbnb recently completed our first large-scale, LLM-driven code migration, updating nearly 3.5K React component test files from Enzyme to use React Testing Library (RTL) instead. We’d originally estimated this would take 1.5 years of engineering time to do by hand, but — using a combination of frontier models and robust automation — we finished the entire migration in just 6 weeks.In this blog post, we’ll highlight the unique challenges we faced migrating from Enzyme to RTL, how LLMs excel at solving this particular type of challenge, and how we structured our migration tooling to run an LLM-driven migration at scale.BackgroundIn 2020, Airbnb adopted React Testing L…

1 month, 1 week назад @ medium.com
Improving Search Ranking for Maps
Improving Search Ranking for Maps Improving Search Ranking for Maps

How Airbnb is adapting ranking for our map interface.Malay Haldar, Hongwei Zhang, Kedar Bellare Sherry ChenSearch is the core mechanism that connects guests with Hosts at Airbnb. Results from a guest’s search for listings are displayed through two interfaces: (1) as a list of rectangular cards that contain the listing image, price, rating, and other details on it, referred to as list-results and (2) as oval pins on a map showing the listing price, called map-results. Since its inception, the core of the ranking algorithm that powered both these interfaces was the same — ordering listings by their booking probabilities and selecting the top listings for display.But some of the basic assumpti…

4 months, 1 week назад @ medium.com
Airbnb at KDD 2024
Airbnb at KDD 2024 Airbnb at KDD 2024

Airbnb had a large presence at the 2024 KDD conference hosted in Barcelona, Spain. Our Data Scientist and Engineers presented on topics like Deep Learning & Search Ranking, Online Experimentation & Measurement, Product Quality & Customer Journey, and Two-sided Marketplaces. This blog post summarizes our contributions to KDD for 2024 and provides access to the academic papers presented during the conference.Authors: Huiji Gao, Peter Coles, Carolina Barcenas, Sanjeev KatariyaKDD (Knowledge and Data Mining) is one of the most prestigious global conferences in data mining and machine learning. Hosted annually by a special interest group of the Association for Computing Machinery (ACM), it’s whe…

4 months, 1 week назад @ medium.com
My Journey To Airbnb | Vijaya Kaza
My Journey To Airbnb | Vijaya Kaza My Journey To Airbnb | Vijaya Kaza

Vijaya Kaza is the Chief Security Officer and Head of Engineering for Trust and Safety at Airbnb. She leads teams responsible for developing the technology (Platforms, tools and AI models), to safeguard the Airbnb community, as well as for securing Airbnb’s infrastructure and information assets. She is also the executive co-sponsor of Airbnb Tech’s Diversity Council.Here’s Vijaya’s story of how she got to Airbnb, in her own words.Straight shot to science and engineeringI grew up in a modest, multi-generational family in India with 30 to 40 family members under one roof on any given day. As the oldest child in that house, I was expected to excel academically and set an example for the other …

4 months, 3 weeks назад @ medium.com
From Data to Insights: Segmenting Airbnb’s Supply
From Data to Insights: Segmenting Airbnb’s Supply From Data to Insights: Segmenting Airbnb’s Supply

How Airbnb uses data-driven segmentation to understand supply availability patterns.By: Alexandre Salama, Tim AbrahamIntroductionAt Airbnb, our supply comes from hosts who decide to list their spaces on our platform. Unlike traditional hotels, these spaces are not all interchangeable units in a building that are available to book year-round. Our hosts are people, with different earnings objectives and schedule constraints — leading to different levels of availability to host. Understanding these differences is a key input into how we develop our products, campaigns, and operations.Over the years, we’ve created various ways to measure host availability, developing “features” that capture dif…

5 months назад @ medium.com
Building a User Signals Platform at Airbnb
Building a User Signals Platform at Airbnb Building a User Signals Platform at Airbnb

How Airbnb built a stream processing platform to power user personalization.By: Kidai Kwon, Pavan Tambay, Xinrui Hua, Soumyadip (Soumo) Banerjee, Phanindra (Phani) GantiOverviewUnderstanding user actions is critical for delivering a more personalized product experience. In this blog, we will explore how Airbnb developed a large-scale, near real-time stream processing platform for capturing and understanding user actions, which enables multiple teams to easily leverage real-time user activities. Additionally, we will discuss the challenges encountered and valuable insights gained from operating a large-scale stream processing platform.BackgroundAirbnb connects millions of guests with unique …

5 months назад @ medium.com
Airbnb’s AI-powered photo tour using Vision Transformer
Airbnb’s AI-powered photo tour using Vision Transformer Airbnb’s AI-powered photo tour using Vision Transformer

Boosting computer vision accuracy and performance at AirbnbBy: Pei Xiong, Aaron Yin, Jian Zhang, Lifan Yang, Lu Zhang, Dean ChenIntroductionIn recent years, the integration of artificial intelligence with travel platforms has transformed how people search for and book accommodations. As a leading global marketplace for unique travel experiences and accommodations, Airbnb constantly strives to enhance the guest experience by providing informative content about the variety of homes shared by our hosts. One of the ways we help guests better understand what a listing offers before they book is through our AI-powered photo tour feature.The AI-powered photo tour in the Listings tab, which helps h…

5 months, 1 week назад @ medium.com
Adopting Bazel for Web at Scale
Adopting Bazel for Web at Scale Adopting Bazel for Web at Scale

How and Why We Migrated Airbnb’s Large-Scale Web Monorepo to BazelBy: Brie Bunge and Sharmila JesupaulIntroductionAt Airbnb, we’ve recently adopted Bazel — Google’s open source build tool–as our universal build system across backend, web, and iOS platforms. This post will cover our experience adopting Bazel for Airbnb’s large-scale (over 11 million lines of code) web monorepo. We’ll share how we prepared the code base, the principles that guided the migration, and the process of migrating selected CI jobs. Our goal is to share information that would have been valuable to us when we embarked on this journey and to contribute to the growing discussion around Bazel for web development.Why did …

5 months, 2 weeks назад @ medium.com
Transforming Location Retrieval at Airbnb: A Journey from Heuristics to Reinforcement Learning
Transforming Location Retrieval at Airbnb: A Journey from Heuristics to Reinforcement Learning Transforming Location Retrieval at Airbnb: A Journey from Heuristics to Reinforcement Learning

How Airbnb leverages machine learning and reinforcement learning techniques to solve a unique information retrieval task in order to provide guests with unique, affordable, and differentiated accommodations around the world.By: Dillon Davis, Huiji Gao, Thomas Legrand, Weiwei Guo, Malay Haldar, Alex Deng, Han Zhao, Liwei He, Sanjeev KatariyaIntroductionAirbnb has transformed the way people travel around the globe. As Airbnb’s inventory spans diverse locations and property types, providing guests with relevant options in their search results has become increasingly complex. In this blog post, we’ll discuss shifting from using simple heuristics to advanced machine learning and reinforcement le…

5 months, 2 weeks назад @ medium.com
Automation Platform v2: Improving Conversational AI at Airbnb
Automation Platform v2: Improving Conversational AI at Airbnb Automation Platform v2: Improving Conversational AI at Airbnb

How Airbnb’s conversational AI platform powers LLM application development.By Chutian Wang, Zhiheng Xu, Paul Lou, Ziyi Wang, Jiayu Lou, Liuming Zhang, Jingwen Qiang, Clint Kelly, Lei Shi, Dan Zhao, Xu Hu, Jianqi Liao, Zecheng Xu, Tong ChenIntroductionArtificial intelligence and large language models (LLMs) are a rapidly evolving sector at the forefront of technological innovation. AI’s capacity for logical reasoning and task completion is changing the way we interact with technology.In this blog post, we will showcase how we advanced Automation Platform, Airbnb’s conversational AI platform, from version 1, which supported conversational systems driven by static workflows, to version 2, whic…

5 months, 4 weeks назад @ medium.com
Sandcastle: data/AI apps for everyone
Sandcastle: data/AI apps for everyone Sandcastle: data/AI apps for everyone

Airbnb made it easy to bring data/AI ideas to life through a platform for prototyping web applications.By: Dan MillerWarm, friendly beach capturing the playful nature of prototyping.IntroductionTrustworthy data has always been a part of Airbnb’s technical DNA. However, it is challenging for our data scientists and ML practitioners to bring data- and AI-powered product ideas to life in a way that resonates with our design-focused leadership. Slide decks with screenshots, design documents with plots, and even Figmas are insufficient to capture ideas that need to be experienced in order to be understood. This was especially true as large language models (LLMs) took the world by storm, since th…

7 months назад @ medium.com
Riverbed Data Hydration — Part 1
Riverbed Data Hydration — Part 1 Riverbed Data Hydration — Part 1

Riverbed Data Hydration — Part 1A deep dive into the streaming aspect of the Lambda architecture framework that optimizes how data is consumed from system-of-record data stores and updates secondary read-optimized stores at Airbnb.OverviewIn our previous blog post we introduced the motivation and high-level architecture of Riverbed. As a recap, Riverbed is a part of Airbnb’s tech stack designed to streamline and optimize how data is consumed from system-of-record data stores and update secondary read-optimized stores. The framework is built around the concept of ‘materialized views’ — denormalized representations of data that can be queried in a predictable, efficient manner. The primary go…

7 months, 2 weeks назад @ medium.com
Building Postcards for “Airbnb” Scale
Building Postcards for “Airbnb” Scale Building Postcards for “Airbnb” Scale

By: Leo Wong, Henry JohnsonHow the Airbnb Media team built group travel Postcards for the 2024 Summer Release by leveraging a novel destination matching algorithm while advancing the platform’s image & localized text processing capabilities.Airbnb Postcards (see announcement).IntroductionFor Airbnb’s 2024 Summer Release, the Media Ingestion team at Airbnb took on the exciting challenge of creating a reliable postcard generation system to generate unique, hand-crafted Postcards. Postcards are a beautiful way to invite guests on a trip while keeping friends and family in the loop (see announcement). This feature required a novel solution to match relevant postcards to every possible destinati…

8 months назад @ medium.com
Netflix Engineering Netflix Engineering
последний пост 2 weeks, 3 days назад
How Netflix Accurately Attributes eBPF Flow Logs
How Netflix Accurately Attributes eBPF Flow Logs How Netflix Accurately Attributes eBPF Flow Logs

By Cheng Xie, Bryan Shultz, and Christine XuIn a previous blog post, we described how Netflix uses eBPF to capture TCP flow logs at scale for enhanced network insights. In this post, we delve deeper into how Netflix solved a core problem: accurately attributing flow IP addresses to workload identities.A Brief RecapFlowExporter is a sidecar that runs alongside all Netflix workloads. It uses eBPF and TCP tracepoints to monitor TCP socket state changes. When a TCP socket closes, FlowExporter generates a flow log record that includes the IP addresses, ports, timestamps, and additional socket statistics. On average, 5 million records are produced per second.In cloud environments, IP addresses ar…

2 weeks, 3 days назад @ netflixtechblog.com
Globalizing Productions with Netflix’s Media Production Suite
Globalizing Productions with Netflix’s Media Production Suite Globalizing Productions with Netflix’s Media Production Suite

Jesse Korosi, Thijs van de Kamp, Mayra Vega, Laura Futuro, Anton MargolineThe journey from script to screen is full of challenges in the ever-evolving world of film and television. The industry has always innovated, and over the last decade, it started moving towards cloud-based workflows. However, unlocking cloud innovation and all its benefits on a global scale has proven to be difficult. The opportunity is clear: streamline complex media management logistics, eliminate tedious, non-creative task-based work and enable productions to focus on what matters most–creative storytelling. With these challenges in mind, Netflix has developed a suite of tools by filmmakers for filmmakers: the Medi…

3 weeks, 4 days назад @ netflixtechblog.com
Foundation Model for Personalized Recommendation
Foundation Model for Personalized Recommendation Foundation Model for Personalized Recommendation

By Ko-Jen Hsiao, Yesu Feng and Sudarshan LamkhedeMotivationNetflix’s personalized recommender system is a complex system, boasting a variety of specialized machine learned models each catering to distinct needs including “Continue Watching” and “Today’s Top Picks for You.” (Refer to our recent overview for more details). However, as we expanded our set of personalization algorithms to meet increasing business needs, maintenance of the recommender system became quite costly. Furthermore, it was difficult to transfer innovations from one model to another, given that most are independently trained despite using common data sources. This scenario underscored the need for a new recommender syste…

4 weeks назад @ netflixtechblog.com
HDR10+ Now Streaming on Netflix
HDR10+ Now Streaming on Netflix HDR10+ Now Streaming on Netflix

Roger Quero, Liwei Guo, Jeff Watts, Joseph McCormick, Agata Opalach, Anush MoorthyWe are excited to announce that we are now streaming HDR10+ content on our service for AV1-enabled devices, enhancing the viewing experience for certified HDR10+ devices, which previously only received HDR10 content. The dynamic metadata included in our HDR10+ content improves the quality and accuracy of the picture when viewed on these devices.Delighting Members with Even Better Picture QualityNearly a decade ago, we made a bold move to be a pioneering adopter of High Dynamic Range (HDR) technology. HDR enables images to have more details, vivid colors, and improved realism. We began producing our shows and m…

1 month назад @ netflixtechblog.com
Title Launch Observability at Netflix Scale
Title Launch Observability at Netflix Scale Title Launch Observability at Netflix Scale

Part 3: System Strategies and ArchitectureBy: Varun KhaitanWith special thanks to my stunning colleagues: Mallika Rao, Esmir Mesic, Hugo MarquesThis blog post is a continuation of Part 2, where we cleared the ambiguity around title launch observability at Netflix. In this installment, we will explore the strategies, tools, and methodologies that were employed to achieve comprehensive title observability at scale.Defining the observability endpointTo create a comprehensive solution, we decided to introduce observability endpoints first. Each microservice involved in our Personalization stack that integrated with our observability solution had to introduce a new “Title Health” endpoint. Our g…

1 month, 3 weeks назад @ netflixtechblog.com
Introducing Impressions at Netflix
Introducing Impressions at Netflix Introducing Impressions at Netflix

Part 1: Creating the Source of Truth for ImpressionsBy: Tulika BhattImagine scrolling through Netflix, where each movie poster or promotional banner competes for your attention. Every image you hover over isn’t just a visual placeholder; it’s a critical data point that fuels our sophisticated personalization engine. At Netflix, we call these images ‘impressions,’ and they play a pivotal role in transforming your interaction from simple browsing into an immersive binge-watching experience, all tailored to your unique tastes.Capturing these moments and turning them into a personalized journey is no simple feat. It requires a state-of-the-art system that can track and process these impressions…

2 months, 1 week назад @ netflixtechblog.com
Title Launch Observability at Netflix Scale
Title Launch Observability at Netflix Scale Title Launch Observability at Netflix Scale

Part 2: Navigating AmbiguityBy: Varun KhaitanWith special thanks to my stunning colleagues: Mallika Rao, Esmir Mesic, Hugo MarquesBuilding on the foundation laid in Part 1, where we explored the “what” behind the challenges of title launch observability at Netflix, this post shifts focus to the “how.” How do we ensure every title launches seamlessly and remains discoverable by the right audience?In the dynamic world of technology, it’s tempting to leap into problem-solving mode. But the key to lasting success lies in taking a step back — understanding the broader context before diving into solutions. This thoughtful approach doesn’t just address immediate hurdles; it builds the resilience a…

3 months, 2 weeks назад @ netflixtechblog.com
Part 3: A Survey of Analytics Engineering Work at Netflix
Part 3: A Survey of Analytics Engineering Work at Netflix Part 3: A Survey of Analytics Engineering Work at Netflix

This article is the last in a multi-part series sharing a breadth of Analytics Engineering work at Netflix, recently presented as part of our annual internal Analytics Engineering conference. Need to catch up? Check out Part 1, which detailed how we’re empowering Netflix to efficiently produce and effectively deliver high quality, actionable analytic insights across the company and Part 2, which stepped through a few exciting business applications for Analytics Engineering. This post will go into aspects of technical craft.Dashboard Design TipsRina Chang, Susie LuWhat is design, and why does it matter? Often people think design is about how things look, but design is actually about how thin…

3 months, 2 weeks назад @ netflixtechblog.com
Part 2: A Survey of Analytics Engineering Work at Netflix
Part 2: A Survey of Analytics Engineering Work at Netflix Part 2: A Survey of Analytics Engineering Work at Netflix

This article is the second in a multi-part series sharing a breadth of Analytics Engineering work at Netflix, recently presented as part of our annual internal Analytics Engineering conference. Need to catch up? Check out Part 1. In this article, we highlight a few exciting analytic business applications, and in our final article we’ll go into aspects of the technical craft.Game AnalyticsYimeng Tang, Claire Willeck, Sagar PalaoUser Acquisition Incrementality for Netflix GamesNetflix has been launching games for the past three years, during which it has initiated various marketing efforts, including User Acquisition (UA) campaigns, to promote these games across different countries. These UA …

3 months, 3 weeks назад @ netflixtechblog.com
Introducing Configurable Metaflow
Introducing Configurable Metaflow Introducing Configurable Metaflow

David J. Berg*, David Casler^, Romain Cledat*, Qian Huang*, Rui Lin*, Nissan Pow*, Nurcan Sonmez*, Shashank Srikanth*, Chaoying Wang*, Regina Wang*, Darin Yu**: Model Development Team, Machine Learning Platform^: Content Demand Modeling TeamA month ago at QConSF, we showcased how Netflix utilizes Metaflow to power a diverse set of ML and AI use cases, managing thousands of unique Metaflow flows. This followed a previous blog on the same topic. Many of these projects are under constant development by dedicated teams with their own business goals and development best practices, such as the system that supports our content decision makers, or the system that ranks which language subtitles are …

4 months, 1 week назад @ netflixtechblog.com
Part 1: A Survey of Analytics Engineering Work at Netflix
Part 1: A Survey of Analytics Engineering Work at Netflix Part 1: A Survey of Analytics Engineering Work at Netflix

This article is the first in a multi-part series sharing a breadth of Analytics Engineering work at Netflix, recently presented as part of our annual internal Analytics Engineering conference. We kick off with a few topics focused on how we’re empowering Netflix to efficiently produce and effectively deliver high quality, actionable analytic insights across the company. Subsequent posts will detail examples of exciting analytic engineering domain applications and aspects of the technical craft.At Netflix, we seek to entertain the world by ensuring our members find the shows and movies that will thrill them. Analytics at Netflix powers everything from understanding what content will excite a…

4 months, 1 week назад @ netflixtechblog.com
Cloud Efficiency at Netflix
Cloud Efficiency at Netflix Cloud Efficiency at Netflix

By J Han, Pallavi PhadnisContextAt Netflix, we use Amazon Web Services (AWS) for our cloud infrastructure needs, such as compute, storage, and networking to build and run the streaming platform that we love. Our ecosystem enables engineering teams to run applications and services at scale, utilizing a mix of open-source and proprietary solutions. In turn, our self-serve platforms allow teams to create and deploy, sometimes custom, workloads more efficiently. This diverse technological landscape generates extensive and rich data from various infrastructure entities, from which, data engineers and analysts collaborate to provide actionable insights to the engineering organization in a continu…

4 months, 1 week назад @ netflixtechblog.com
Title Launch Observability at Netflix Scale
Title Launch Observability at Netflix Scale Title Launch Observability at Netflix Scale

Part 1: Understanding The ChallengesBy: Varun KhaitanWith special thanks to my stunning colleagues: Mallika Rao, Esmir Mesic, Hugo MarquesIntroductionAt Netflix, we manage over a thousand global content launches each month, backed by billions of dollars in annual investment. Ensuring the success and discoverability of each title across our platform is a top priority, as we aim to connect every story with the right audience to delight our members. To achieve this, we are committed to building robust systems that deliver comprehensive observability, enabling us to take full accountability for every title on our service.The Challenge of Title Launch ObservabilityAs engineers, we’re wired to tr…

4 months, 1 week назад @ netflixtechblog.com
Netflix’s Distributed Counter Abstraction
Netflix’s Distributed Counter Abstraction Netflix’s Distributed Counter Abstraction

By: Rajiv Shringi, Oleksii Tkachuk, Kartik SathyanarayananIntroductionIn our previous blog post, we introduced Netflix’s TimeSeries Abstraction, a distributed service designed to store and query large volumes of temporal event data with low millisecond latencies. Today, we’re excited to present the Distributed Counter Abstraction. This counting service, built on top of the TimeSeries Abstraction, enables distributed counting at scale while maintaining similar low latency performance. As with all our abstractions, we use our Data Gateway Control Plane to shard, configure, and deploy this service globally.Distributed counting is a challenging problem in computer science. In this blog post, we…

5 months, 2 weeks назад @ netflixtechblog.com
Investigation of a Workbench UI Latency Issue
Investigation of a Workbench UI Latency Issue Investigation of a Workbench UI Latency Issue

By: Hechao Li and Marcelo MaywormWith special thanks to our stunning colleagues Amer Ather, Itay Dafna, Luca Pozzi, Matheus Leão, and Ye Ji.OverviewAt Netflix, the Analytics and Developer Experience organization, part of the Data Platform, offers a product called Workbench. Workbench is a remote development workspace based on Titus that allows data practitioners to work with big data and machine learning use cases at scale. A common use case for Workbench is running JupyterLab Notebooks.Recently, several users reported that their JupyterLab UI becomes slow and unresponsive when running certain notebooks. This document details the intriguing process of debugging this issue, all the way from …

6 months, 1 week назад @ netflixtechblog.com
Pinterest Engineering
последний пост 1 day, 16 hours назад
Multi-gate-Mixture-of-Experts (MMoE) model architecture and knowledge distillation in Ads…
Multi-gate-Mixture-of-Experts (MMoE) model architecture and knowledge distillation in Ads… Multi-gate-Mixture-of-Experts (MMoE) model architecture and knowledge distillation in Ads…

Multi-gate-Mixture-of-Experts (MMoE) model architecture and knowledge distillation in Ads Engagement modeling developmentAuthors: Jiacheng Li | Machine Learning Engineer II, Ads Ranking; Matt Meng | Staff Machine Learning Engineer, Ads Ranking; Kungang Li | Principal Machine Learning Engineer, Ads Performance; Qifei Shen | Senior Staff Machine Learning Engineer, Ads RankingIntroductionMulti-gate Mixture-of-Experts (MMoE)[1,2] is a recent industry-proven powerful architecture in neural network models that offers several significant benefits. First, it enhances model efficiency by dynamically allocating computational resources to different sub-networks (experts) based on the input data, ensur…

1 day, 16 hours назад @ medium.com
Migrating 3.7 Million Lines of Flow Code to TypeScript
Migrating 3.7 Million Lines of Flow Code to TypeScript Migrating 3.7 Million Lines of Flow Code to TypeScript

Authors: Jack Hsu | Staff Software Engineer, Core Web Platform; Mark Molinaro | Staff Software Engineer, Code and Language RuntimePinterest migrated 3.7 million lines of code from Flow to TypeScript in eight months, leading to better type safety, developer experience, and improved hiring. Along the way, we learned a lot and greatly benefited from the open source community, and it’s our turn to give back. Today, we’re excited to share our learnings and contributions to Stripe’s flow-to-typescript codemod!Why?In 2016, Pinterest began adding types to our JavaScript codebase. At that time, we chose Flow over TypeScript for several reasons:Gradual Adoption: Flow allowed for easier incremental ad…

1 week, 2 days назад @ medium.com
Improving Pinterest Search Relevance Using Large Language Models
Improving Pinterest Search Relevance Using Large Language Models Improving Pinterest Search Relevance Using Large Language Models

Han Wang | Machine Learning Engineer II, Relevance & Query Understanding; Mukuntha Narayanan | Machine Learning Engineer II, Relevance & Query Understanding; Onur Gungor | (former) Staff Machine Learning Engineer, Relevance & Query Understanding; Jinfeng Rao | Senior Staff Machine Learning Engineer, Pinner DiscoveryFigure: Illustration of the search relevance system at Pinterest.BackgroundPinterest Search is one of the key surfaces on Pinterest where users can discover inspiring content that aligns with their information needs. Search relevance measures how well the search results aligned with the search query. Using a relevance objective allows the search engine to ensure that the content …

3 weeks назад @ medium.com
Building Holiday Finds: How Pinterest Engineers Reimagined Gift Discovery
Building Holiday Finds: How Pinterest Engineers Reimagined Gift Discovery Building Holiday Finds: How Pinterest Engineers Reimagined Gift Discovery

Megan Blake, Usha Amrutha Nookala, Jeremy Browning, Sarah Tao, AJ Oxendine, Siddarth MalreddyOverview & ContextThe holiday shopping season presents a unique challenge: helping millions of Pinners discover and save perfect gifts across a vast sea of possibilities. While Pinterest has always been a destination for gift inspiration, our data showed that users were facing two key friction points: discovery overwhelm and fragmented wishlists. With 85% of weekly US Pinners having made a purchase based on Pins from brands¹, we saw an opportunity to create a more streamlined gift discovery experience that meets Pinners where they already are — at the early stages of shopping inspiration.The Challen…

1 month назад @ medium.com
Module Relevance on Homefeed
Module Relevance on Homefeed Module Relevance on Homefeed

Usha Amrutha Nookala, Jason Madeano, Siddarth Malreddy, Lucy Song, Alekhya PIn the past, Homefeed on Pinterest recommended a grid of Pins that are most relevant to a user. The grid limits our ability to provide more context on the recommendations as well as show new topics the user might be interested in. To address this, we introduced modules to the Homefeed. We developed several components to ensure that the user’s Homefeed remains relevant with this new content type. This blog post details these components. The figure below provides an overview of our system and demonstrates how it interacts with the existing main feed of Pins.Figure 1: Overview of the module relevance backendModulesModu…

1 month, 1 week назад @ medium.com
Infrastructure Advancements at AWS ReInvent 2024
Infrastructure Advancements at AWS ReInvent 2024 Infrastructure Advancements at AWS ReInvent 2024

Madhuri Racherla, VP, Engineering — Infra & SREAt the recent AWS ReInvent 2024 conference, Madhuri Racherla, VP of Infrastructure & SRE, shared an inspiring story of the company’s ongoing journey to optimize performance and reduce costs. Her talk not only highlighted Pinterest’s strategic infrastructure advancements but also aimed to motivate engineers to pursue innovation and excellence.A Vision of Boundless CreativityMadhuri kicked off her presentation by painting a picture of a world where creativity knows no bounds. With Pinterest’s mission to inspire over 553 million monthly active users* to create lives they love, the platform isn’t just a hub for ideas; it’s a movement celebrating cr…

2 months назад @ medium.com
The Quest to Understand Metric Movements
The Quest to Understand Metric Movements The Quest to Understand Metric Movements

Charles Wu, Software Engineer | Isabel Tallam, Software Engineer | Franklin Shiao, Software Engineer | Kapil Bajaj, Engineering ManagerOverviewSuppose you just saw an interesting rise or drop in one of your key metrics. Why did that happen? It’s an easy question to ask, but much harder to answer.One of the key difficulties in finding root causes for metric movements is that these causes can come in all shapes and sizes. For example, if your metric dashboard shows users experiencing higher latency as they scroll through their home feed, then that could be caused by anything from an OS upgrade, a logging or data pipeline error, an unusually large increase in user traffic, a code change landed…

2 months, 1 week назад @ medium.com
Advancements in Embedding-Based Retrieval at Pinterest Homefeed
Advancements in Embedding-Based Retrieval at Pinterest Homefeed Advancements in Embedding-Based Retrieval at Pinterest Homefeed

Zhibo Fan | Machine Learning Engineer, Homefeed Candidate Generation; Bowen Deng | Machine Learning Engineer, Homefeed Candidate Generation; Hedi Xia | Machine Learning Engineer, Homefeed Candidate Generation; Yuke Yan | Machine Learning Engineer, Homefeed Candidate Generation; Hongtao Lin | Machine Learning Engineer, ATG Applied Science; Haoyu Chen | Machine Learning Engineer, ATG Applied Science; Dafang He | Machine Learning Engineer, Homefeed Relevance; Jay Adams | Principal Engineer, Pinner Curation & Growth; Raymond Hsu | Engineering Manager, Homefeed CG Product Enablement; James Li | Engineering Manager, Homefeed Candidate Generation; Dylan Wang | Engineering Manager, Homefeed Relevan…

2 months, 3 weeks назад @ medium.com
Establishing a Large Scale Learned Retrieval System at Pinterest
Establishing a Large Scale Learned Retrieval System at Pinterest Establishing a Large Scale Learned Retrieval System at Pinterest

Bowen Deng | Machine Learning Engineer, Homefeed Candidate Generation; Zhibo Fan | Machine Learning Engineer, Homefeed Candidate Generation; Dafang He | Machine Learning Engineer, Homefeed Relevance; Ying Huang | Machine Learning Engineer, Curation; Raymond Hsu | Engineering Manager, Homefeed CG Product Enablement; James Li | Engineering Manager, Homefeed Candidate Generation; Dylan Wang | Director, Homefeed Relevance; Jay Adams | Principal Engineer, Pinner Curation & GrowthIntroductionAt Pinterest, our mission is to bring everyone the inspiration to create a life they love. Finding the right content online and serving the right audience plays a key role in this mission. Modern large-scale …

2 months, 3 weeks назад @ medium.com
How Optimizing Memory Management with LMDB Boosted Performance on Our API Service
How Optimizing Memory Management with LMDB Boosted Performance on Our API Service How Optimizing Memory Management with LMDB Boosted Performance on Our API Service

Angel Vargas | Software Engineer, API Platform; Swati Kumar | Software Engineer, API Platform; Chris Bunting | Engineering Manager, API PlatformThe inside of the Pinterest lobby in Mexico City, showing a patterned ceiling, a receptionist deck with a plant on it, a light above it, and a gallery of images of pins you’d find on Pinterest, behind it. To the left, a glowing Pinterest P sign hovers in front of a glass wall.NGAPI, the API platform for serving all first party client API requests, requires optimized system performance to ensure a high success rate of requests and allow for maximum efficiency to provide Pinners worldwide with engaging content. Recently, our team made a significant im…

3 months, 1 week назад @ medium.com
Simplify Pinterest Conversion Tracking with NPM Packages
Simplify Pinterest Conversion Tracking with NPM Packages Simplify Pinterest Conversion Tracking with NPM Packages

Juan Benavides Nanni; SDET II |Pinterest conversions are critical for businesses looking to optimize their campaigns and track the performance of their advertisements. By leveraging Pinterest’s Conversion API and Conversion Tag, advertisers can gain deeper insights into user behavior and fine-tune their marketing efforts.To make this process seamless for developers, we’ve created two NPM packages: pinterest-conversions-server and pinterest-conversions-client. These packages simplify the integration of Pinterest’s Conversion API and Conversion Tag, offering robust solutions for server-side and client-side tracking.Why Use Pinterest Conversions?Pinterest conversions allow businesses to:Track …

4 months назад @ medium.com
How Pinterest Leverages Honeycomb to Enhance CI Observability and  Improve CI Build Stability
How Pinterest Leverages Honeycomb to Enhance CI Observability and 
Improve CI Build Stability How Pinterest Leverages Honeycomb to Enhance CI Observability and  Improve CI Build Stability

How Pinterest Leverages Honeycomb to Enhance CI Observability and Improve CI Build StabilityOliver Koo | Staff Software EngineerOptimizing Mobile Builds and Continuous Integration Observability at Pinterest with HoneycombAt Pinterest, our mobile infrastructure is core to delivering a high-quality experience for our users. In this blog, I’ll showcase how the Pinterest Mobile Builds team is leveraging Honeycomb (starting in 2021) to enhance observability and performance in our mobile builds and continuous integration (CI) workflows.Building a Data-Driven Approach to ObservabilityOur mobile builds team relies on Honeycomb(™) as a robust data engine to visualize build metrics, analyze trends, a…

4 months, 3 weeks назад @ medium.com
Change Data Capture at Pinterest
Change Data Capture at Pinterest Change Data Capture at Pinterest

Liang Mou; Staff Software Engineer, Logging Platform | Elizabeth (Vi) Nguyen; Software Engineer I, Logging Platform |In today’s data-driven world, businesses need to process and analyze data in real-time to make informed decisions. Change Data Capture (CDC) is a crucial technology that enables organizations to efficiently track and capture changes in their databases. In this blog post, we’ll explore what CDC is, why it’s important, and our journey of implementing Generic CDC solutions for all online databases at Pinterest.What is Change Data Capture?CDC is a set of software design patterns used to identify and track changes in a database. These changes can include inserts, updates, and dele…

5 months, 1 week назад @ medium.com
Resource Management with Apache YuniKorn™ for Apache Spark™ on AWS EKS at Pinterest
Resource Management with Apache YuniKorn™ for Apache Spark™ on AWS EKS at Pinterest Resource Management with Apache YuniKorn™ for Apache Spark™ on AWS EKS at Pinterest

Yongjun Zhang; Staff Software Engineer | William Tom; Staff Software Engineer | Sandeep Kumar; Software Engineer |Monarch, Pinterest’s Batch Processing Platform, was initially designed to support Pinterest’s ever-growing number of Apache Spark and MapReduce workloads at scale. During Monarch’s inception in 2016, the most dominant batch processing technology around to build the platform was Apache Hadoop YARN. Now, eight years later, we have made the decision to move off of Apache Hadoop and onto our next generation Kubernetes (K8s) based platform. These are some of the key issues we aim to address:Application isolation with containerization: In Apache Hadoop 2.10, YARN applications share th…

6 months назад @ medium.com
Ray Batch Inference at Pinterest (Part 3)
Ray Batch Inference at Pinterest (Part 3) Ray Batch Inference at Pinterest (Part 3)

Alex Wang; Software Engineer I | Lei Pan; Software Engineer II | Raymond Lee; Senior Software Engineer | Saurabh Vishwas Joshi; Senior Staff Software Engineer | Chia-Wei Chen; Senior Software Engineer |IntroductionIn Part 1 of our blog series, we discussed why we chose to use Ray(™) as a last mile data processing framework and how it enabled us to solve critical business problems. In Part 2 of our blog series, we described how we were able to integrate Ray(™) into our existing ML infrastructure. In this blog post, we will discuss a second type of popular application of Ray(™) at Pinterest: offline batch inference of ML models. We will also share how our implementation was able to deliver 4.…

6 months, 2 weeks назад @ medium.com
Facebook
последний пост 1 month, 3 weeks назад
Building multimodal AI for Ray-Ban Meta glasses
Building multimodal AI for Ray-Ban Meta glasses

Multimodal AI – models capable of processing multiple different types of inputs like speech, text, and images – have been transforming user experiences in the wearables space. With our Ray-Ban Meta glasses, multimodal AI helps the glasses see what the wearer is seeing. This means anyone wearing Ray-Ban Meta glasses can ask them questions about [...]

Read More...

The post Building multimodal AI for Ray-Ban Meta glasses appeared first on Engineering at Meta.

1 month, 3 weeks назад @ engineering.fb.com
Revolutionizing software testing: Introducing LLM-powered bug catchers
Revolutionizing software testing: Introducing LLM-powered bug catchers

WHAT IT IS Meta’s Automated Compliance Hardening (ACH) tool is a system for mutation-guided, LLM-based test generation. ACH hardens platforms against regressions by generating undetected faults (mutants) in source code that are specific to a given area of concern and using those same mutants to generate tests. When applied to privacy, for example, ACH automates [...]

Read More...

The post Revolutionizing software testing: Introducing LLM-powered bug catchers appeared first on Engineering at Meta.

2 months, 2 weeks назад @ engineering.fb.com
Meta Andromeda: Supercharging Advantage+ automation with the next-gen personalized ads retrieval engine
Meta Andromeda: Supercharging Advantage+ automation with the next-gen personalized ads retrieval engine

Andromeda is Meta’s proprietary machine learning (ML) system design for retrieval in ad recommendation focused on delivering a step-function improvement in value to our advertisers and people. This system pushes the boundary of cutting edge AI for retrieval with NVIDIA Grace Hopper Superchip and Meta Training and Inference Accelerator (MTIA) hardware through innovations in ML [...]

Read More...

The post Meta Andromeda: Supercharging Advantage+ automation with the next-gen personalized ads retrieval engine appeared first on Engineering at Meta.

4 months, 3 weeks назад @ engineering.fb.com
Sequence learning: A paradigm shift for personalized ads recommendations
Sequence learning: A paradigm shift for personalized ads recommendations

AI plays a fundamental role in creating valuable connections between people and advertisers within Meta’s family of apps. Meta’s ad recommendation engine, powered by deep learning recommendation models (DLRMs), has been instrumental in delivering personalized ads to people. Key to this success was incorporating thousands of human-engineered signals or features in the DLRM-based recommendation system. [...]

Read More...

The post Sequence learning: A paradigm shift for personalized ads recommendations appeared first on Engineering at Meta.

5 months, 1 week назад @ engineering.fb.com
OCP Summit 2024: The open future of networking hardware for AI
OCP Summit 2024: The open future of networking hardware for AI

At Open Compute Project Summit (OCP) 2024, we’re sharing details about our next-generation network fabric for our AI training clusters. We’ve expanded our network hardware portfolio and are contributing two new disaggregated network fabrics and a new NIC to OCP. We look forward to continued collaboration with OCP to open designs for racks, servers, storage [...]

Read More...

The post OCP Summit 2024: The open future of networking hardware for AI appeared first on Engineering at Meta.

6 months, 1 week назад @ engineering.fb.com
Meta’s open AI hardware vision
Meta’s open AI hardware vision

At the Open Compute Project (OCP) Global Summit 2024, we’re showcasing our latest open AI hardware designs with the OCP community. These innovations include a new AI platform, cutting-edge open rack designs, and advanced network fabrics and components. By sharing our designs, we hope to inspire collaboration and foster innovation. If you’re passionate about building [...]

Read More...

The post Meta’s open AI hardware vision appeared first on Engineering at Meta.

6 months, 1 week назад @ engineering.fb.com
How open source AI can improve population estimates, sustainable energy, and the delivery of climate change interventions
How open source AI can improve population estimates, sustainable energy, and the delivery of climate change interventions

Data for Good at Meta is open-sourcing the data used to train our AI-powered population maps. We’re hoping that researchers and other organizations around the world will be able to leverage these tools to assist with a wide range of projects including those on climate adaptation, public health and disaster response. The dataset and code [...]

Read More...

The post How open source AI can improve population estimates, sustainable energy, and the delivery of climate change interventions appeared first on Engineering at Meta.

6 months, 3 weeks назад @ engineering.fb.com
Simulator-based reinforcement learning for data center cooling optimization
Simulator-based reinforcement learning for data center cooling optimization

We’re sharing more about the role that reinforcement learning plays in helping us optimize our data centers’ environmental controls. Our reinforcement learning-based approach has helped us reduce energy consumption and water usage across various weather conditions. Meta is revamping its new data center design to optimize for artificial intelligence and the same methodology will be [...]

Read More...

The post Simulator-based reinforcement learning for data center cooling optimization appeared first on Engineering at Meta.

7 months, 2 weeks назад @ engineering.fb.com
How PyTorch powers AI training and inference
How PyTorch powers AI training and inference

How PyTorch powers AI training and inference Learn about new PyTorch advancements for LLMs and how PyTorch is enhancing every aspect of the LLM lifecycle. In this talk from AI Infra @ Scale 2024, software engineers Wanchao Liang and Evan Smothers are joined by Meta research scientist Kimish Patel to discuss our newest features and [...]

Read More...

The post How PyTorch powers AI training and inference appeared first on Engineering at Meta.

8 months назад @ engineering.fb.com
Inside the hardware and co-design of MTIA
Inside the hardware and co-design of MTIA

In this talk from AI Infra @ Scale 2024, Joel Colburn, a software engineer at Meta, technical lead Junqiang Lan, and software engineer Jack Montgomery discuss the second generation of MTIA, Meta’s in-house training and inference accelerator. They cover the co-design process behind building the second generation of Meta’s first-ever custom silicon for AI workloads, [...]

Read More...

The post Inside the hardware and co-design of MTIA appeared first on Engineering at Meta.

8 months назад @ engineering.fb.com
Bringing Llama 3 to life
Bringing Llama 3 to life

Llama 3 is Meta’s most capable openly-available LLM to date and the recently-released Llama 3.1 will enable new workflows, such as synthetic data generation and model distillation with unmatched flexibility, control, and state-of-the-art capabilities that rival the best closed source models. At AI Infra @ Scale 2024, Meta engineers discussed every step of how we [...]

Read More...

The post Bringing Llama 3 to life appeared first on Engineering at Meta.

8 months, 1 week назад @ engineering.fb.com
Aparna Ramani discusses the future of AI infrastructure
Aparna Ramani discusses the future of AI infrastructure

Delivering new AI technologies at scale also means rethinking every layer of our infrastructure – from silicon and software systems and even our data center designs. For the second year in a row, Meta’s engineering and infrastructure teams returned for the AI Infra @ Scale conference, where they discussed the challenges of scaling up an [...]

Read More...

The post Aparna Ramani discusses the future of AI infrastructure appeared first on Engineering at Meta.

8 months, 1 week назад @ engineering.fb.com
How Meta animates AI-generated images at scale
How Meta animates AI-generated images at scale

We launched Meta AI with the goal of giving people new ways to be more productive and unlock their creativity with generative AI (GenAI). But GenAI also comes with challenges of scale. As we deploy new GenAI technologies at Meta, we also focus on delivering these services to people as quickly and efficiently as possible. [...]

Read More...

The post How Meta animates AI-generated images at scale appeared first on Engineering at Meta.

8 months, 2 weeks назад @ engineering.fb.com
A RoCE network for distributed AI training at scale
A RoCE network for distributed AI training at scale

AI networks play an important role in interconnecting tens of thousands of GPUs together, forming the foundational infrastructure for training, enabling large models with hundreds of billions of parameters such as LLAMA 3.1 405B. This week at ACM SIGCOMM 2024 in Sydney, Australia, we are sharing details on the network we have built at Meta [...]

Read More...

The post A RoCE network for distributed AI training at scale appeared first on Engineering at Meta.

8 months, 3 weeks назад @ engineering.fb.com
Meet Caddy – Meta’s next-gen mixed reality CAD software
Meet Caddy – Meta’s next-gen mixed reality CAD software

What happens when a team of mechanical engineers get tired of looking at flat images of 3D models over Zoom? Meet the team behind Caddy, a new CAD app for mixed reality. They join Pascal Hartig (@passy) on the Meta Tech Podcast to talk about teaching themselves to code, disrupting the CAD software space, and [...]

Read More...

The post Meet Caddy – Meta’s next-gen mixed reality CAD software appeared first on Engineering at Meta.

9 months, 1 week назад @ engineering.fb.com
Uber Engineering
последний пост None
Spotify Engineering Spotify Engineering
последний пост 2 days, 17 hours назад
Celebrating Five Years of Backstage: From Open Source Project to Enterprise Software Business
Celebrating Five Years of Backstage: From Open Source Project to Enterprise Software Business

Did you know that we sell Spotify’s developer productivity tools [...]

The post Celebrating Five Years of Backstage: From Open Source Project to Enterprise Software Business appeared first on Spotify Engineering.

2 days, 17 hours назад @ engineering.atspotify.com
A Behind-the-Scenes Look at How We Release the Spotify App (Part 1)
A Behind-the-Scenes Look at How We Release the Spotify App (Part 1)

Developing and releasing mobile apps at scale is a big [...]

The post A Behind-the-Scenes Look at How We Release the Spotify App (Part 1) appeared first on Spotify Engineering.

1 week, 1 day назад @ engineering.atspotify.com
An Insider’s Tips for Taking the Certified Backstage Associate (CBA) Exam
An Insider’s Tips for Taking the Certified Backstage Associate (CBA) Exam

TL;DR There’s a brand new engineering certification in town: Certified [...]

The post An Insider’s Tips for Taking the Certified Backstage Associate (CBA) Exam appeared first on Spotify Engineering.

1 month назад @ engineering.atspotify.com
Building Confidence: A Case Study in How to Create Confidence Scores for GenAI Applications
Building Confidence: A Case Study in How to Create Confidence Scores for GenAI Applications

TL;DR Getting a response from GenAI is quick and straightforward. But what about the confidence level for that response? In [...]

The post Building Confidence: A Case Study in How to Create Confidence Scores for GenAI Applications appeared first on Spotify Engineering.

4 months, 2 weeks назад @ engineering.atspotify.com
Congratulations to the Recipients of the 2024 Spotify FOSS Fund
Congratulations to the Recipients of the 2024 Spotify FOSS Fund

TL;DR The Spotify FOSS Fund is back again! We created the Spotify FOSS Fund in 2022 to help support the [...]

The post Congratulations to the Recipients of the 2024 Spotify FOSS Fund appeared first on Spotify Engineering.

5 months назад @ engineering.atspotify.com
How We Generated Millions of Content Annotations
How We Generated Millions of Content Annotations

With the fields of machine learning (ML) and generative AI (GenAI) continuing to rapidly evolve and expand, it has become [...]

The post How We Generated Millions of Content Annotations appeared first on Spotify Engineering.

6 months назад @ engineering.atspotify.com
Are You a Dalia? How We Created Data Science Personas for Spotify’s Analytics Platform
Are You a Dalia? How We Created Data Science Personas for Spotify’s Analytics Platform

On Spotify’s Analytics Platform, we’re dedicated to building products that empower data practitioners to discover, analyze, and share insights — [...]

The post Are You a Dalia? How We Created Data Science Personas for Spotify’s Analytics Platform appeared first on Spotify Engineering.

7 months, 3 weeks назад @ engineering.atspotify.com
Unlocking Insights with High-Quality Dashboards at Scale
Unlocking Insights with High-Quality Dashboards at Scale

We have a lot of dashboards at Spotify. Our Insight teams and analysts from across the company are constantly whipping [...]

The post Unlocking Insights with High-Quality Dashboards at Scale appeared first on Spotify Engineering.

8 months назад @ engineering.atspotify.com
Technical Decision-Making in a Fragmented Space: Spotify In-Car Case Study
Technical Decision-Making in a Fragmented Space: Spotify In-Car Case Study

Car rides have become connected and interactive these days with drivers jamming to music or catching up on podcasts or [...]

The post Technical Decision-Making in a Fragmented Space: Spotify In-Car Case Study appeared first on Spotify Engineering.

9 months, 2 weeks назад @ engineering.atspotify.com
Dmitry Anoshin recommends
Snowflake
последний пост 8 months, 2 weeks назад
Accelerate Time-Series Analytics with RANGE-Based Window Frames, now Generally Available
Accelerate Time-Series Analytics with RANGE-Based Window Frames, now Generally Available

Unlock powerful time-series analytics with Snowflake's enhanced RANGE-based window frame, now generally available. The post Accelerate Time-Series Analytics with RANGE-Based Window Frames, now Generally Available appeared first on Snowflake.

8 months, 2 weeks назад @ snowflake.com
Continued Investments in Price Performance and Faster Top-K Queries
Continued Investments in Price Performance and Faster Top-K Queries

Our optimization delivers fast results, with some customer queries reaching 99.8%.

The post Continued Investments in Price Performance and Faster Top-K Queries appeared first on Snowflake.

8 months, 3 weeks назад @ snowflake.com
Snowflake Startup Spotlight: BigGeo Puts Geospatial Intelligence on the Map
Snowflake Startup Spotlight: BigGeo Puts Geospatial Intelligence on the Map

Discover how BigGeo is making location-based data more accessible and actionable.

The post Snowflake Startup Spotlight: BigGeo Puts Geospatial Intelligence on the Map appeared first on Snowflake.

8 months, 3 weeks назад @ snowflake.com
Securely Deploy Custom Apps and Models with Snowpark Container Services, Now Generally Available
Securely Deploy Custom Apps and Models with Snowpark Container Services, Now Generally Available

Learn what’s new, including security enhancements and cost reductions.

The post Securely Deploy Custom Apps and Models with Snowpark Container Services, Now Generally Available appeared first on Snowflake.

8 months, 3 weeks назад @ snowflake.com
Snowflake Invests in Contextual AI to Make It Easier for Enterprises to Deploy RAG Applications in the AI Data Cloud
Snowflake Invests in Contextual AI to Make It Easier for Enterprises to Deploy RAG Applications in the AI Data Cloud

Retrieval Augmented Generation (RAG) allows enterprises to ground responses from Large Language Models in their specific organization’s data. This helps ensure that AI-powered applications provide responses that are not only accurate, relevant, and consistent, but also aligned with business needs. At Snowflake, we make it simple for our customers to implement RAG, while also enabling […]

The post Snowflake Invests in Contextual AI to Make It Easier for Enterprises to Deploy RAG Applications in the AI Data Cloud appeared first on Snowflake.

8 months, 3 weeks назад @ snowflake.com
Accelerating Academic Medical Research with an AI-Driven Data Strategy
Accelerating Academic Medical Research with an AI-Driven Data Strategy

Learn about advancing medical research with a robust data strategy.

The post Accelerating Academic Medical Research with an AI-Driven Data Strategy appeared first on Snowflake.

8 months, 4 weeks назад @ snowflake.com
Polaris Catalog Is Now Open Source
Polaris Catalog Is Now Open Source

Available on GitHub, Polaris Catalog provides new levels of choice, flexibility and control over your data.

The post Polaris Catalog Is Now Open Source appeared first on Snowflake.

8 months, 4 weeks назад @ snowflake.com
Snowflake Advances Cybersecurity Excellence by Joining CISA Secure by Design Pledge
Snowflake Advances Cybersecurity Excellence by Joining CISA Secure by Design Pledge

Learn how we're empowering customers to protect their valuable data.

The post Snowflake Advances Cybersecurity Excellence by Joining CISA Secure by Design Pledge appeared first on Snowflake.

9 months назад @ snowflake.com
Snowflake Cortex Search: State-of-the-Art Hybrid Search for RAG Applications
Snowflake Cortex Search: State-of-the-Art Hybrid Search for RAG Applications

Learn how Cortex Search provides hybrid search at enterprise scale

The post Snowflake Cortex Search: State-of-the-Art Hybrid Search for RAG Applications appeared first on Snowflake.

9 months назад @ snowflake.com
How Snowflake Accelerates Business Growth for Providers of Data, Apps and AI Products
How Snowflake Accelerates Business Growth for Providers of Data, Apps and AI Products

Remove integration and procurement friction, improve time to value.

The post How Snowflake Accelerates Business Growth for Providers of Data, Apps and AI Products appeared first on Snowflake.

9 months назад @ snowflake.com
Snowflake Cortex AI Launches Cortex Guard to Implement LLM Safeguards
Snowflake Cortex AI Launches Cortex Guard to Implement LLM Safeguards

Snowflake helps customers implement AI safety at scale with an easy, cost-effective LLM guardrails feature. The post Snowflake Cortex AI Launches Cortex Guard to Implement LLM Safeguards appeared first on Snowflake.

9 months назад @ snowflake.com
Meta’s Llama 3.1 405B Now Available for Enterprise App Development in Snowflake Cortex AI
Meta’s Llama 3.1 405B Now Available for Enterprise App Development in Snowflake Cortex AI

Today, Snowflake is excited to announce that the Llama 3.1 collection of multilingual large language models (LLMs) are now available in Snowflake Cortex AI, providing enterprises with secure, serverless access to Meta’s most advanced open source model. Snowflake offers the largest context window of any vendor, at 128k, for the Llama 3.1 collection of models. […]

The post Meta’s Llama 3.1 405B Now Available for Enterprise App Development in Snowflake Cortex AI appeared first on Snowflake.

9 months назад @ snowflake.com
Getting the Most From Your Modern Data Platform: A Three-Phase Approach
Getting the Most From Your Modern Data Platform: A Three-Phase Approach

Migrate, modernize and monetize to unlock innovation on Snowflake’s platform.

The post Getting the Most From Your Modern Data Platform: A Three-Phase Approach appeared first on Snowflake.

9 months, 1 week назад @ snowflake.com
From Potential Disaster To Driver of Change… Data Execs Share Their Journeys To Effective AI
From Potential Disaster To Driver of Change… Data Execs Share Their Journeys To Effective AI

A potential recipe for disaster proved to be the focus of every data executive’s agenda over the last year. A year ago many data leaders were caught off-guard. Employees embraced new gen AI tools with fervor, driving interest in all AI initiatives. Generative AI had penetrated the enterprise, with gen AI positioned in the Peak […]

The post From Potential Disaster To Driver of Change… Data Execs Share Their Journeys To Effective AI appeared first on Snowflake.

9 months, 1 week назад @ snowflake.com
Snowflake’s Summer of Sports and AI
Snowflake’s Summer of Sports and AI

Join us on July 25, 2024 for a Sports and AI virtual event.

The post Snowflake’s Summer of Sports and AI appeared first on Snowflake.

9 months, 2 weeks назад @ snowflake.com
Smart Data
последний пост 1 week, 2 days назад
Data Analytics Is Revolutionizing Medical Credentialing
Data Analytics Is Revolutionizing Medical Credentialing

Advanced data tools are improving how medical credentials are verified to better protect patient safety.

1 week, 2 days назад @ smartdatacollective.com
AI Tools Reshape Social Media for Lawyers
AI Tools Reshape Social Media for Lawyers

Law firms are using AI to boost efficiency, improve accuracy, and drive new revenue opportunities with social media.

1 week, 5 days назад @ smartdatacollective.com
AI in Healthcare: How Smart Technologies Revolutionize Patient Experience
AI in Healthcare: How Smart Technologies Revolutionize Patient Experience

Discover how AI is reshaping healthcare by enhancing patient care, streamlining processes, and saving lives.

2 weeks, 2 days назад @ smartdatacollective.com
Maximize SEO Success with Powerful Data Analytics Insights
Maximize SEO Success with Powerful Data Analytics Insights

Discover how data analytics transforms SEO strategies and reveals what’s truly driving online visibility.

3 weeks назад @ smartdatacollective.com
Optimizing Trademark Registration with Data Analytics
Optimizing Trademark Registration with Data Analytics

Data analytics helps businesses secure unique trademarks, reduce legal risks, and gain valuable insights for brand protection.

3 weeks, 2 days назад @ smartdatacollective.com
Unlocking Zip Code Insights with Data Analytics
Unlocking Zip Code Insights with Data Analytics

Data analytics helps businesses and governments target the right zip codes for smarter marketing, planning, and resource allocation.

3 weeks, 3 days назад @ smartdatacollective.com
Decentralized AI Training: 4 Leading Dataset Solutions For Your Business
Decentralized AI Training: 4 Leading Dataset Solutions For Your Business

Empower your AI! Discover 4 leading dataset solutions for decentralized AI training that can elevate your business's capabilities.

1 month назад @ smartdatacollective.com
AI-Powered Sales Automation: Boost Revenue and Efficiency
AI-Powered Sales Automation: Boost Revenue and Efficiency

Smart businesses are using AI to streamline sales, enhance customer engagement, and drive revenue growth.

1 month назад @ smartdatacollective.com
AI-Powered Email Marketing: Boost Engagement and Revenue
AI-Powered Email Marketing: Boost Engagement and Revenue

Transform your email marketing with AI to increase personalization, boost click-through rates, and maximize revenue effortlessly.

1 month, 1 week назад @ smartdatacollective.com
Creating Impactful Branding: Using Design Tools vs. AI
Creating Impactful Branding: Using Design Tools vs. AI

There are a lot of great reasons to consider using AI and design tools to create great branding graphics.

1 month, 1 week назад @ smartdatacollective.com
What Are the Ethical Implications of Using AI in Advertising
What Are the Ethical Implications of Using AI in Advertising

You can harness the power of AI to create personalized, data-driven ad campaigns but must be aware of the ethical issues.

1 month, 1 week назад @ smartdatacollective.com
How AI is Helping Drive Advances in Inventory Management Software
How AI is Helping Drive Advances in Inventory Management Software

Optimize your supply chain with AI-powered Bill of Materials software for smarter, faster, and error-free production.

1 month, 2 weeks назад @ smartdatacollective.com
Unveiling Hidden Patterns Through Advanced Chemical Analysis Tools
Unveiling Hidden Patterns Through Advanced Chemical Analysis Tools

AI and data analytics is starting to revolutionize the chemical analysis industry by accelerating discovery, enhancing precision, and driving industry growth.

1 month, 3 weeks назад @ smartdatacollective.com
Data Analytics Can Help with REIT Investing
Data Analytics Can Help with REIT Investing

Smart real estate investing starts with data—analyze trends, minimize risks, and maximize returns with advanced analytics.

2 months назад @ smartdatacollective.com
AI Breakthroughs Are a Boon for Maintenance Software
AI Breakthroughs Are a Boon for Maintenance Software

More companies are investing in AI-driven software that can help with preventive equipment maintenance.

2 months назад @ smartdatacollective.com
Knoldus
последний пост None
We Cloud Data We Cloud Data
последний пост 1 day, 13 hours назад
Community Cloud
Community Cloud

With the advancement in digital technology, organizations are seeking secure, collaborative, and cost-effective cloud solutions. Community cloud computing is a model that perfectly fits these criteria. A community cloud​ is a cloud computing infrastructure shared among a specific group of organizations that share common interests, objectives, or concerns. This blog explores the concept of community […]

The post Community Cloud appeared first on WeCloudData.

1 day, 13 hours назад @ weclouddata.com
SaaS – Software-as-a-Service
SaaS – Software-as-a-Service

In an era defined by digital agility and data-driven decision-making, Software-as-a-Service offers organizations scalable, cloud-based solutions that eliminate the burden of infrastructure management and reduce operational costs. SaaS is a cloud computing model that enables users to pay for access to cloud-hosted software over the internet, rather than purchasing it. In this blog, we’ll learn […]

The post SaaS – Software-as-a-Service appeared first on WeCloudData.

1 day, 13 hours назад @ weclouddata.com
Infrastructure as a Service (IaaS)
Infrastructure as a Service (IaaS)

Infrastructure as a Service (IaaS) is a fundamental component of cloud computing, providing users with on-demand access to computing, storage, and networking resources via the Internet. Together with Platform-as-a-Service (PaaS) and Software-as-a-Service (SaaS), IaaS is one of the three main cloud service models. It has evolved into a vital option for businesses aiming for flexibility, […]

The post Infrastructure as a Service (IaaS) appeared first on WeCloudData.

1 day, 14 hours назад @ weclouddata.com
Cloud Engineer
Cloud Engineer

Cloud computing has become the backbone of modern digital infrastructure, revolutionizing business operations. As organizations rapidly adopt cloud technologies, there is an increasing demand for skilled cloud professionals. Whether you are curious about cloud computing, looking for cloud computing courses, or an enthusiastic tech professional, this quick cloud engineer roadmap​ blog covers everything you need […]

The post Cloud Engineer appeared first on WeCloudData.

2 days, 15 hours назад @ weclouddata.com
Platform as a Service (PaaS)
Platform as a Service (PaaS)

PaaS is a fundamental cloud computing model that offers developers and organizations a robust environment for building, deploying, and managing applications efficiently. This blog provides detailed information on data Platform as a Service (PaaS),, how it differs from other cloud computing models, its working principles, and its benefits. Let’s get started and explore PaaS with […]

The post Platform as a Service (PaaS) appeared first on WeCloudData.

3 days, 16 hours назад @ weclouddata.com
Smart Agriculture: How Machine Learning is Helping Farming
Smart Agriculture: How Machine Learning is Helping Farming

Discover how machine learning is revolutionizing smart agriculture, enhancing crop yields, optimizing resources, and making farming more sustainable. Learn about the latest technologies and trends in agriculture.

The post Smart Agriculture: How Machine Learning is Helping Farming appeared first on WeCloudData.

4 days, 16 hours назад @ weclouddata.com
Hybrid Cloud
Hybrid Cloud

Hybrid cloud computing is a type of cloud computing that combines the benefits of both private and public clouds. It has emerged as a pivotal strategy for organizations aiming to balance scalability, agility, and control. The hybrid cloud empowers businesses to optimize performance, enhance security, and drive innovation. This blog explores the current landscape of […]

The post Hybrid Cloud appeared first on WeCloudData.

1 week назад @ weclouddata.com
Cloud Governance
Cloud Governance

Cloud computing is the foundation of modern infrastructure and technology. With the growing shift toward the cloud, the challenges of managing security, compliance, costs, and operational efficiency are also increasing. Cloud Governance provides the framework for effective, secure, and compliant cloud environments while maximizing the benefits of cloud computing. This blog gives you a brief […]

The post Cloud Governance appeared first on WeCloudData.

1 week, 1 day назад @ weclouddata.com
Private Cloud
Private Cloud

A private or enterprise cloud is the type of cloud computing in which all the resources are dedicated to a single tenant. Private cloud allows organizations a high level of cloud computing benefits such as scalability, flexibility, access control, and faster service delivery. This blog explores the fundamentals of the private cloud framework. Let’s learn […]

The post Private Cloud appeared first on WeCloudData.

1 week, 2 days назад @ weclouddata.com
Public Cloud
Public Cloud

A public cloud is a type of cloud computing in which a third-party service provider provides computing resources via the internet. The computing resources are accessible to multiple tenants, sharing the same public internet. Public cloud frameworks offer cost-efficiency and scalability along with other benefits to organizations. This blog explores the public cloud framework, key […]

The post Public Cloud appeared first on WeCloudData.

1 week, 3 days назад @ weclouddata.com
Energy Management: Solar Power Generation Forecasting
Energy Management: Solar Power Generation Forecasting

Explore how energy management is evolving with advanced solar power generation forecasting, enabling more efficient use of renewable resources and optimizing grid performance. Dive into the future of sustainable energy solutions.

The post Energy Management: Solar Power Generation Forecasting appeared first on WeCloudData.

2 weeks, 1 day назад @ weclouddata.com
Building a Question-Answering System Using RAG
Building a Question-Answering System Using RAG

The ability to extract information from vast amounts of text has made question-answering (QA) systems essential in the modern era of AI-driven apps. RAG-based question-answering systems use large language models to generate human-like responses to user queries. Whether it’s for research, customer support, or general knowledge retrieval, a Retrieval-Augmented Generation system enhances traditional QA models […]

The post Building a Question-Answering System Using RAG appeared first on WeCloudData.

2 weeks, 2 days назад @ weclouddata.com
Cloud Security
Cloud Security

Cloud security is becoming a key component of digital transformation strategies as businesses are migrating their infrastructures and operations to cloud-based platforms. The traditional cloud security architecture has grown beyond traditional boundaries as hybrid work, cloud application security with AI adoption, and multi-cloud setups become the norm. However, with this growth comes evolving cyber threats. […]

The post Cloud Security appeared first on WeCloudData.

2 weeks, 3 days назад @ weclouddata.com
Fraud Detection in the Banking Industry: Leveraging Machine Learning for Credit Card Fraud Detection
Fraud Detection in the Banking Industry: Leveraging Machine Learning for Credit Card Fraud Detection

Machine Learning revolutionizes fraud detection in the banking industry. Explore advanced algorithms shaping the future of credit card fraud detection for enhanced security and proactive risk management.

The post Fraud Detection in the Banking Industry: Leveraging Machine Learning for Credit Card Fraud Detection appeared first on WeCloudData.

3 weeks назад @ weclouddata.com
Cloud Computing
Cloud Computing

The word “cloud” may evoke images of fluffy white shapes in the sky, right? But in the tech world, it represents the backbone of modern innovation. Cloud computing is an essential technology that powers everything from social media platforms to enterprise applications. Cloud computing is the on-demand delivery of computing resources, such as servers, storage, […]

The post Cloud Computing appeared first on WeCloudData.

4 weeks назад @ weclouddata.com
Learn Data Engineering
последний пост None
SCRIBD
последний пост 1 month, 1 week назад
Terraform module to manage Oxbow Lambda and its components
Terraform module to manage Oxbow Lambda and its components

Oxbow is a project to take an existing storage location which contains Apache Parquet files into a Delta Lake table.

It is intended to run both as an AWS Lambda or as a command line application.

We are excited to introduce terraform-oxbow, an open-source Terraform module that simplifies the deployment and management of AWS Lambda and its supporting components. Whether you’re working with AWS Glue, Kinesis Data Firehose, SQS, or DynamoDB, this module provides a streamlined approach to infrastructure as code (IaC) in AWS.

✨ Why terraform-oxbow?

Managing event-driven architectures in AWS can be complex, requiring careful orchestration of multiple services. Terraform-oxbow abstracts much of thi…

1 month, 1 week назад @ tech.scribd.com
Cloud-native Data Ingestion with AWS Aurora and Delta Lake
Cloud-native Data Ingestion with AWS Aurora and Delta Lake

One of the major themes for Infrastructure Engineering over the past couple

years has been higher reliability and better operational efficiency. In a

recent session with the Delta Lake project I was able to

share the work led Kuntal Basu and a number of other people to dramatically

improve the efficiency and reliability of our online data ingestion pipeline. Join Kuntal Basu, Staff Infrastructure Engineer, and R. Tyler Croy, Principal

Engineer at Scribd, Inc. as they take you behind the scenes of Scribd’s data

ingestion setup. They’ll break down the architecture, explain the tools, and

walk you through how they turned off-the-shelf solutions into a robust

pipeline. Video Presentation

3 months, 1 week назад @ tech.scribd.com
Jesse Anderson Jesse Anderson
последний пост 1 week, 3 days назад
Unapologetically Technical Episode 19 – Jacopo Tagliabue
Unapologetically Technical Episode 19 – Jacopo Tagliabue 1 week, 3 days назад @ jesse-anderson.com
Unapologetically Technical Episode 18 – Adrian Woodhead
Unapologetically Technical Episode 18 – Adrian Woodhead 1 month, 1 week назад @ jesse-anderson.com
Unapologetically Technical Episode 17 – Semih Salihoglu
Unapologetically Technical Episode 17 – Semih Salihoglu 2 months, 1 week назад @ jesse-anderson.com
Unapologetically Technical Episode 16 – David Jayatillake
Unapologetically Technical Episode 16 – David Jayatillake 3 months, 1 week назад @ jesse-anderson.com
Unapologetically Technical Episode 15 – Frances Perry
Unapologetically Technical Episode 15 – Frances Perry 4 months назад @ jesse-anderson.com
Unapologetically Technical Episode 14 – Cliff Crosland
Unapologetically Technical Episode 14 – Cliff Crosland

https://youtu.be/Riy8860hHSo Unapologetically Technical’s newest episode is now live! In this episode of Unapologetically Technical, I interview Cliff Crosland, the co-founder and CEO of Scanner.dev. Cliff Crosland is a data engineer passionate about helping people wrangle massive log volumes. He sees logs as a treasure trove of insights and believes effective log analysis is critical in […]

The post Unapologetically Technical Episode 14 – Cliff Crosland first appeared on Jesse Anderson.

5 months, 4 weeks назад @ jesse-anderson.com
Data Teams Survey 2020-2024 Analysis
Data Teams Survey 2020-2024 Analysis 7 months, 1 week назад @ jesse-anderson.com
Data Teams Survey 2024 Results
Data Teams Survey 2024 Results 8 months назад @ jesse-anderson.com
Unapologetically Technical Episode 13 – Jeff Chou
Unapologetically Technical Episode 13 – Jeff Chou

https://youtu.be/rjpXnaabaqo Unapologetically Technical’s newest episode is now live! In this episode of Unapologetically Technical, I interview Jeff Chou, CEO and co-founder of Sync Computing. Jeff, who holds a PhD from UC Berkeley and a postdoc from MIT, shares his unique journey from academia to startup life, and how his experience with simulations shaped the vision […]

The post Unapologetically Technical Episode 13 – Jeff Chou first appeared on Jesse Anderson.

8 months, 2 weeks назад @ jesse-anderson.com
Data Quest
последний пост None
Infrastructure
AWS
последний пост 1 day, 12 hours назад
Amazon SageMaker Lakehouse now supports attribute-based access control
Amazon SageMaker Lakehouse now supports attribute-based access control

Amazon SageMaker Lakehouse now supports attribute-based access control (ABAC) with AWS Lake Formation, using AWS Identity and Access Management (IAM) principals and session tags to simplify data access, grant creation, and maintenance. In this post, we demonstrate how to get started with SageMaker Lakehouse with ABAC.

1 day, 12 hours назад @ aws.amazon.com
Enterprise-grade natural language to SQL generation using LLMs: Balancing accuracy, latency, and scale
Enterprise-grade natural language to SQL generation using LLMs: Balancing accuracy, latency, and scale

In this post, the AWS and Cisco teams unveil a new methodical approach that addresses the challenges of enterprise-grade SQL generation. The teams were able to reduce the complexity of the NL2SQL process while delivering higher accuracy and better overall performance.

1 day, 15 hours назад @ aws.amazon.com
AWS Field Experience reduced cost and delivered low latency and high performance with Amazon Nova Lite foundation model
AWS Field Experience reduced cost and delivered low latency and high performance with Amazon Nova Lite foundation model

The AFX team’s product migration to the Nova Lite model has delivered tangible enterprise value by enhancing sales workflows. By migrating to the Amazon Nova Lite model, the team has not only achieved significant cost savings and reduced latency, but has also empowered sellers with a leading intelligent and reliable solution.

1 day, 16 hours назад @ aws.amazon.com
Combine keyword and semantic search for text and images using Amazon Bedrock and Amazon OpenSearch Service
Combine keyword and semantic search for text and images using Amazon Bedrock and Amazon OpenSearch Service

In this post, we walk you through how to build a hybrid search solution using OpenSearch Service powered by multimodal embeddings from the Amazon Titan Multimodal Embeddings G1 model through Amazon Bedrock. This solution demonstrates how you can enable users to submit both text and images as queries to retrieve relevant results from a sample retail image dataset.

1 day, 16 hours назад @ aws.amazon.com
Amazon introduces SWE-PolyBench, a multilingual benchmark for AI Coding Agents
Amazon introduces SWE-PolyBench, a multilingual benchmark for AI Coding Agents

Coding agents powered by large language models have shown impressive capabilities in software engineering tasks, but evaluating their performance across diverse programming languages and real-world scenarios remains challenging. This led to a recent explosion in benchmark creation to assess the coding effectiveness of said systems in controlled environments. In particular, SWE-Bench which measures the performance […]

2 days, 13 hours назад @ aws.amazon.com
Build an AI-powered document processing platform with open source NER model and LLM on Amazon SageMaker
Build an AI-powered document processing platform with open source NER model and LLM on Amazon SageMaker

In this post, we discuss how you can build an AI-powered document processing platform with open source NER and LLMs on SageMaker.

2 days, 16 hours назад @ aws.amazon.com
Protect sensitive data in RAG applications with Amazon Bedrock
Protect sensitive data in RAG applications with Amazon Bedrock

In this post, we explore two approaches for securing sensitive data in RAG applications using Amazon Bedrock. The first approach focused on identifying and redacting sensitive data before ingestion into an Amazon Bedrock knowledge base, and the second demonstrated a fine-grained RBAC pattern for managing access to sensitive information during retrieval. These solutions represent just two possible approaches among many for securing sensitive data in generative AI applications.

2 days, 16 hours назад @ aws.amazon.com
Accelerate data pipeline creation with the new visual interface in Amazon OpenSearch Ingestion
Accelerate data pipeline creation with the new visual interface in Amazon OpenSearch Ingestion

Today, we’re launching a new visual interface for OpenSearch Ingestion that makes it simple to create and manage your data pipelines from the AWS Management Console. With this new feature, you can build pipelines in minutes without writing complex configurations manually. In this post, we walk through how these new features work and how you can use them to accelerate your data ingestion projects.

3 days, 11 hours назад @ aws.amazon.com
Supercharge your LLM performance with Amazon SageMaker Large Model Inference container v15
Supercharge your LLM performance with Amazon SageMaker Large Model Inference container v15

Today, we’re excited to announce the launch of Amazon SageMaker Large Model Inference (LMI) container v15, powered by vLLM 0.8.4 with support for the vLLM V1 engine. This release introduces significant performance improvements, expanded model compatibility with multimodality (that is, the ability to understand and analyze text-to-text, images-to-text, and text-to-images data), and provides built-in integration with vLLM to help you seamlessly deploy and serve large language models (LLMs) with the highest performance at scale.

3 days, 14 hours назад @ aws.amazon.com
Accuracy evaluation framework for Amazon Q Business – Part 2
Accuracy evaluation framework for Amazon Q Business – Part 2

In the first post of this series, we introduced a comprehensive evaluation framework for Amazon Q Business, a fully managed Retrieval Augmented Generation (RAG) solution that uses your company’s proprietary data without the complexity of managing large language models (LLMs). The first post focused on selecting appropriate use cases, preparing data, and implementing metrics to […]

3 days, 15 hours назад @ aws.amazon.com
Use Amazon Bedrock Intelligent Prompt Routing for cost and latency benefits
Use Amazon Bedrock Intelligent Prompt Routing for cost and latency benefits

Today, we’re happy to announce the general availability of Amazon Bedrock Intelligent Prompt Routing. In this blog post, we detail various highlights from our internal testing, how you can get started, and point out some caveats and best practices. We encourage you to incorporate Amazon Bedrock Intelligent Prompt Routing into your new and existing generative AI applications.

3 days, 15 hours назад @ aws.amazon.com
How Infosys improved accessibility for Event Knowledge using Amazon Nova Pro, Amazon Bedrock and Amazon Elemental Media Services
How Infosys improved accessibility for Event Knowledge using Amazon Nova Pro, Amazon Bedrock and Amazon Elemental Media Services

In this post, we explore how Infosys developed Infosys Event AI to unlock the insights generated from events and conferences. Through its suite of features—including real-time transcription, intelligent summaries, and an interactive chat assistant—Infosys Event AI makes event knowledge accessible and provides an immersive engagement solution for the attendees, during and after the event.

3 days, 15 hours назад @ aws.amazon.com
Amazon Bedrock Prompt Optimization Drives LLM Applications Innovation for Yuewen Group
Amazon Bedrock Prompt Optimization Drives LLM Applications Innovation for Yuewen Group

Today, we are excited to announce the availability of Prompt Optimization on Amazon Bedrock. With this capability, you can now optimize your prompts for several use cases with a single API call or a click of a button on the Amazon Bedrock console. In this blog post, we discuss how Prompt Optimization improves the performance of large language models (LLMs) for intelligent text processing task in Yuewen Group.

4 days, 9 hours назад @ aws.amazon.com
Migrate SQL Server user databases from Amazon EC2 to Amazon RDS Custom using Amazon EBS snapshots
Migrate SQL Server user databases from Amazon EC2 to Amazon RDS Custom using Amazon EBS snapshots

In this post, we present a practical approach to one of the most significant challenges organizations face when adopting Amazon RDS Custom for SQL Server: migrating large datasets from SQL Server on Amazon EC2 to Amazon RDS Custom for SQL Server efficiently and cost-effectively. By using SQL Server’s native detach and attach method combined with EBS snapshots, you can migrate your databases without requiring Amazon S3 or AWS DMS.

4 days, 12 hours назад @ aws.amazon.com
Choose the right throughput strategy for Amazon DynamoDB applications
Choose the right throughput strategy for Amazon DynamoDB applications

When getting started with DynamoDB, one of the first decisions you will make is choosing between two throughput modes: on-demand and provisioned. On-demand mode is the default and recommended throughput option because it simplifies building modern, serverless applications that can start small and scale to millions of requests per second. However, choosing the right throughput strategy requires evaluating your operational needs, development velocity, and application characteristics, with cost being a key consideration. In this post, we examine both throughput modes in detail, exploring their characteristics, strengths, and ideal use cases.

4 days, 13 hours назад @ aws.amazon.com
AWS
последний пост 1 day, 12 hours назад
Best practices to handle AWS DMS tasks during PostgreSQL upgrades
Best practices to handle AWS DMS tasks during PostgreSQL upgrades

When you decide to upgrade your PostgreSQL database which is configured as source or target for an ongoing AWS DMS task, it’s important to factor this into your upgrade planning. In this post, we discuss the best practices to handle the AWS DMS tasks during PostgreSQL upgrades to minor or major versions.

4 days, 13 hours назад @ aws.amazon.com
Build a location-aware agent using Amazon Bedrock Agents and Foursquare APIs
Build a location-aware agent using Amazon Bedrock Agents and Foursquare APIs

In this post, we combine Amazon Bedrock Agents and Foursquare APIs to demonstrate how you can use a location-aware agent to bring personalized responses to your users.

4 days, 13 hours назад @ aws.amazon.com
Build an automated generative AI solution evaluation pipeline with Amazon Nova
Build an automated generative AI solution evaluation pipeline with Amazon Nova

In this post, we explore the importance of evaluating LLMs in the context of generative AI applications, highlighting the challenges posed by issues like hallucinations and biases. We introduced a comprehensive solution using AWS services to automate the evaluation process, allowing for continuous monitoring and assessment of LLM performance. By using tools like the FMeval Library, Ragas, LLMeter, and Step Functions, the solution provides flexibility and scalability, meeting the evolving needs of LLM consumers.

4 days, 15 hours назад @ aws.amazon.com
Read and write Apache Iceberg tables using AWS Lake Formation hybrid access mode
Read and write Apache Iceberg tables using AWS Lake Formation hybrid access mode

In this post, we demonstrate how to use Lake Formation for read access while continuing to use AWS Identity and Access Management (IAM) policy-based permissions for write workloads that update the schema and upsert (insert and update combined) data records into the Iceberg tables.

4 days, 15 hours назад @ aws.amazon.com
Build a FinOps agent using Amazon Bedrock with multi-agent capability and Amazon Nova as the foundation model
Build a FinOps agent using Amazon Bedrock with multi-agent capability and Amazon Nova as the foundation model

In this post, we use the multi-agent feature of Amazon Bedrock to demonstrate a powerful and innovative approach to AWS cost management. By using the advanced capabilities of Amazon Nova FMs, we’ve developed a solution that showcases how AI-driven agents can revolutionize the way organizations analyze, optimize, and manage their AWS costs.

1 week назад @ aws.amazon.com
Stream ingest data from Kafka to Amazon Bedrock Knowledge Bases using custom connectors
Stream ingest data from Kafka to Amazon Bedrock Knowledge Bases using custom connectors

For this post, we implement a RAG architecture with Amazon Bedrock Knowledge Bases using a custom connector and topics built with Amazon Managed Streaming for Apache Kafka (Amazon MSK) for a user who may be interested to understand stock price trends.

1 week назад @ aws.amazon.com
Accelerate your analytics with Amazon S3 Tables and Amazon SageMaker Lakehouse
Accelerate your analytics with Amazon S3 Tables and Amazon SageMaker Lakehouse

Amazon SageMaker Lakehouse is a unified, open, and secure data lakehouse that now seamlessly integrates with Amazon S3 Tables, the first cloud object store with built-in Apache Iceberg support. In this post, we guide you how to use various analytics services using the integration of SageMaker Lakehouse with S3 Tables.

1 week, 1 day назад @ aws.amazon.com
Add Zoom as a data accessor to your Amazon Q index
Add Zoom as a data accessor to your Amazon Q index

This post demonstrates how Zoom users can access their Amazon Q Business enterprise data directly within their Zoom interface, alleviating the need to switch between applications while maintaining enterprise security boundaries. Organizations can now configure Zoom as a data accessor in Amazon Q Business, enabling seamless integration between their Amazon Q index and Zoom AI Companion. This integration allows users to access their enterprise knowledge in a controlled manner directly within the Zoom platform.

1 week, 1 day назад @ aws.amazon.com
The future of quality assurance: Shift-left testing with QyrusAI and Amazon Bedrock
The future of quality assurance: Shift-left testing with QyrusAI and Amazon Bedrock

In this post, we explore how QyrusAI and Amazon Bedrock are revolutionizing shift-left testing, enabling teams to deliver better software faster. Amazon Bedrock is a fully managed service that allows businesses to build and scale generative AI applications using foundation models (FMs) from leading AI providers. It enables seamless integration with AWS services, offering customization, security, and scalability without managing infrastructure.

1 week, 1 day назад @ aws.amazon.com
Automate video insights for contextual advertising using Amazon Bedrock Data Automation
Automate video insights for contextual advertising using Amazon Bedrock Data Automation

Amazon Bedrock Data Automation (BDA) is a new managed feature powered by FMs in Amazon Bedrock. BDA extracts structured outputs from unstructured content—including documents, images, video, and audio—while alleviating the need for complex custom workflows. In this post, we demonstrate how BDA automatically extracts rich video insights such as chapter segments and audio segments, detects text in scenes, and classifies Interactive Advertising Bureau (IAB) taxonomies, and then uses these insights to build a nonlinear ads solution to enhance contextual advertising effectiveness.

1 week, 1 day назад @ aws.amazon.com
How Salesforce achieves high-performance model deployment with Amazon SageMaker AI
How Salesforce achieves high-performance model deployment with Amazon SageMaker AI

This post is a joint collaboration between Salesforce and AWS and is being cross-published on both the Salesforce Engineering Blog and the AWS Machine Learning Blog. The Salesforce AI Model Serving team is working to push the boundaries of natural language processing and AI capabilities for enterprise applications. Their key focus areas include optimizing large […]

1 week, 1 day назад @ aws.amazon.com
Announcing General Availability of GitLab Duo with Amazon Q
Announcing General Availability of GitLab Duo with Amazon Q

Announcing General Availability of GitLab Duo with Amazon Q Today, we’re excited to announce the general availability of GitLab Duo with Amazon Q. This new offering is an integrated product, bringing together GitLab’s DevSecOps platform with Amazon Q’s generative AI capabilities. Gitlab Duo with Amazon Q embeds Amazon Q agent capabilities directly in GitLab’s DevSecOps […]

1 week, 1 day назад @ aws.amazon.com
Automate Amazon EKS troubleshooting using an Amazon Bedrock agentic workflow
Automate Amazon EKS troubleshooting using an Amazon Bedrock agentic workflow

In this post, we demonstrate how to orchestrate multiple Amazon Bedrock agents to create a sophisticated Amazon EKS troubleshooting system. By enabling collaboration between specialized agents—deriving insights from K8sGPT and performing actions through the ArgoCD framework—you can build a comprehensive automation that identifies, analyzes, and resolves cluster issues with minimal human intervention.

1 week, 2 days назад @ aws.amazon.com
Host concurrent LLMs with LoRAX
Host concurrent LLMs with LoRAX

In this post, we explore how Low-Rank Adaptation (LoRA) can be used to address these challenges effectively. Specifically, we discuss using LoRA serving with LoRA eXchange (LoRAX) and Amazon Elastic Compute Cloud (Amazon EC2) GPU instances, allowing organizations to efficiently manage and serve their growing portfolio of fine-tuned models, optimize costs, and provide seamless performance for their customers.

1 week, 2 days назад @ aws.amazon.com
Build a computer vision-based asset inventory application with low or no training
Build a computer vision-based asset inventory application with low or no training

In this post, we present a solution using generative AI and large language models (LLMs) to alleviate the time-consuming and labor-intensive tasks required to build a computer vision application, enabling you to immediately start taking pictures of your asset labels and extract the necessary information to update the inventory using AWS services

1 week, 2 days назад @ aws.amazon.com
Astronomer Astronomer
последний пост None
DBT — Data Build Tool DBT — Data Build Tool
последний пост None
FiveTran FiveTran
последний пост None
DataBricks
последний пост None
Mix
/r/DataEngineering
последний пост 45 минут назад
India: Motivation to move jobs
India: Motivation to move jobs

What do lateral hires take into consideration when deciding about a job offer. I am runnya survey. Please can you help by filling this survey questionnaire https://docs.google.com/forms/d/e/1FAIpQLSfZeNUm1DfctjXUvsT-kwCGJXilv51jejKFxdyoM4kjTfaVCw/viewform submitted by /u/Odd-Ring-640 [link] [comments]

45 минут назад @ reddit.com
India: Motivation to join a new org (lateral hires)
India: Motivation to join a new org (lateral hires)

I am trying to understand the motivation of professionals with experience wanting to move to a new role and what makes them decide about an organisation. Please help by filling this survey https://docs.google.com/forms/d/e/1FAIpQLSfZeNUm1DfctjXUvsT-kwCGJXilv51jejKFxdyoM4kjTfaVCw/viewform submitted by /u/Odd-Ring-640 [link] [comments]

48 минут назад @ reddit.com
Mongodb vs Postgres
Mongodb vs Postgres

We are looking at creating a new internal database using mongodb, we have spent a lot of time with a postgres db but have faced constant schema changes as we are developing our data model and understanding of client requirements. It seems that the flexibility of the document structure is desirable for us as we develop but I would be curious if anyone here has similar experience and could give some insight. submitted by /u/lamanaable [link] [comments]

1 час назад @ reddit.com
Would you use this tool? AI that writes SQL queries from natural language.
Would you use this tool? AI that writes SQL queries from natural language.

Hey folks, I’m working on an idea for a SaaS platform and would love your honest thoughts. The idea is simple: You connect your existing database (MySQL, PostgreSQL, etc.), and then you can just type what you want in plain English like: “Show me the top 10 customers by revenue last year” “Find users who haven’t logged in since January” “Join orders and payments and calculate the refund rate by product category” No matter how complex the query is, the platform generates the correct SQL for you. It’s meant to save time, especially for non-SQL-savvy teams or even analysts who want to move faster. Do you think this would be useful in your workflow? What would make this genuinely valuable to you…

2 часа назад @ reddit.com
Would you use this tool? AI that writes SQL queries from natural language.
Would you use this tool? AI that writes SQL queries from natural language.

Hey folks, I’m working on an idea for a SaaS platform and would love your honest thoughts. The idea is simple: You connect your existing database (MySQL, PostgreSQL, etc.), and then you can just type what you want in plain English like: “Show me the top 10 customers by revenue last year” “Find users who haven’t logged in since January” “Join orders and payments and calculate the refund rate by product category” No matter how complex the query is, the platform generates the correct SQL for you. It’s meant to save time, especially for non-SQL-savvy teams or even analysts who want to move faster. Do you think this would be useful in your workflow? What would make this genuinely valuable to you…

2 часа назад @ reddit.com
I need a career advice
I need a career advice

Hello everyone, I graduated in 2023 in CS from a 3rd tier college. I initially received 2 job offers, but I rejected one for the other one but the company kept delaying the offer letter for months and then finally said that they have stopped hiring freshers. It all happened almost 2 years ago and I have been looking for job since then. I have learned various tools and technologies such as Python, Sql, apache spark, etc. also made several projects but still struggling to get a job. My projects are: 1. End-to-End ETL Pipeline and Scalable Data Lakehouse Solution Using Databricks 2. HOUSE PRICE PREDICTION 3. Amazon web scraper I think I am getting depressed, there is a lot of pressure on me fo…

2 часа назад @ reddit.com
How to use Airflow and dbt together? (in a medallion architecture or otherwise)
How to use Airflow and dbt together? (in a medallion architecture or otherwise)

In my understanding Airflow is for orchestrating transformations. And dbt is for orchestrating transformations as well. Typically Airflow calls dbt, but typically dbt doesn't call Airflow. It seems to me that when you use both, you will use Airflow for ingestion, and then call dbt to do all transformations (e.g. bronze > silver > gold) Are these assumptions correct? How does this work with Airflow's concept of running DAGs per day? Are there complications when backfilling data? I'm curious what people's setups look like in the wild and what are their lessons learned. submitted by /u/ArtMysterious [link] [comments]

4 часа назад @ reddit.com
What are my chances of receiving an offer for the Meta DE role?
What are my chances of receiving an offer for the Meta DE role?

I recently had a Meta DE onsite. Out of the three data modeling questions from the three full-stack rounds, I think I got about 1.5 correct, but the rest of the sections went very well. What do you think my chances are of getting an offer? View Poll submitted by /u/Ok-Outlandishness-74 [link] [comments]

4 часа назад @ reddit.com
Clustering with an incremental merge strategy
Clustering with an incremental merge strategy

Apologies if this is a silly question, but I'm trying to understand how clustering actually works / processes, when it's applied / how it's applied in BigQuery. Reason being I'm trying to help myself answer questions like, if we have an incremental model with a merge strategy then does clustering get applied when the merge is looking to find a row match on the unique key defined, and updates the correct attributes? Or is clustering only beneficial for querying and not ever for table generation? submitted by /u/Agile-Struggle-917 [link] [comments]

5 часов назад @ reddit.com
Coalesce.io vs dbt
Coalesce.io vs dbt

My company is considering Coalesce.io and dbt. I used dbt at my last job and loved it, so I'm already biased. I haven't tried Coalesce yet. Anybody tried both? I'd like to know how well coalesce does version control - can I see at a glance how transformations changed between one version and the next? Or all the changes I'm committing? submitted by /u/poopybaaara [link] [comments]

9 часов назад @ reddit.com
Career path into DE
Career path into DE

Hello everyone, I’m currently a 3rd-year university student at a relatively large, middle-of-the-road American university. I am switching into Data Science from engineering, and would like to become a data engineer or data scientist once I graduate. Right now I’ve had a part-time student data scientist position sponsored by my university for about a year working ~15 hours a week during the school year and ~25-30 hours a week during breaks. I haven’t had any internships, since I just switched into the Data Science major. I’m also considering taking a minor in statistics, and I want to set myself up for success in Data Engineering once I graduate. Given my situation, what advice would you off…

9 часов назад @ reddit.com
Thoughts on keeping source ids in unified dimensions
Thoughts on keeping source ids in unified dimensions

I have a provider and customer dimensions, the ids for these dimensions were created through a mapping table, however each provider or customer can have multiple ids per source or across sources so including these “source ids” into my final dimensions would kinda deflect the purpose of the deduplication and mapping done previously. Do you guys think it’s necessary to include these ids for a basic sales analysis? submitted by /u/Macandcheeseilf [link] [comments]

10 часов назад @ reddit.com
Looking at Soda/Soda Core for data quality - not much discussion?
Looking at Soda/Soda Core for data quality - not much discussion?

I'm looking for a good quality suite and stumbled on Soda recently, but I don't see much discussion here, which I find weird. Anyone here using it, or abandoned it? submitted by /u/Melodic_One4333 [link] [comments]

11 часов назад @ reddit.com
DWH - Migration to Cloud - Steps
DWH - Migration to Cloud - Steps

If your current setup involves an DWH on-prem (ETL Tool and Database) and you are planning to migrate it in cloud, is it 'mandatory' to migrate the ETL Tool and the Database at the same time or is it - regarding expenses - even. From what factory does it depend on? Thx! submitted by /u/Long-Tell-3304 [link] [comments]

12 часов назад @ reddit.com
Superset with DuckDb, in place of Redis?
Superset with DuckDb, in place of Redis?

Have anybody try to use DuckDB this way? It's persistent mode looks like it can be small analytics database. But know sure if it's possible at all. submitted by /u/schi854 [link] [comments]

12 часов назад @ reddit.com
Towards Data Science
последний пост 11 часов назад
A Step-By-Step Guide To Powering Your Application With LLMs
A Step-By-Step Guide To Powering Your Application With LLMs

Explore a hands-on guide to integrating large language models into real-world apps, not just read about it.

The post A Step-By-Step Guide To Powering Your Application With LLMs appeared first on Towards Data Science.

11 часов назад @ towardsdatascience.com
Behind the Magic: How Tensors Drive Transformers
Behind the Magic: How Tensors Drive Transformers

The workflow Of tensors Inside Transformers

The post Behind the Magic: How Tensors Drive Transformers appeared first on Towards Data Science.

12 часов назад @ towardsdatascience.com
LLM Evaluations: from Prototype to Production
LLM Evaluations: from Prototype to Production

How to monitor the quality of your LLM product

The post LLM Evaluations: from Prototype to Production appeared first on Towards Data Science.

13 часов назад @ towardsdatascience.com
AWS: Deploying a FastAPI App on EC2 in Minutes
AWS: Deploying a FastAPI App on EC2 in Minutes

From zero to EC2: easy steps to launching an AWS Instance

The post AWS: Deploying a FastAPI App on EC2 in Minutes appeared first on Towards Data Science.

1 day, 7 hours назад @ towardsdatascience.com
Government Funding Graph RAG
Government Funding Graph RAG

Graph visualisation for UK Research and Innovation (UKRI) funding, including NetworkX, PyVis and LlamaIndex graph retrieval-augmented generation (RAG)

The post Government Funding Graph RAG appeared first on Towards Data Science.

1 day, 11 hours назад @ towardsdatascience.com
Choose the Right One: Evaluating Topic Models for Business Intelligence
Choose the Right One: Evaluating Topic Models for Business Intelligence

Python tutorial for evaluating top-notch bigram topic models in customer email classification

The post Choose the Right One: Evaluating Topic Models for Business Intelligence appeared first on Towards Data Science.

1 day, 12 hours назад @ towardsdatascience.com
Predicting the NBA Champion with Machine Learning
Predicting the NBA Champion with Machine Learning

Building a machine learning model to predict the NBA Champion and analyze the most impactful variables.

The post Predicting the NBA Champion with Machine Learning appeared first on Towards Data Science.

1 day, 14 hours назад @ towardsdatascience.com
Exporting MLflow Experiments from Restricted HPC Systems
Exporting MLflow Experiments from Restricted HPC Systems

A workaround method that bypasses direct communication

The post Exporting MLflow Experiments from Restricted HPC Systems appeared first on Towards Data Science.

2 days, 6 hours назад @ towardsdatascience.com
How to Benchmark DeepSeek-R1 Distilled Models on GPQA Using Ollama and OpenAI’s simple-evals
How to Benchmark DeepSeek-R1 Distilled Models on GPQA Using Ollama and OpenAI’s simple-evals

Set up and run the GPQA-Diamond benchmark on DeepSeek-R1's distilled models locally to evaluate its reasoning capabilities.

The post How to Benchmark DeepSeek-R1 Distilled Models on GPQA Using Ollama and OpenAI’s simple-evals appeared first on Towards Data Science.

2 days, 6 hours назад @ towardsdatascience.com
An Existential Crisis of a Veteran Researcher in the Age of Generative AI
An Existential Crisis of a Veteran Researcher in the Age of Generative AI

If you have had an existential moment in your career due to AI, let me know.

The post An Existential Crisis of a Veteran Researcher in the Age of Generative AI appeared first on Towards Data Science.

2 days, 11 hours назад @ towardsdatascience.com
Why Most Cyber Risk Models Fail Before They Begin
Why Most Cyber Risk Models Fail Before They Begin

The case for quantitative thinking in cyber risk

The post Why Most Cyber Risk Models Fail Before They Begin appeared first on Towards Data Science.

2 days, 12 hours назад @ towardsdatascience.com
Data Science: From School to Work, Part IV
Data Science: From School to Work, Part IV

Good practices for testing your Python projects

The post Data Science: From School to Work, Part IV appeared first on Towards Data Science.

2 days, 12 hours назад @ towardsdatascience.com
Explained: How Does L1 Regularization Perform Feature Selection?
Explained: How Does L1 Regularization Perform Feature Selection?

Understanding automatic feature-selection performed by L1 (LASSO) Regularization

The post Explained: How Does L1 Regularization Perform Feature Selection? appeared first on Towards Data Science.

3 days, 4 hours назад @ towardsdatascience.com
Enterprise AI: From Build-or-Buy to Partner-and-Grow
Enterprise AI: From Build-or-Buy to Partner-and-Grow

How can you get started, and who should implement your first AI projects?

The post Enterprise AI: From Build-or-Buy to Partner-and-Grow appeared first on Towards Data Science.

3 days, 8 hours назад @ towardsdatascience.com
How to Get Performance Data from Power BI with DAX Studio
How to Get Performance Data from Power BI with DAX Studio

Sometimes we have a slow Report, and we need to figure out why. I will show you how to collect performance data and what these metrics mean.

The post How to Get Performance Data from Power BI with DAX Studio appeared first on Towards Data Science.

3 days, 9 hours назад @ towardsdatascience.com
Monte Carlo Data Monte Carlo Data
последний пост 2 days, 17 hours назад
The Past, Present, and Future of Data Quality Management: Testing, Monitoring, and Data Observability in 2025
The Past, Present, and Future of Data Quality Management: Testing, Monitoring, and Data Observability in 2025

The data estate is evolving, and data quality management needs to evolve right along with it. Here are three common approaches and where the field is heading in the AI era.

2 days, 17 hours назад @ montecarlodata.com
Data Warehouse vs Data Lake vs Data Lakehouse: Definitions, Similarities, and Differences
Data Warehouse vs Data Lake vs Data Lakehouse: Definitions, Similarities, and Differences

Struggling to decide whether to invest in a data warehouse vs. data lake vs. lakehouse? Here's everything you need to know to make this decision.

3 weeks назад @ montecarlodata.com
4 Native Snowflake Data Quality Checks & Features You Should Know
4 Native Snowflake Data Quality Checks & Features You Should Know

The bad news? Data breaks. The good news? These 4 Snowflake data quality checks & features can help!

7 months, 1 week назад @ montecarlodata.com
What is a Data Mesh — and How Not to Mesh it Up
What is a Data Mesh — and How Not to Mesh it Up

A beginner’s guide to implementing the latest industry trend: a data mesh.

7 months, 3 weeks назад @ montecarlodata.com
Most Data Quality Initiatives Fail Before They Start. Here’s Why.
Most Data Quality Initiatives Fail Before They Start. Here’s Why.

Show me your data quality scorecard and I’ll tell you whether you will be successful a year from now.

9 months, 1 week назад @ montecarlodata.com
Is Modern Data Warehouse Architecture Broken?
Is Modern Data Warehouse Architecture Broken?

The modern data warehouse architecture creates problems across many layers. Consider instead an immutable data warehouse for scale and usability.

9 months, 2 weeks назад @ montecarlodata.com
The Ultimate Guide To Data Lineage
The Ultimate Guide To Data Lineage

Data lineage is a must-have feature of the modern data stack, yet we're struggling to derive value from it. Here's why and how we can fix this.

9 months, 3 weeks назад @ montecarlodata.com
Mission Lane: Continuous Compliance Monitoring
Mission Lane: Continuous Compliance Monitoring

This article provides an overview of a newly developed approach to an always on compliance testing strategy at Mission Lane.

9 months, 3 weeks назад @ montecarlodata.com
DE Telegram
DataEng DataEng
последний пост 7 months, 2 weeks назад
Building and scaling Notion’s data lakeВ июле этого года в блоге Notion вышла подробная статья об их опыте построении data lake: https://www.notion.so/blog/building-and-scaling-notions-data-lake
Building and scaling Notion’s data lakeВ июле этого года в блоге Notion вышла подробная статья об их опыте построении data lake: https://www.notion.so/blog/building-and-scaling-notions-data-lake

Building and scaling Notion’s data lakeВ июле этого года в блоге Notion вышла подробная статья об их опыте построении data lake: https://www.notion.so/blog/building-and-scaling-notions-data-lake

7 months, 2 weeks назад @ t.me
В блоге базы данных ClickHouse вышел интересный пост, направленный на PostgreSQL юзеров, в нём показаны ключевые различия между моделированием данных в ClickHouse и PostgreSQL: https://clickhouse.com/blog/postgres-to-clickhouse-data-modeling-tips
В блоге базы данных ClickHouse вышел интересный пост, направленный на PostgreSQL юзеров, в нём показаны ключевые различия между моделированием данных в ClickHouse и PostgreSQL: https://clickhouse.com/blog/postgres-to-clickhouse-data-modeling-tips

В блоге базы данных ClickHouse вышел интересный пост, направленный на PostgreSQL юзеров, в нём показаны ключевые различия между моделированием данных в ClickHouse и PostgreSQL: https://clickhouse.com/blog/postgres-to-clickhouse-data-modeling-tips

7 months, 2 weeks назад @ t.me
Нашел в Ютубе двухчасовой доклад про индексы в PostgreSQL: Индексы в PostgreSQL. Как понять, что создавать
Нашел в Ютубе двухчасовой доклад про индексы в PostgreSQL: Индексы в PostgreSQL. Как понять, что создавать

Нашел в Ютубе двухчасовой доклад про индексы в PostgreSQL: Индексы в PostgreSQL. Как понять, что создавать

7 months, 2 weeks назад @ t.me
Нашел в сети пост мини-книгу от небезызвестной Chip Huyen: Building A Generative AI PlatformПожалуй, это одно из самых подробных руководств про построение Generative AI платформ своими руками, или как сейчас говорят RAG in Production.
Нашел в сети пост мини-книгу от небезызвестной Chip Huyen: Building A Generative AI PlatformПожалуй, это одно из самых подробных руководств про построение Generative AI платформ своими руками, или как сейчас говорят RAG in Production.

Нашел в сети пост мини-книгу от небезызвестной Chip Huyen: Building A Generative AI PlatformПожалуй, это одно из самых подробных руководств про построение Generative AI платформ своими руками, или как сейчас говорят RAG in Production.

7 months, 2 weeks назад @ t.me
Гайд по промпт-инжинирингу от ребят из Anthropic: AI prompt engineering: A deep diveТакже в описании видео есть ссылка на их же мануал: https://docs.anthropic.com/en/docs/build-with-claude/prompt-engineering/overview
Гайд по промпт-инжинирингу от ребят из Anthropic: AI prompt engineering: A deep diveТакже в описании видео есть ссылка на их же мануал: https://docs.anthropic.com/en/docs/build-with-claude/prompt-engineering/overview

Гайд по промпт-инжинирингу от ребят из Anthropic: AI prompt engineering: A deep diveТакже в описании видео есть ссылка на их же мануал: https://docs.anthropic.com/en/docs/build-with-claude/prompt-engineering/overview

7 months, 2 weeks назад @ t.me
DuckCon #5Плейлист с докладами из прошедшей конференции DuckCon #5:— DuckDB – Overview and latest developments— MotherDuck: Taking flight with interactive analytics— Outliers are all you need— Quack attack: Bringing DuckDB to the dart side— A duck for your
DuckCon #5Плейлист с докладами из прошедшей конференции DuckCon #5:— DuckDB – Overview and latest developments— MotherDuck: Taking flight with interactive analytics— Outliers are all you need— Quack attack: Bringing DuckDB to the dart side— A duck for your

DuckCon #5Плейлист с докладами из прошедшей конференции DuckCon #5:— DuckDB – Overview and latest developments— MotherDuck: Taking flight with interactive analytics— Outliers are all you need— Quack attack: Bringing DuckDB to the dart side— A duck for your dashboard: Performant data apps in the browser with DuckDB— Delighting users with RESTful APIs and DuckDB— Aerodynamic data models: Flying fast at scale with DuckDB— Double glazing: Two years of windowing improvements— dbverse: Composable database libraries for larger-than-memory scientific analytics— A quack at building scalable data pipelines with DuckDB

7 months, 2 weeks назад @ t.me
3-х часовой мастер-класс про LLM от Sebastian Raschka: Building LLMs from the Ground Up: A 3-hour Coding Workshop
3-х часовой мастер-класс про LLM от Sebastian Raschka: Building LLMs from the Ground Up: A 3-hour Coding Workshop

3-х часовой мастер-класс про LLM от Sebastian Raschka: Building LLMs from the Ground Up: A 3-hour Coding Workshop

7 months, 3 weeks назад @ t.me
Бот-помощник для дата инженера 🤖Частенько возникает необходимость расшифровать расписание crontab-выражения на человеческий язык, поэтому запили телеграм-бота: CrontabDescriptionBot Отправьте ему cron-строку и он вернёт вам расписание. Пользуйтесь!Под капо
Бот-помощник для дата инженера 🤖Частенько возникает необходимость расшифровать расписание crontab-выражения на человеческий язык, поэтому запили телеграм-бота: CrontabDescriptionBot Отправьте ему cron-строку и он вернёт вам расписание. Пользуйтесь!Под капо Бот-помощник для дата инженера 🤖Частенько возникает необходимость расшифровать расписание crontab-выражения на человеческий язык, поэтому запили телеграм-бота: CrontabDescriptionBot Отправьте ему cron-строку и он вернёт вам расписание. Пользуйтесь!Под капо

Бот-помощник для дата инженера 🤖Частенько возникает необходимость расшифровать расписание crontab-выражения на человеческий язык, поэтому запили телеграм-бота: CrontabDescriptionBot Отправьте ему cron-строку и он вернёт вам расписание. Пользуйтесь!Под капотом он работает на лямбдах, поэтому оплачивать хостинг мне не надо, и поэтому всегда будет работать.

8 months назад @ t.me
В сети появился интересный проект — SlateDB. Это встроенное хранилище на базе LSM Tree, но все данные хранятся на Object Storage сервисах (Amazon S3, Google Cloud Storage, minIO и т.д.). Проект написан на Rust, и пока не существует биндингов на другие язык
В сети появился интересный проект — SlateDB. Это встроенное хранилище на базе LSM Tree, но все данные хранятся на Object Storage сервисах (Amazon S3, Google Cloud Storage, minIO и т.д.). Проект написан на Rust, и пока не существует биндингов на другие язык

В сети появился интересный проект — SlateDB. Это встроенное хранилище на базе LSM Tree, но все данные хранятся на Object Storage сервисах (Amazon S3, Google Cloud Storage, minIO и т.д.). Проект написан на Rust, и пока не существует биндингов на другие языки. SlateDB активно разрабатывается и пока не рекомендуется к использованию в продакшене.Судя по всему, проект появился в результате прохождения мини-курса Mini-LSM.

8 months, 1 week назад @ t.me
Недавно я постил доклад про GIL и его отключение в будущих версиях Python. Вчера же на канал PyCon US загрузили доклад от Юры Селиванова про сабинтерпретаторы: Overcoming GIL with subinterpreters and immutability. Это один из вариантов улучшения производит
Недавно я постил доклад про GIL и его отключение в будущих версиях Python. Вчера же на канал PyCon US загрузили доклад от Юры Селиванова про сабинтерпретаторы: Overcoming GIL with subinterpreters and immutability. Это один из вариантов улучшения производит

Недавно я постил доклад про GIL и его отключение в будущих версиях Python. Вчера же на канал PyCon US загрузили доклад от Юры Селиванова про сабинтерпретаторы: Overcoming GIL with subinterpreters and immutability. Это один из вариантов улучшения производительности Python без отключения GIL. Я сам не сторонник удаления GIL, т.к. параллельное выполнение потоков потребует от программиста следить за их синхронизацией, чем собственно сейчас занимается GIL (он же mutex), поэтому интересно было послушать его доклад.Для тех, кто в танке, PEP 734 описывает работу сабинтерпретаторов, релиз этой библиотеки планировался в составе Python 3.13, но, к сожалению, Steering Council в апреле этого года решил …

8 months, 1 week назад @ t.me
Мудрые слова!А что думаете вы? Я на практике также стараюсь максимально избегать распределенных транзакций, т.к. это сразу значительно усложняет систему.Наиболее популярные паттерны распределенных транзакций:— Saga Pattern— 2-Phase Commit
Мудрые слова!А что думаете вы? Я на практике также стараюсь максимально избегать распределенных транзакций, т.к. это сразу значительно усложняет систему.Наиболее популярные паттерны распределенных транзакций:— Saga Pattern— 2-Phase Commit Мудрые слова!А что думаете вы? Я на практике также стараюсь максимально избегать распределенных транзакций, т.к. это сразу значительно усложняет систему.Наиболее популярные паттерны распределенных транзакций:— Saga Pattern— 2-Phase Commit

Мудрые слова!А что думаете вы? Я на практике также стараюсь максимально избегать распределенных транзакций, т.к. это сразу значительно усложняет систему.Наиболее популярные паттерны распределенных транзакций:— Saga Pattern— 2-Phase Commit

8 months, 1 week назад @ t.me
Релиз Apache Airflow 2.10Сегодня вышел релиз новой версии Apache Airflow — 2.10. Не успел я ещё перейти на 2.9, а нам подогнали 2.10. Что нового?— @skip_if и @run_if декораторы, позволяющие задавать условия при которых следует запускать или пропускать`task
Релиз Apache Airflow 2.10Сегодня вышел релиз новой версии Apache Airflow — 2.10. Не успел я ещё перейти на 2.9, а нам подогнали 2.10. Что нового?— @skip_if и @run_if декораторы, позволяющие задавать условия при которых следует запускать или пропускать`task

Релиз Apache Airflow 2.10Сегодня вышел релиз новой версии Apache Airflow — 2.10. Не успел я ещё перейти на 2.9, а нам подогнали 2.10. Что нового?— @skip_if и @run_if декораторы, позволяющие задавать условия при которых следует запускать или пропускать`task` — появилась возможность задавать разный Executor для tasks в рамках одного DAG— Датасеты отныне не триггерят DAGs, находящиеся в состоянии paused— Важно! Начиная с версии 2.10 Airflow по-умолчанию собирает телеметрию в рамках Open Source Marketing, все данные передаются в систему аналитики Scarf. Чтобы отключить, необходимо задать в конфиге [usage_data_collection]enabled=False либо через переменную окружения SCARF_ANALYTICS=falseС полным…

8 months, 1 week назад @ t.me
GIL и PythonPython, пожалуй, самый популярный язык программирования в дата инжиниринге несмотря на то, что его постоянно ругают за производительность и обжорство. Свои позиции он не сдал чего не скажешь, например, о Scala ☠️ Python своей "тормознутостью" о
GIL и PythonPython, пожалуй, самый популярный язык программирования в дата инжиниринге несмотря на то, что его постоянно ругают за производительность и обжорство. Свои позиции он не сдал чего не скажешь, например, о Scala ☠️ Python своей "тормознутостью" о

GIL и PythonPython, пожалуй, самый популярный язык программирования в дата инжиниринге несмотря на то, что его постоянно ругают за производительность и обжорство. Свои позиции он не сдал чего не скажешь, например, о Scala ☠️ Python своей "тормознутостью" отчасти обязан некогда архитектурному решению под названием GIL. Многие слышали эту аббревиатуру, но не все знают причину по которой появился GIL и как он работает под капотом. Если вам это интересно, то держите отличный доклад на русском языке: Зачем нужен GIL и как от него избавиться? от Евгения Афанасьева.В Python версии 3.13, релиз которой будет уже в октябре, добавили опциональную возможность отключить GIL 😲, нюансы описаны в PEP-703. …

8 months, 1 week назад @ t.me
Специализация по Data Engineering на Coursera29 августа 2024 года на учебной платформе Coursera стартует специализация по дата инжинирингу от DeepLearning.AI — DeepLearning.AI Data Engineering Professional Certificate. Инструктором на курсах будет Joe Reis
Специализация по Data Engineering на Coursera29 августа 2024 года на учебной платформе Coursera стартует специализация по дата инжинирингу от DeepLearning.AI — DeepLearning.AI Data Engineering Professional Certificate. Инструктором на курсах будет Joe Reis

Специализация по Data Engineering на Coursera29 августа 2024 года на учебной платформе Coursera стартует специализация по дата инжинирингу от DeepLearning.AI — DeepLearning.AI Data Engineering Professional Certificate. Инструктором на курсах будет Joe Reis, известный в узких кругах как автор книги Fundamentals of Data Engineering, издательство O'Reilly.Обучение рассчитано на 3 месяца, целевая аудитория Intermediate-level специалисты. В специализацию входит 4 курса:— Introduction to Data Engineering— Source Systems, Data Ingestion, and Pipeline— Data Storage and Queries— Data Modeling, Transformation, and ServingОбучение платное как и большинство специализаций на Coursera, но есть возможност…

8 months, 2 weeks назад @ t.me
Get or Create средствами базы данныхУ Haki Benita в блоге нашел статью про реализацию функции get_or_create средствами PostgreSQL — How to Get or Create in PostgreSQL: and why it is so easy to get wrongОтличная статья, мне нравится, что автор использует по
Get or Create средствами базы данныхУ Haki Benita в блоге нашел статью про реализацию функции get_or_create средствами PostgreSQL — How to Get or Create in PostgreSQL: and why it is so easy to get wrongОтличная статья, мне нравится, что автор использует по

Get or Create средствами базы данныхУ Haki Benita в блоге нашел статью про реализацию функции get_or_create средствами PostgreSQL — How to Get or Create in PostgreSQL: and why it is so easy to get wrongОтличная статья, мне нравится, что автор использует пошаговый подход и объясняет на каждом этапе какую проблему решает. На первый взгляд может показаться, что нет никаких проблем реализовать Get or Create, но дьявол в мелочах. Рекомендую к прочтению, есть вероятность такой вопрос встретить в будущем на собеседованиях.

8 months, 2 weeks назад @ t.me
Инжиниринг Данных Инжиниринг Данных
последний пост 1 day, 11 hours назад
Привет от Карлсона, который живет на крыше:)
Привет от Карлсона, который живет на крыше:)

Привет от Карлсона, который живет на крыше:)

1 day, 11 hours назад @ t.me
Давненько никто никого не покупал. Свершилось - Datadog acquires AI-powered observability startup Metaplane (AI там и не пахнет, так то). DataDog популярный и хороший инструмент для infrustructure observability и неплохо справляется с Data Observability. О
Давненько никто никого не покупал. Свершилось - Datadog acquires AI-powered observability startup Metaplane (AI там и не пахнет, так то). DataDog популярный и хороший инструмент для infrustructure observability и неплохо справляется с Data Observability. О

Давненько никто никого не покупал. Свершилось - Datadog acquires AI-powered observability startup Metaplane (AI там и не пахнет, так то). DataDog популярный и хороший инструмент для infrustructure observability и неплохо справляется с Data Observability. Облачная платформа. Но дорогая, я писал ранее про 65млн$ в год у Coinbase.За сколько купили Metaplane — непонятно. Зачем — тоже не совсем ясно.DataDog — популярное решение, и практически во всех компаниях, где я работал, он был в использовании. Ближайший бесплатный аналог — это Prometheus и Grafana, которые можно неплохо развернуть в Kubernetes.С Metaplane я работал только на одном проекте. Мне досталась команда инженеров, аналитиков и ML-с…

2 days, 2 hours назад @ t.me
Как измерить эффективность дата команды? Самый простой вариант это ROI (возврат инвестиций). Солгасно статье How to think about the ROI of data work ROI = 🎳 × 🎳(🖇) × 💰 − ⏳, где🎳 (кегли) — это количество специалистов по данным, на которых повлияла ваша рабо
Как измерить эффективность дата команды? Самый простой вариант это ROI (возврат инвестиций). Солгасно статье How to think about the ROI of data work ROI = 🎳 × 🎳(🖇) × 💰 − ⏳, где🎳 (кегли) — это количество специалистов по данным, на которых повлияла ваша рабо Как измерить эффективность дата команды? Самый простой вариант это ROI (возврат инвестиций). Солгасно статье How to think about the ROI of data work ROI = 🎳 × 🎳(🖇) × 💰 − ⏳, где🎳 (кегли) — это количество специалистов по данным, на которых повлияла ваша рабо

Как измерить эффективность дата команды? Самый простой вариант это ROI (возврат инвестиций). Солгасно статье How to think about the ROI of data work ROI = 🎳 × 🎳(🖇) × 💰 − ⏳, где🎳 (кегли) — это количество специалистов по данным, на которых повлияла ваша работа🖇 (скрепка) — это степень воздействия на каждого из них (насколько вы упростили им работу)💰 (мешок денег) — это влияние на бизнес, которое они могут оказать благодаря вашей работе⏳ (песочные часы) — это время, которое вы потратили на выполнение задачиПример на практике: Если вы сделали улучшение, которым пользуются 5 аналитиков, и оно ускоряет их работу на 20%, а они, в свою очередь, приносят ощутимую пользу бизнесу — то вы проявили свою…

2 days, 16 hours назад @ t.me
Один из свежих, хотя и не совсем новых трендов — это возврат от распределённых вычислений (distributed computing) к вычислениям на одном узле, как в старые добрые времена SMP. Пример — DuckDB.На картинке — типичный стек с DuckDB: всё локально, быстро, удоб
Один из свежих, хотя и не совсем новых трендов — это возврат от распределённых вычислений (distributed computing) к вычислениям на одном узле, как в старые добрые времена SMP. Пример — DuckDB.На картинке — типичный стек с DuckDB: всё локально, быстро, удоб Один из свежих, хотя и не совсем новых трендов — это возврат от распределённых вычислений (distributed computing) к вычислениям на одном узле, как в старые добрые времена SMP. Пример — DuckDB.На картинке — типичный стек с DuckDB: всё локально, быстро, удоб

Один из свежих, хотя и не совсем новых трендов — это возврат от распределённых вычислений (distributed computing) к вычислениям на одном узле, как в старые добрые времена SMP. Пример — DuckDB.На картинке — типичный стек с DuckDB: всё локально, быстро, удобно. Но возникает вопрос — что произойдёт, если такой «одиночка» упадёт? Как быстро можно восстановиться?Для большинства небольших и средних компаний объёма до 1 ТБ вполне достаточно, а всё, что не помещается, можно спокойно держать рядом — например, в Apache Iceberg на S3.Использовал бы я duckDB? Ответ простой, для себя лично 100%, а вот как наемный сотрудник лучше делать ставку на проверенные технологии Spark, Trino, Snowflake и тп. Обычн…

3 days, 8 hours назад @ t.me
Вот только закончили книгу по Snowflake, начинаем по Azure Databricks. Было много вопросов нафига козе баян делать Azure если есть просто Databricks. Мы им тактично объяснили зачем и нам дали добро.
Вот только закончили книгу по Snowflake, начинаем по Azure Databricks. Было много вопросов нафига козе баян делать Azure если есть просто Databricks. Мы им тактично объяснили зачем и нам дали добро. Вот только закончили книгу по Snowflake, начинаем по Azure Databricks. Было много вопросов нафига козе баян делать Azure если есть просто Databricks. Мы им тактично объяснили зачем и нам дали добро.

Вот только закончили книгу по Snowflake, начинаем по Azure Databricks. Было много вопросов нафига козе баян делать Azure если есть просто Databricks. Мы им тактично объяснили зачем и нам дали добро.

1 week назад @ t.me
Хотите разбираться в Big Data так, как это делают специалисты Яндекса? Тогда присоединяйтесь к бесплатному интенсиву ШАДа Big DWH Week!Вас ждёт 8 онлайн-занятий, на которых вы познакомитесь с YTsaurus — платформой для распределённого хранения и обработки д
Хотите разбираться в Big Data так, как это делают специалисты Яндекса? Тогда присоединяйтесь к бесплатному интенсиву ШАДа Big DWH Week!Вас ждёт 8 онлайн-занятий, на которых вы познакомитесь с YTsaurus — платформой для распределённого хранения и обработки д Хотите разбираться в Big Data так, как это делают специалисты Яндекса? Тогда присоединяйтесь к бесплатному интенсиву ШАДа Big DWH Week!Вас ждёт 8 онлайн-занятий, на которых вы познакомитесь с YTsaurus — платформой для распределённого хранения и обработки д

Хотите разбираться в Big Data так, как это делают специалисты Яндекса? Тогда присоединяйтесь к бесплатному интенсиву ШАДа Big DWH Week!Вас ждёт 8 онлайн-занятий, на которых вы познакомитесь с YTsaurus — платформой для распределённого хранения и обработки данных. Вы разберётесь в её архитектуре и масштабировании, а также научитесь настраивать систему под свои задачи.Интенсив открытый, поэтому зарегистрироваться может каждый. Однако интереснее всего программа будет тем, кто уже работает с данными: опытным бэкенд-разработчикам и разработчикам баз данных, инженерам и аналитикам данных, а также студентам технических направлений. Регистрируйтесь до 25 апреля и прокачивайтесь в Big Data вместе с э…

1 week, 1 day назад @ t.me
Давайте немного отвлекемся от ИТ будней, санкций, AI новостей и отжигов Трампа, и посмотрим на последние модные тренды.После coachella, где собираются все модники появился четкий модный тренд на babushka style men outfit, где было куча мужиков в косынках.
Давайте немного отвлекемся от ИТ будней, санкций, AI новостей и отжигов Трампа, и посмотрим на последние модные тренды.После coachella, где собираются все модники появился четкий модный тренд на babushka style men outfit, где было куча мужиков в косынках. Давайте немного отвлекемся от ИТ будней, санкций, AI новостей и отжигов Трампа, и посмотрим на последние модные тренды.После coachella, где собираются все модники появился четкий модный тренд на babushka style men outfit, где было куча мужиков в косынках.

Давайте немного отвлекемся от ИТ будней, санкций, AI новостей и отжигов Трампа, и посмотрим на последние модные тренды.После coachella, где собираются все модники появился четкий модный тренд на babushka style men outfit, где было куча мужиков в косынках. Просто знайте, что сандали с носками это еще не вверх модной пирамиды, теперь можно и косынку надеть!😅

1 week, 1 day назад @ t.me
🤖 LLM меняют правила игры — не только в IT, но и в образовании, на работе и в общении. На Data Fusion ВТБ и Институт ИИ МГУ представили большое исследование: поговорили с экспертами из МГУ, МФТИ, ВШЭ, РАН и собрали взгляд с двух сторон — технической и гум
🤖 LLM меняют правила игры — не только в IT, но и в образовании, на работе и в общении.  На Data Fusion ВТБ и Институт ИИ МГУ представили большое исследование: поговорили с экспертами из МГУ, МФТИ, ВШЭ, РАН и собрали взгляд с двух сторон — технической и гум 🤖 LLM меняют правила игры — не только в IT, но и в образовании, на работе и в общении. На Data Fusion ВТБ и Институт ИИ МГУ представили большое исследование: поговорили с экспертами из МГУ, МФТИ, ВШЭ, РАН и собрали взгляд с двух сторон — технической и гум

🤖 LLM меняют правила игры — не только в IT, но и в образовании, на работе и в общении. На Data Fusion ВТБ и Институт ИИ МГУ представили большое исследование: поговорили с экспертами из МГУ, МФТИ, ВШЭ, РАН и собрали взгляд с двух сторон — технической и гуманитарной. Что говорят? - Вместо исчезающих профессий — их апгрейд. Программисты меньше пишут рутину, больше фокусируются на логике и тестировании. Дизайнеры — на креативе.- Учиться проще: цифровой «двойник» преподавателя всегда на связи. Но и соблазн сдать всё «через нейросеть» — тоже растёт.- В коммуникациях — новые правила игры. Мы всё чаще доверяем моделям как людям. Это удобно, но критическое мышление важно сохранить.

1 week, 1 day назад @ t.me
Яндекс Вертикали зовут в свои сервисы продуктовых аналитиков — превращать результаты исследований в точки роста и делать жизнь миллионов пользователей удобнееИщут продуктовых аналитиков в Авто.ру и Яндекс Путешествия. Нужно будет проверять гипотезы, искать
Яндекс Вертикали зовут в свои сервисы продуктовых аналитиков — превращать результаты исследований в точки роста и делать жизнь миллионов пользователей удобнееИщут продуктовых аналитиков в Авто.ру и Яндекс Путешествия. Нужно будет проверять гипотезы, искать Яндекс Вертикали зовут в свои сервисы продуктовых аналитиков — превращать результаты исследований в точки роста и делать жизнь миллионов пользователей удобнееИщут продуктовых аналитиков в Авто.ру и Яндекс Путешествия. Нужно будет проверять гипотезы, искать

Яндекс Вертикали зовут в свои сервисы продуктовых аналитиков — превращать результаты исследований в точки роста и делать жизнь миллионов пользователей удобнееИщут продуктовых аналитиков в Авто.ру и Яндекс Путешествия. Нужно будет проверять гипотезы, искать точки роста и влиять на все элементы своего сервиса. От кандидатов ждут релевантный опыт работы от 2 лет, уверенное владение SQL, умение проводить A/B-тестирование, способность презентовать результаты и аргументировать свою точку зрения.От себя обещают все плюшки Яндекса — от расширенной медицинской страховки до гибкого графика и спорта.Узнать подробности и откликнуться:Продуктовый аналитик в Яндекс ПутешествияПродуктовый аналитик в Авто.…

1 week, 1 day назад @ t.me
Pet проект года🙌
Pet проект года🙌

Pet проект года🙌

1 week, 2 days назад @ t.me
Live stream finished (23 minutes)
Live stream finished (23 minutes)

Live stream finished (23 minutes)

1 week, 3 days назад @ t.me
Live stream started
Live stream started

Live stream started

1 week, 3 days назад @ t.me
Live stream scheduled for Apr 15 at 16:00
Live stream scheduled for Apr 15 at 16:00

Live stream scheduled for Apr 15 at 16:00

1 week, 4 days назад @ t.me
🚀 🚀 🚀📅 Вебинар - сегодня (15 апреля в 19:00 по мск)Тема: История одного проекта с большим техническим долгом 🎙Спикер - Роман Зыков🔍Описание: На вебинаре разберём реальный кейс миграции проекта (MSSQL, Reporting services, Looker), накопившего значительный т
🚀 🚀 🚀📅 Вебинар - сегодня (15 апреля в 19:00 по мск)Тема: История одного проекта с большим техническим долгом 🎙Спикер - Роман Зыков🔍Описание: На вебинаре разберём реальный кейс миграции проекта (MSSQL, Reporting services, Looker), накопившего значительный т

🚀 🚀 🚀📅 Вебинар - сегодня (15 апреля в 19:00 по мск)Тема: История одного проекта с большим техническим долгом 🎙Спикер - Роман Зыков🔍Описание: На вебинаре разберём реальный кейс миграции проекта (MSSQL, Reporting services, Looker), накопившего значительный технический долг, на современный и полностью open-source технологический стек.🔸 SQLMesh вместо морально устаревшего dbt - быстрые, прозрачные и масштабируемые преобразования данных.🔸 dltHub - надежный и гибкий инструмент для транспорта данных.🔸 PostgreSQL - универсальное и проверенное временем хранилище данных.🔸 Metabase - удобный инструмент self-service аналитики, идеально подходящий для команд любой величины.📕 На встрече обсудим:➡️С каким…

1 week, 4 days назад @ t.me
Мне сказали что 7 figures data leaders должны играть в гольф, наверстываем 👌
Мне сказали что 7 figures data leaders должны играть в гольф, наверстываем 👌 Мне сказали что 7 figures data leaders должны играть в гольф, наверстываем 👌

Мне сказали что 7 figures data leaders должны играть в гольф, наверстываем 👌

1 week, 6 days назад @ t.me
Left Join Left Join
последний пост 22 часа назад
LEFT JOIN pinned a photo
LEFT JOIN pinned a photo

LEFT JOIN pinned a photo

22 часа назад @ t.me
Книга «Аналитика для руководителей» — предзаказ открыт!Совсем скоро книга Николая Валиотти «Аналитика для руководителей» поступит в продажу, а оформить предзаказ на Ozon, Бук-24 и в Читай-Городе вы можете прямо сейчас.🔵Эта книга — о том, как построить сист
Книга «Аналитика для руководителей» — предзаказ открыт!Совсем скоро книга Николая Валиотти «Аналитика для руководителей» поступит в продажу, а оформить предзаказ на Ozon, Бук-24 и в Читай-Городе вы можете прямо сейчас.🔵Эта книга — о том, как построить сист Книга «Аналитика для руководителей» — предзаказ открыт!Совсем скоро книга Николая Валиотти «Аналитика для руководителей» поступит в продажу, а оформить предзаказ на Ozon, Бук-24 и в Читай-Городе вы можете прямо сейчас.🔵Эта книга — о том, как построить сист

Книга «Аналитика для руководителей» — предзаказ открыт!Совсем скоро книга Николая Валиотти «Аналитика для руководителей» поступит в продажу, а оформить предзаказ на Ozon, Бук-24 и в Читай-Городе вы можете прямо сейчас.🔵Эта книга — о том, как построить систему аналитики, которая помогает принимать решения на основе данных и увеличивать прибыль. Вы узнаете, из чего состоит эта система и какие люди вам нужны, чтобы она работала правильно, а также — как раскрыть потенциал бизнеса с помощью данных.🔵«Аналитика для руководителей» написана для людей, которым важно уметь работать с данными и цифрами, но которые при этом не являются аналитиками и дата-инженерами. В ней понятным языком объясняются все…

22 часа назад @ t.me
Управление данными: летний студкемп от Яндекс Образования и ИТМОМечтаете не просто разбираться в управлении данными, а использовать самые эффективные инструменты для работы с Big Data? Научитесь этому на бесплатном студкемпе Яндекс Образования и ИТМО по да
Управление данными: летний студкемп от Яндекс Образования и ИТМОМечтаете не просто разбираться в управлении данными, а использовать самые эффективные инструменты для работы с Big Data? Научитесь этому на бесплатном студкемпе Яндекс Образования и ИТМО по да Управление данными: летний студкемп от Яндекс Образования и ИТМОМечтаете не просто разбираться в управлении данными, а использовать самые эффективные инструменты для работы с Big Data? Научитесь этому на бесплатном студкемпе Яндекс Образования и ИТМО по да

Управление данными: летний студкемп от Яндекс Образования и ИТМОМечтаете не просто разбираться в управлении данными, а использовать самые эффективные инструменты для работы с Big Data? Научитесь этому на бесплатном студкемпе Яндекс Образования и ИТМО по дата-инженерии!🔵 С 30 июня по 12 июля вы погрузитесь в мир распределенных хранилищ, микросервисной архитектуры, DataOps/MLOps и пайплайнов для сбора, анализа и визуализации данных. А еще познакомитесь с технологиями, которые используют в крупных компаниях. В общем, получите реальные навыки, которые ценят на рынке.🔵 Студкемп проходит в Санкт-Петербурге на базе ИТМО. Проезд и проживание будут оплачены Яндекс Образованием, так что вам останется…

1 day, 23 hours назад @ t.me
KARPOV.CONF 2025: как данные помогают бизнесуНаши друзья из karpov.courses зовут на KARPOV.CONF 2025, которая пройдет 24 апреля в 12:00 по Москве.🔜 Это будет бесплатная онлайн-конференция для всех, кто работает с данными и хочет узнать, как с их помощью ра
KARPOV.CONF 2025: как данные помогают бизнесуНаши друзья из karpov.courses зовут на KARPOV.CONF 2025, которая пройдет 24 апреля в 12:00 по Москве.🔜 Это будет бесплатная онлайн-конференция для всех, кто работает с данными и хочет узнать, как с их помощью ра KARPOV.CONF 2025: как данные помогают бизнесуНаши друзья из karpov.courses зовут на KARPOV.CONF 2025, которая пройдет 24 апреля в 12:00 по Москве.🔜 Это будет бесплатная онлайн-конференция для всех, кто работает с данными и хочет узнать, как с их помощью ра

KARPOV.CONF 2025: как данные помогают бизнесуНаши друзья из karpov.courses зовут на KARPOV.CONF 2025, которая пройдет 24 апреля в 12:00 по Москве.🔜 Это будет бесплатная онлайн-конференция для всех, кто работает с данными и хочет узнать, как с их помощью растить бизнес, принимать решения и находить точки роста. На ней выступят спикеры от Яндекса, МТС и Райффайзен Банка, которые поделятся кейсами из своей практики.Что еще будет в программе?🔵Обсуждение актуальных тем и трендов — в том числе, машинное обучение и Deep Learning.🔵Лучшие практики, советы от экспертов и рекомендации, как избежать распространенных ошибок при работе над BI-проектами.🔵Шанс выиграть менторскую сессию с Анатолием Карповы…

1 week, 1 day назад @ t.me
Visual DB — фронтенд для базы данныхЛюбопытный инструмент, который позволяет создавать формы и интерактивные отчеты, просматривать, добавлять и редактировать данные в таблицах. Задача Visual DB — сделать доступ к данным удобнее и проще, поэтому он не требу
Visual DB — фронтенд для базы данныхЛюбопытный инструмент, который позволяет создавать формы и интерактивные отчеты, просматривать, добавлять и редактировать данные в таблицах. Задача Visual DB — сделать доступ к данным удобнее и проще, поэтому он не требу Visual DB — фронтенд для базы данныхЛюбопытный инструмент, который позволяет создавать формы и интерактивные отчеты, просматривать, добавлять и редактировать данные в таблицах. Задача Visual DB — сделать доступ к данным удобнее и проще, поэтому он не требу

Visual DB — фронтенд для базы данныхЛюбопытный инструмент, который позволяет создавать формы и интерактивные отчеты, просматривать, добавлять и редактировать данные в таблицах. Задача Visual DB — сделать доступ к данным удобнее и проще, поэтому он не требует знания SQL для работы, а еще предлагает использовать ИИ для создания форм.🔵Работает с распространенными БД, СУБД и облачными сервисами: MySQL, MariaDB, PostgreSQL, Oracle, Neon, Azure SQL, Amazon RDS, Google Cloud SQL, AlloyDB.🔵Можно пользоваться облачной версией, можно захостить на своем сервере (или просто на ПК или ноуте).🔵Инструмент бесплатный, но есть тариф Business аж за 5 долларов в месяц с юзера. Его главное отличие в отсутствии…

2 weeks назад @ t.me
За что вы на самом деле платите, внедряя BI?BI — это инвестиция в бизнес, причем иногда — весьма серьезная. Как понять, что затраты окупятся, избежать лишних затрат и скрытых расходов?Эти и другие вопросы обсудят на онлайн-конференции Fine Day Online 17 ап
За что вы на самом деле платите, внедряя BI?BI — это инвестиция в бизнес, причем иногда — весьма серьезная. Как понять, что затраты окупятся, избежать лишних затрат и скрытых расходов?Эти и другие вопросы обсудят на онлайн-конференции Fine Day Online 17 ап За что вы на самом деле платите, внедряя BI?BI — это инвестиция в бизнес, причем иногда — весьма серьезная. Как понять, что затраты окупятся, избежать лишних затрат и скрытых расходов?Эти и другие вопросы обсудят на онлайн-конференции Fine Day Online 17 ап

За что вы на самом деле платите, внедряя BI?BI — это инвестиция в бизнес, причем иногда — весьма серьезная. Как понять, что затраты окупятся, избежать лишних затрат и скрытых расходов?Эти и другие вопросы обсудят на онлайн-конференции Fine Day Online 17 апреля в 16:00 по Москве:🔵как объективно оценить, во сколько аналитика обходится бизнесу,🔵как оптимизировать затраты без потери качества,🔵как избежать ошибок, которые удорожают BI-проекты.А также — реальный опыт компаний, которые уже прошли этот путь:🔵 Альфа-Лизинг – Цена данных: что на самом деле оплачивает бизнес?🔵 Газпромбанк – BI как центр затрат или источник экономии? Опыт интеграции FineBI с Service Desk через Rest Api🔵 СИБУР – Self-se…

2 weeks, 2 days назад @ t.me
Как в Яндексе работают с Big Data? Узнайте на бесплатном интенсиве Big DWH Week!Когда данных становится так много, что хранить их в чертогах разума уже невозможно, на помощь приходит YTsaurus. Это платформа Яндекса для распределенного хранения и обработки
Как в Яндексе работают с Big Data? Узнайте на бесплатном интенсиве Big DWH Week!Когда данных становится так много, что хранить их в чертогах разума уже невозможно, на помощь приходит YTsaurus. Это платформа Яндекса для распределенного хранения и обработки Как в Яндексе работают с Big Data? Узнайте на бесплатном интенсиве Big DWH Week!Когда данных становится так много, что хранить их в чертогах разума уже невозможно, на помощь приходит YTsaurus. Это платформа Яндекса для распределенного хранения и обработки

Как в Яндексе работают с Big Data? Узнайте на бесплатном интенсиве Big DWH Week!Когда данных становится так много, что хранить их в чертогах разума уже невозможно, на помощь приходит YTsaurus. Это платформа Яндекса для распределенного хранения и обработки больших данных, которая помогает не только систематизировать огромные объемы информации, но и делать их доступными и легко управляемыми.🔜 Познакомиться с платформой с точки зрения разработки и построения эффективных систем можно на Big DWH Week.Это бесплатный онлайн-интенсив Яндекса и ШАДа, который пройдет с 21 по 25 апреля. За 8 занятий вы узнаете, как YTsaurus используется в реальных проектах Яндекса, как строится архитектура платформы и…

2 weeks, 3 days назад @ t.me
Каталог чартов TableauTableau Public — источник вдохновения и полезных приемов по работе с Tableau. Мы часто постим особенно впечатлившие Viz of the Day — визуализации, не всегда применимые в работе, но интересные и наглядно показывающие возможности инстру
Каталог чартов TableauTableau Public — источник вдохновения и полезных приемов по работе с Tableau. Мы часто постим особенно впечатлившие Viz of the Day — визуализации, не всегда применимые в работе, но интересные и наглядно показывающие возможности инстру Каталог чартов TableauTableau Public — источник вдохновения и полезных приемов по работе с Tableau. Мы часто постим особенно впечатлившие Viz of the Day — визуализации, не всегда применимые в работе, но интересные и наглядно показывающие возможности инстру

Каталог чартов TableauTableau Public — источник вдохновения и полезных приемов по работе с Tableau. Мы часто постим особенно впечатлившие Viz of the Day — визуализации, не всегда применимые в работе, но интересные и наглядно показывающие возможности инструмента.🔜 Для случаев, когда надо вдохновиться особенно сильно или подсмотреть, как круче сделать какой-то конкретный график, есть целый каталог чартов. В нем собрали ссылки на Viz of the Day, где использовали различные виды графиков и визуализаций. Есть и весьма небанальные, так что если вам надо будет посмотреть, как сделать в Tableau прогресс-бар или завернуть линейный график в круг, в этом каталоге вы найдете ответ.

2 weeks, 4 days назад @ t.me
Docs: как Notion, только open sourceОчередная бесплатная альтернатива популярному платному тулу — на этот раз заменяем недоступный в РФ Notion опенсорсным Docs.🔜 Это инструмент для совместной работы над текстовыми документами, разработанный совместно прави
Docs: как Notion, только open sourceОчередная бесплатная альтернатива популярному платному тулу — на этот раз заменяем недоступный в РФ Notion опенсорсным Docs.🔜 Это инструмент для совместной работы над текстовыми документами, разработанный совместно прави Docs: как Notion, только open sourceОчередная бесплатная альтернатива популярному платному тулу — на этот раз заменяем недоступный в РФ Notion опенсорсным Docs.🔜 Это инструмент для совместной работы над текстовыми документами, разработанный совместно прави

Docs: как Notion, только open sourceОчередная бесплатная альтернатива популярному платному тулу — на этот раз заменяем недоступный в РФ Notion опенсорсным Docs.🔜 Это инструмент для совместной работы над текстовыми документами, разработанный совместно правительствами Франции и Германии. Да, это не просто чей-то pet project, сделанный из любви к искусству. Все серьезно.Визуально Docs выглядит как Notion, но попроще — впрочем, так и надо. Его представляют как бесплатную, удобную и безопасную альтернативу, в которой нет ничего лишнего. Можно писать и форматировать текст одному или вместе с коллегами — как и в Notion, тут есть возможность раздать разные уровни доступа.Есть даже поддержка AI-функ…

3 weeks, 1 day назад @ t.me
Студента Columbia отчислили за разработку «читерского» приложенияЧунгин Ли, студент престижного американского университета Columbia University точно знал, чего хотел, когда поступал туда — стать фаундером своей компании. Он быстро нашел товарища, вместе с
Студента Columbia отчислили за разработку «читерского» приложенияЧунгин Ли, студент престижного американского университета Columbia University точно знал, чего хотел, когда поступал туда — стать фаундером своей компании. Он быстро нашел товарища, вместе с Студента Columbia отчислили за разработку «читерского» приложенияЧунгин Ли, студент престижного американского университета Columbia University точно знал, чего хотел, когда поступал туда — стать фаундером своей компании. Он быстро нашел товарища, вместе с

Студента Columbia отчислили за разработку «читерского» приложенияЧунгин Ли, студент престижного американского университета Columbia University точно знал, чего хотел, когда поступал туда — стать фаундером своей компании. Он быстро нашел товарища, вместе с которым они запустили несколько проектов, но успеха не сыскали.Тогда они решили, что им нужно придумать какую-то вирусную идею, которая точно зайдет — и так додумались до Interview Coder, ИИ-ассистента, который помогает проходить технические интервью.🔵 Interview Coder можно запустить прямо во время созвона, и его не будет видно, даже если вы расшарите экран. Он не только предлагает решения тестовых заданий, но и дает комментарии и пояснени…

3 weeks, 2 days назад @ t.me
Есть ли смысл в геймификации: опыт Самоката, Rostic’s, Альфа-Инвестиций и Детского Мира3 апреля в 12:00 по Москве команда Mindbox проведет вебинар «Геймификация в маркетинге».Если вы откроете приложение банка, доставки еды или интернет-магазина, скорее все
Есть ли смысл в геймификации: опыт Самоката, Rostic’s, Альфа-Инвестиций и Детского Мира3 апреля в 12:00 по Москве команда Mindbox проведет вебинар «Геймификация в маркетинге».Если вы откроете приложение банка, доставки еды или интернет-магазина, скорее все Есть ли смысл в геймификации: опыт Самоката, Rostic’s, Альфа-Инвестиций и Детского Мира3 апреля в 12:00 по Москве команда Mindbox проведет вебинар «Геймификация в маркетинге».Если вы откроете приложение банка, доставки еды или интернет-магазина, скорее все

Есть ли смысл в геймификации: опыт Самоката, Rostic’s, Альфа-Инвестиций и Детского Мира3 апреля в 12:00 по Москве команда Mindbox проведет вебинар «Геймификация в маркетинге».Если вы откроете приложение банка, доставки еды или интернет-магазина, скорее всего, вы увидите какие-нибудь игровые механики. Компании придумывают челленджи, ачивки и целые мини-игры — но есть ли в них на самом деле смысл или они нужны только чтобы развлечь пользователей и засветиться в новостях?На вебинаре расскажут, как зарабатывать на геймификации и прогнозировать ее окупаемость.Что еще будет?🔵Кейсы Самоката, Альфа-Инвестиций, Rostic’s и Детского Мира, которые помогли увеличить средний чек и активность пользователе…

3 weeks, 4 days назад @ t.me
Если вы пропустили прошлый дроп мерча — вот ваш шанс!У нас осталось всего 5 футболок в размерах S, M и 2XL.Стоимость: 2500 рублейРазмеры: S, M, 2XLДоставка: Почтой России и СДЭКом по РФ (если живёте за границей, можем отправить вашим друзьям или родным в Р
Если вы пропустили прошлый дроп мерча — вот ваш шанс!У нас осталось всего 5 футболок в размерах S, M и 2XL.Стоимость: 2500 рублейРазмеры: S, M, 2XLДоставка: Почтой России и СДЭКом по РФ (если живёте за границей, можем отправить вашим друзьям или родным в Р Если вы пропустили прошлый дроп мерча — вот ваш шанс!У нас осталось всего 5 футболок в размерах S, M и 2XL.Стоимость: 2500 рублейРазмеры: S, M, 2XLДоставка: Почтой России и СДЭКом по РФ (если живёте за границей, можем отправить вашим друзьям или родным в Р

Если вы пропустили прошлый дроп мерча — вот ваш шанс!У нас осталось всего 5 футболок в размерах S, M и 2XL.Стоимость: 2500 рублейРазмеры: S, M, 2XLДоставка: Почтой России и СДЭКом по РФ (если живёте за границей, можем отправить вашим друзьям или родным в России).🔜 Чтобы оставить заявку, стучитесь к нашему боту (размерная линейка с указанием параметров доступна в боте).После заявки с вами свяжется наш сотрудник для подтверждения заказа и оплаты. Вопросы можно задавать в комментариях к посту — всё расскажем! 🚀

4 weeks назад @ t.me
o1 в помощь дата-инженеруПро ИИ в аналитике и дата-инжиниринге мы спрашивали не просто так — мы недавно провели свое мини-исследование и описали его в новой статье. Вайб-кодинг — не лучший подход к работе, когда речь идет про аналитику и данные, но это не
o1 в помощь дата-инженеруПро ИИ в аналитике и дата-инжиниринге мы спрашивали не просто так — мы недавно провели свое мини-исследование и описали его в новой статье. Вайб-кодинг — не лучший подход к работе, когда речь идет про аналитику и данные, но это не o1 в помощь дата-инженеруПро ИИ в аналитике и дата-инжиниринге мы спрашивали не просто так — мы недавно провели свое мини-исследование и описали его в новой статье. Вайб-кодинг — не лучший подход к работе, когда речь идет про аналитику и данные, но это не

o1 в помощь дата-инженеруПро ИИ в аналитике и дата-инжиниринге мы спрашивали не просто так — мы недавно провели свое мини-исследование и описали его в новой статье. Вайб-кодинг — не лучший подход к работе, когда речь идет про аналитику и данные, но это не значит, что ИИ совсем никакое применение не найдется. Ему все еще можно доверять некоторые задачи — например, написать сложный запрос с оконными функциями и объединением данных из нескольких таблиц. Самому это все прописывать может быть долго и утомительно, а вот хваленая o1 справится без проблем. Или нет?🔜 Ответы и выводы читайте в статье!

1 month назад @ t.me
Live stream finished (1 hour)
Live stream finished (1 hour)

Live stream finished (1 hour)

1 month назад @ t.me
Live stream started
Live stream started

Live stream started

1 month назад @ t.me
SQLite на практике SQLite на практике
последний пост 8 months, 2 weeks назад
Datalytics Datalytics
последний пост 2 days, 22 hours назад
Aha!25 — теперь два дня!29 и 30 мая в Москве пройдет Aha!25 — техническая конференция о product science, продуктовой аналитике и эффективности бизнеса. В этом году мы впервые расширяем программу до двух дней: 16 тематических потоков и более 1200 участников
Aha!25 — теперь два дня!29 и 30 мая в Москве пройдет Aha!25 — техническая конференция о product science, продуктовой аналитике и эффективности бизнеса. В этом году мы впервые расширяем программу до двух дней: 16 тематических потоков и более 1200 участников Aha!25 — теперь два дня!29 и 30 мая в Москве пройдет Aha!25 — техническая конференция о product science, продуктовой аналитике и эффективности бизнеса. В этом году мы впервые расширяем программу до двух дней: 16 тематических потоков и более 1200 участников

Aha!25 — теперь два дня!29 и 30 мая в Москве пройдет Aha!25 — техническая конференция о product science, продуктовой аналитике и эффективности бизнеса. В этом году мы впервые расширяем программу до двух дней: 16 тематических потоков и более 1200 участников на одной площадке.На сцене — топ-эксперты из Т-Банка, Яндекса, Авито, OZON, Альфа-Банка и других крупнейших компаний Рунета и СНГ: Виктор Кантор (MLinside), Кевин Ханда (Uzum), Сергей Веренцов (EORA), а также профессора и кандидаты наук из ИТМО, РЭШ, Центрального университета.По данным отраслевых отчётов, опросов и исследований, «экономика» — самый востребованный навык для развития среди продуктовых специалистов. Поэтому будем еще больше …

2 days, 22 hours назад @ t.me
⚡️ Разбираем тестовое задание в Т-Банк и строим дашборд в SuperSetРазборы тестовых заданий — это не просто полезно, а стратегически важно, если ты хочешь попасть в сильную компанию. Вы узнаете как технически выполнить задачу и научитесь превращать данные
⚡️ Разбираем тестовое задание в Т-Банк и строим дашборд в SuperSetРазборы тестовых заданий — это не просто полезно, а стратегически важно,  если ты хочешь попасть в сильную компанию. Вы узнаете как технически выполнить задачу и научитесь превращать данные ⚡️ Разбираем тестовое задание в Т-Банк и строим дашборд в SuperSetРазборы тестовых заданий — это не просто полезно, а стратегически важно, если ты хочешь попасть в сильную компанию. Вы узнаете как технически выполнить задачу и научитесь превращать данные

⚡️ Разбираем тестовое задание в Т-Банк и строим дашборд в SuperSetРазборы тестовых заданий — это не просто полезно, а стратегически важно, если ты хочешь попасть в сильную компанию. Вы узнаете как технически выполнить задачу и научитесь превращать данные в бизнес-инсайты, оформлять их убедительно и выделяться среди других соискателей.22 апреля в 18:30 по МСК проведем вебинар, где Денис Иванов разберет тестовое задание в Т-Банк и построит информативные визуализации в SuperSet. Денис — ведущий продуктовый аналитик.Что будем делать на вебинаре: 🟠 Разберем структуру тестового задания и обсудим, на что обращают внимание рекрутеры;🟠 Вместе решим задачи по SQL разной сложности;🟠 Покажем, как работ…

4 days, 20 hours назад @ t.me
Мы слишком много знаем!И просто обязаны этим поделиться. За 5 лет существования школы karpovꓸcourses мы обучили более 95 000 человек, и 80% наших выпускников уже работают в VK, Яндексе, Авито и других известных компаниях. И мы решили сделать для вас Karpov
Мы слишком много знаем!И просто обязаны этим поделиться. За 5 лет существования школы karpovꓸcourses мы обучили более 95 000 человек, и 80% наших выпускников уже работают в VK, Яндексе, Авито и других известных компаниях. И мы решили сделать для вас Karpov Мы слишком много знаем!И просто обязаны этим поделиться. За 5 лет существования школы karpovꓸcourses мы обучили более 95 000 человек, и 80% наших выпускников уже работают в VK, Яндексе, Авито и других известных компаниях. И мы решили сделать для вас Karpov

Мы слишком много знаем!И просто обязаны этим поделиться. За 5 лет существования школы karpovꓸcourses мы обучили более 95 000 человек, и 80% наших выпускников уже работают в VK, Яндексе, Авито и других известных компаниях. И мы решили сделать для вас Karpov.Conf — чтобы поделиться знаниями не только с нашими студентами, но и с каждым, кто интересуется аналитикой данных и другими направлениями Data Science.Будем обсуждать особенности работы с Power BI и практическое применение ML-моделей в крупных компаниях, разберем пользовательский опыт и реализацию аналитики на базе Yagpt, узнаем, как дерево метрик помогает принимать решения, и какие ошибки совершают крупные компании в контексте аналитики.…

1 week, 4 days назад @ t.me
⚡️Строим рекомендательную систему фильмов на KaggleВы когда-нибудь хотели сделать свою собственную систему рекомендаций фильмов? 🎬Приходите на бесплатный вебинар, где Савелий Батурин, Senior ML-Engineer и преподаватель курса по ML школы Simulative в прямом
⚡️Строим рекомендательную систему фильмов на KaggleВы когда-нибудь хотели сделать свою собственную систему рекомендаций фильмов? 🎬Приходите на бесплатный вебинар, где Савелий Батурин, Senior ML-Engineer и преподаватель курса по ML школы Simulative в прямом ⚡️Строим рекомендательную систему фильмов на KaggleВы когда-нибудь хотели сделать свою собственную систему рекомендаций фильмов? 🎬Приходите на бесплатный вебинар, где Савелий Батурин, Senior ML-Engineer и преподаватель курса по ML школы Simulative в прямом

⚡️Строим рекомендательную систему фильмов на KaggleВы когда-нибудь хотели сделать свою собственную систему рекомендаций фильмов? 🎬Приходите на бесплатный вебинар, где Савелий Батурин, Senior ML-Engineer и преподаватель курса по ML школы Simulative в прямом эфире покажет как построить рекомендательную систему фильмов на Kaggle. Что будем делать на вебинаре:🟠Разберем имеющиеся данные фильмов с их оценками🟠Проведем предобработку данных🟠Построим рекомендательную систему на основе машинного обучения🟠Проведем расчет и анализ метрик на основе результатов работы моделиВебинар будет интересен как новичкам, так и уже опытным специалистам😶Зарегистрироваться на бесплатный вебинар

2 weeks назад @ t.me
Иногда, чтобы сдвинуться с места, достаточно просто допустить мысль, что «можно иначе»Выпускники Школы анализа данных Яндекса обратились к будущим студентам — не чтобы продавать мечту, а чтобы напомнить: всё начинается с отказа от стереотипов. И с желания
Иногда, чтобы сдвинуться с места, достаточно просто допустить мысль, что «можно иначе»Выпускники Школы анализа данных Яндекса обратились к будущим студентам — не чтобы продавать мечту, а чтобы напомнить: всё начинается с отказа от стереотипов. И с желания

Иногда, чтобы сдвинуться с места, достаточно просто допустить мысль, что «можно иначе»Выпускники Школы анализа данных Яндекса обратились к будущим студентам — не чтобы продавать мечту, а чтобы напомнить: всё начинается с отказа от стереотипов. И с желания разобратьсяШАД – не «ещё один курс». Это серьёзная школа датасаентистов и эмельщиков, где учат думать, строить, понимать. Отсюда выходят те, кто запускает стартапы, встраивает ИИ в разные сферы бизнеса и науки и меняет правила игрыНовый набор открыт. Если чувствуешь, что пора — смотри детали и истории выпускников по ссылке.

2 weeks, 1 day назад @ t.me
Приглашаем на Lamoda Tech DS Meetup 🆕Большие данные — это не только модный, но и мощный инструмент для улучшения пользовательского опыта. Как его использовать, поделятся специалисты по машинному обучению Lamoda Tech.➡️ В программе свежие кейсы, которые поз
Приглашаем на Lamoda Tech DS Meetup 🆕Большие данные — это не только модный, но и мощный инструмент для улучшения пользовательского опыта. Как его использовать, поделятся специалисты по машинному обучению Lamoda Tech.➡️ В программе свежие кейсы, которые поз Приглашаем на Lamoda Tech DS Meetup 🆕Большие данные — это не только модный, но и мощный инструмент для улучшения пользовательского опыта. Как его использовать, поделятся специалисты по машинному обучению Lamoda Tech.➡️ В программе свежие кейсы, которые поз

Приглашаем на Lamoda Tech DS Meetup 🆕Большие данные — это не только модный, но и мощный инструмент для улучшения пользовательского опыта. Как его использовать, поделятся специалисты по машинному обучению Lamoda Tech.➡️ В программе свежие кейсы, которые позволяют улучшать UX и делать шопинг ещё более приятным: ⚫️ Поднимаем метрики поиска по самым нестандартным запросам: помогаем отыскать в каталоге те самые джинсы клёш от колена и малиновые чиносы.⚫️ Персонализируем рекомендации на примере главной страницы.⚫️ Создаём облако тегов и разметку отзывов для более точного выбора товаров.После докладов вас ждут ответы на вопросы и нетворк с закусками и напитками.⏰ Когда: 15 апреля в 19:00 по МСК📍 Г…

2 weeks, 2 days назад @ t.me
Канал Леши Арефьева⚡Про управление IT продуктами @alexcouncil. Метрики, инструменты и полезные материалы на околопродуктовые темы. Подборка интересных постов:- З/П IT-шников в РФ- что делать, когда исследований овердохрена   - проектный менеджмент для самы
Канал Леши Арефьева⚡Про управление IT продуктами @alexcouncil. Метрики, инструменты и полезные материалы на околопродуктовые темы. Подборка интересных постов:- З/П IT-шников в РФ- что делать, когда исследований овердохрена   - проектный менеджмент для самы

Канал Леши Арефьева⚡Про управление IT продуктами @alexcouncil. Метрики, инструменты и полезные материалы на околопродуктовые темы. Подборка интересных постов:- З/П IT-шников в РФ- что делать, когда исследований овердохрена - проектный менеджмент для самых маленьких - как из стартаперской команды сделать продуктовую - история продукта: Figma Если интересно, подписывайтесь - @alexcouncil

2 weeks, 3 days назад @ t.me
Иди на дата саентиста, там вакансии с ЗП от 300 000₽Ага, только тебя завалят на первых же задачах с LeetCode.Сотни ребят каждый день сталкиваются с тем, что без подготовки и понимания алгоритмов пройти техническое собеседование — это как пытаться собрать I
Иди на дата саентиста, там вакансии с ЗП от 300 000₽Ага, только тебя завалят на первых же задачах с LeetCode.Сотни ребят каждый день сталкиваются с тем, что без подготовки и понимания алгоритмов пройти техническое собеседование — это как пытаться собрать I

Иди на дата саентиста, там вакансии с ЗП от 300 000₽Ага, только тебя завалят на первых же задачах с LeetCode.Сотни ребят каждый день сталкиваются с тем, что без подготовки и понимания алгоритмов пройти техническое собеседование — это как пытаться собрать IKEA без инструкции.В этом деле важен опыт: гляньте канал Глеба Михайлова, он прошел больше сотни технических собеседований (съел на этом всех собак 🐕🍽).— Работал в Альфе, Сбере, Ростелекоме— 5 лет являлся наставником в Яндекс.Практикуме— Знает все подводные камни тех. собеседований в ТОП компанииКто, как не он, знает, как пройти техсобесы и не сойти с ума?Если ты хочешь левел-апнуться, больше зарабатывать и от души поржать над байками о ра…

2 weeks, 3 days назад @ t.me
📊 Бесплатный вебинар для бизнес-аналитиков: «Сквозной процесс управления требованиями» 💡На этом вебинаре вы узнаете:+ Как выглядит сквозной процесс управления требованиями+ К каким проблемами может привести неаккуратная работа с требованиями+ Контрольные т
📊 Бесплатный вебинар для бизнес-аналитиков: «Сквозной процесс управления требованиями» 💡На этом вебинаре вы узнаете:+ Как выглядит сквозной процесс управления требованиями+ К каким проблемами может привести неаккуратная работа с требованиями+ Контрольные т 📊 Бесплатный вебинар для бизнес-аналитиков: «Сквозной процесс управления требованиями» 💡На этом вебинаре вы узнаете:+ Как выглядит сквозной процесс управления требованиями+ К каким проблемами может привести неаккуратная работа с требованиями+ Контрольные т

📊 Бесплатный вебинар для бизнес-аналитиков: «Сквозной процесс управления требованиями» 💡На этом вебинаре вы узнаете:+ Как выглядит сквозной процесс управления требованиями+ К каким проблемами может привести неаккуратная работа с требованиями+ Контрольные точки в процессе управления+ Актуальные инструменты и методы управления требованиями в 2025 году+ Риски и сложные моменты при управлении требованиями❓Кому будет полезно:- Бизнес-аналитикам- Системным аналитикам- Руководителям проектов⏰10 апреля(четверг) в 20:00 мскВебинар в рамках курса «Бизнес-аналитик в IT»🎁После вебинара для вас активен промо-код со скидкой 5% до 18 мая: BUSINESS_04👉Регистрация на вебинар: OTUS.RUРеклама. ООО «Отус онлай…

2 weeks, 4 days назад @ t.me
Хочешь стать руководителем? Начни с самого страшного — скажи это вслухМногие аналитики (и не только) хотят расти. В должности, в доходе, в влиянии. Часто — в сторону руководстваНо когда доходят до вопроса «а ты сам своему руководителю об этом говорил?» — т
Хочешь стать руководителем? Начни с самого страшного — скажи это вслухМногие аналитики (и не только) хотят расти. В должности, в доходе, в влиянии. Часто — в сторону руководстваНо когда доходят до вопроса «а ты сам своему руководителю об этом говорил?» — т

Хочешь стать руководителем? Начни с самого страшного — скажи это вслухМногие аналитики (и не только) хотят расти. В должности, в доходе, в влиянии. Часто — в сторону руководстваНо когда доходят до вопроса «а ты сам своему руководителю об этом говорил?» — тишина. Неловкая, густаяНет, не говорилА вдруг подумают, что я самоуверенный?А вдруг теперь будут пристальнее смотреть?А если не получится, будет стыдноМы боимся заявить о намерении, потому что тогда всё становится настоящимМолчишь — как будто ещё не началСказал — всё, теперь отвечаешьНо вот в чём правда: руководителями не становятся по назначению. Сначала — в головеПока ты сам не поверил, что хочешь и можешь вести других — никто не поверит…

2 weeks, 6 days назад @ t.me
🚀Прими участие в ML Cup 2025 от Авито и выиграй 1,2 миллиона рублей!Ты — специалист в области машинного обучения? Хочешь проверить свои силы в реальных задачах, с которыми ежедневно сталкиваются 1000+ специалистов Авито? Тогда не упусти шанс стать частью к
🚀Прими участие в ML Cup 2025 от Авито и выиграй 1,2 миллиона рублей!Ты — специалист в области машинного обучения? Хочешь проверить свои силы в реальных задачах, с которыми ежедневно сталкиваются 1000+ специалистов Авито? Тогда не упусти шанс стать частью к 🚀Прими участие в ML Cup 2025 от Авито и выиграй 1,2 миллиона рублей!Ты — специалист в области машинного обучения? Хочешь проверить свои силы в реальных задачах, с которыми ежедневно сталкиваются 1000+ специалистов Авито? Тогда не упусти шанс стать частью к

🚀Прими участие в ML Cup 2025 от Авито и выиграй 1,2 миллиона рублей!Ты — специалист в области машинного обучения? Хочешь проверить свои силы в реальных задачах, с которыми ежедневно сталкиваются 1000+ специалистов Авито? Тогда не упусти шанс стать частью крупнейшего соревнования в этой области!Что тебя ждет:☑️Денежный призовой фонд☑️Автоматизированная оценка решений☑️2 практические задачи:1️⃣Персональные рекомендации — предскажи, какие товары вызовут интерес у миллионов пользователей → ссылка на регистрацию.2️⃣Поиск дублей — как с помощью CV находить похожие объявления даже при разных текстах и ракурсах фото → ссылка на регистрацию.Выбирай одну или обе задачи, показывай лучшие результаты и …

3 weeks назад @ t.me
Видимость для аналитика: зачем светиться, когда молчать, и почему без дела это всё не имеет смыслаИногда кажется, что быть хорошим аналитиком — это просто «делать свою работу». Копать, считать, визуализировать, находить. Но правда в том, что в реальности п
Видимость для аналитика: зачем светиться, когда молчать, и почему без дела это всё не имеет смыслаИногда кажется, что быть хорошим аналитиком — это просто «делать свою работу». Копать, считать, визуализировать, находить. Но правда в том, что в реальности п

Видимость для аналитика: зачем светиться, когда молчать, и почему без дела это всё не имеет смыслаИногда кажется, что быть хорошим аналитиком — это просто «делать свою работу». Копать, считать, визуализировать, находить. Но правда в том, что в реальности получают бенефиты не всегда те, кто копает глубже. А те, кого видноВидимость — это валютаЕсли тебя не видно, твой вклад обесценивается. Ты превращаешься в сервис: к тебе приходят, когда всё уже решили, и нужна «таблица». А если хочется быть партнером в принятии решений? Придётся выйти из тени — и занять своё место в инфополе командыНо. Видимость не должна подменять работу.Если ты только и делаешь, что отчитываешься, постишь апдейты, презент…

3 weeks, 1 day назад @ t.me
Ваш шанс стать аналитиком данных в банке 🚀Международный банк предлагает оплачиваемую стажировку по направлению «Аналитик DWH». Наставник поможет разобраться в рабочих процессах, а вы сможете получить ценный практический опыт и прокачать SQL.Узнать подробно
Ваш шанс стать аналитиком данных в банке 🚀Международный банк предлагает оплачиваемую стажировку по направлению «Аналитик DWH». Наставник поможет разобраться в рабочих процессах, а вы сможете получить ценный практический опыт и прокачать SQL.Узнать подробно Ваш шанс стать аналитиком данных в банке 🚀Международный банк предлагает оплачиваемую стажировку по направлению «Аналитик DWH». Наставник поможет разобраться в рабочих процессах, а вы сможете получить ценный практический опыт и прокачать SQL.Узнать подробно

Ваш шанс стать аналитиком данных в банке 🚀Международный банк предлагает оплачиваемую стажировку по направлению «Аналитик DWH». Наставник поможет разобраться в рабочих процессах, а вы сможете получить ценный практический опыт и прокачать SQL.Узнать подробности и составить резюме можно в боте.⚡️ Перейти в бот ⚡️

4 weeks назад @ t.me
👍😌🙃❤️💫😍🌞☺️🫶🥰Прими участие в хакатоне МТС True Tech Hack 2025 и разработай решение на базе одной из ИТ-платформ МТС.1. Трек от DataOps Platform DataOps Pipeline: оптимизация от сбора до отчета2. Трек от Integration Platform AI Schema Builder: генерация схем
👍😌🙃❤️💫😍🌞☺️🫶🥰Прими участие в хакатоне МТС True Tech Hack 2025 и разработай решение на базе одной из ИТ-платформ МТС.1. Трек от DataOps Platform DataOps Pipeline: оптимизация от сбора до отчета2. Трек от Integration Platform AI Schema Builder: генерация схем 👍😌🙃❤️💫😍🌞☺️🫶🥰Прими участие в хакатоне МТС True Tech Hack 2025 и разработай решение на базе одной из ИТ-платформ МТС.1. Трек от DataOps Platform DataOps Pipeline: оптимизация от сбора до отчета2. Трек от Integration Platform AI Schema Builder: генерация схем

👍😌🙃❤️💫😍🌞☺️🫶🥰Прими участие в хакатоне МТС True Tech Hack 2025 и разработай решение на базе одной из ИТ-платформ МТС.1. Трек от DataOps Platform DataOps Pipeline: оптимизация от сбора до отчета2. Трек от Integration Platform AI Schema Builder: генерация схем3. Трек от True Tabs Цифровизация через True Tabs: интеграция данных и процессов в единую экосистему4. Трек от Product FactoryTouchVision: AI-ассистент для незрячих и слабовидящих пользователей на основе тактильного и жестового взаимодействия5. Трек от MWS GPT Золотая середина: дистилляция моделей MWS GPTХакатон пройдет 17–25 апреля. Регистрация открыта до 16 апреля. https://truetechhack.ru/Призовой фонд — 1 500 000 рублей.Участие могут пр…

4 weeks, 1 day назад @ t.me
👍😌🙃❤️💫😍🌞☺️🫶🥰Прими участие в хакатоне МТС True Tech Hack 2025 и разработай решение на базе одной из ИТ-платформ МТС.1. Трек от DataOps Platform DataOps Pipeline: оптимизация от сбора до отчета2. Трек от Integration Platform AI Schema Builder: генерация схем
👍😌🙃❤️💫😍🌞☺️🫶🥰Прими участие в хакатоне МТС True Tech Hack 2025 и разработай решение на базе одной из ИТ-платформ МТС.1. Трек от DataOps Platform DataOps Pipeline: оптимизация от сбора до отчета2. Трек от Integration Platform AI Schema Builder: генерация схем

👍😌🙃❤️💫😍🌞☺️🫶🥰Прими участие в хакатоне МТС True Tech Hack 2025 и разработай решение на базе одной из ИТ-платформ МТС.1. Трек от DataOps Platform DataOps Pipeline: оптимизация от сбора до отчета2. Трек от Integration Platform AI Schema Builder: генерация схем3. Трек от True Tabs Цифровизация через True Tabs: интеграция данных и процессов в единую экосистему4. Трек от Product FactoryTouchVision: AI-ассистент для незрячих и слабовидящих пользователей на основе тактильного и жестового взаимодействия5. Трек от MWS GPT Золотая середина: дистилляция моделей MWS GPTХакатон пройдет 17–25 апреля. Регистрация открыта до 16 апреля. https://truetechhack.ru/Призовой фонд — 1 500 000 рублей.Участие могут пр…

4 weeks, 1 day назад @ t.me
Труба данных Труба данных
последний пост 1 day назад
subprocess.run Маленькая, практичная шутка: кто-то купил домен subprocess.run и сделал редирект на документацию Питона по этому методу. Видимо, очень заколебался 🤪@ohmydataengineer - канал "🕯Труба Данных"
subprocess.run Маленькая, практичная шутка: кто-то купил домен subprocess.run и сделал редирект на документацию Питона по этому методу. Видимо, очень заколебался 🤪@ohmydataengineer - канал "🕯Труба Данных"

subprocess.run Маленькая, практичная шутка: кто-то купил домен subprocess.run и сделал редирект на документацию Питона по этому методу. Видимо, очень заколебался 🤪@ohmydataengineer - канал "🕯Труба Данных"

1 day назад @ t.me
https://github.com/duckdb/duckdb-encodingsЕсли вы вдруг используете DuckDB, то с v1.3 можно будет прочитать CSV в более чем 1000 кодировках. @ohmydataengineer - канал "🕯Труба Данных"
https://github.com/duckdb/duckdb-encodingsЕсли вы вдруг используете DuckDB, то с v1.3 можно будет прочитать CSV в более чем 1000 кодировках. @ohmydataengineer - канал "🕯Труба Данных"

https://github.com/duckdb/duckdb-encodingsЕсли вы вдруг используете DuckDB, то с v1.3 можно будет прочитать CSV в более чем 1000 кодировках. @ohmydataengineer - канал "🕯Труба Данных"

3 days назад @ t.me
https://github.com/apache/airflow/releases/tag/3.0.0Приехало 🥹
https://github.com/apache/airflow/releases/tag/3.0.0Приехало 🥹

https://github.com/apache/airflow/releases/tag/3.0.0Приехало 🥹

3 days, 16 hours назад @ t.me
https://www.seangoedecke.com/ai-security/Достаточно небольшая, но циничная статья про то, как "безопасно" вайб-кодить. Ведь это уже далеко не просто общение с чатиком, а агентские модели и deep search и всякие supply-chain attacks вполне себе возможны. @oh
https://www.seangoedecke.com/ai-security/Достаточно небольшая, но циничная статья про то, как "безопасно" вайб-кодить. Ведь это уже далеко не просто общение с чатиком, а агентские модели и deep search и всякие supply-chain attacks вполне себе возможны. @oh

https://www.seangoedecke.com/ai-security/Достаточно небольшая, но циничная статья про то, как "безопасно" вайб-кодить. Ведь это уже далеко не просто общение с чатиком, а агентские модели и deep search и всякие supply-chain attacks вполне себе возможны. @ohmydataengineer - канал "🕯Труба Данных"

4 days назад @ t.me
https://topicpartition.io/blog/kip-1150-diskless-topics-in-apache-kafkaПомните я вам рассказывал про брокеры сообщений, которые пишут в S3? Warpstream и BufstreamТак вот сама и в Kafka есть KIP-1150 и Diskless Topics (гусары, молчать!) 🤪@ohmydataengineer -
https://topicpartition.io/blog/kip-1150-diskless-topics-in-apache-kafkaПомните я вам рассказывал про брокеры сообщений, которые пишут в S3? Warpstream и BufstreamТак вот сама и в Kafka есть KIP-1150 и Diskless Topics (гусары, молчать!) 🤪@ohmydataengineer -

https://topicpartition.io/blog/kip-1150-diskless-topics-in-apache-kafkaПомните я вам рассказывал про брокеры сообщений, которые пишут в S3? Warpstream и BufstreamТак вот сама и в Kafka есть KIP-1150 и Diskless Topics (гусары, молчать!) 🤪@ohmydataengineer - канал "🕯Труба Данных"

5 days, 1 hour назад @ t.me
https://vutr.substack.com/p/i-spent-5-hours-understanding-howНе в первый (и точно не в последний раз) советую статьи из этого блога. Сегодня - Uber и Apache Hudi и про то, как это работает на их масштабах. @ohmydataengineer - канал "🕯Труба Данных"
https://vutr.substack.com/p/i-spent-5-hours-understanding-howНе в первый (и точно не в последний раз) советую статьи из этого блога. Сегодня - Uber и Apache Hudi и про то, как это работает на их масштабах. @ohmydataengineer - канал "🕯Труба Данных"

https://vutr.substack.com/p/i-spent-5-hours-understanding-howНе в первый (и точно не в последний раз) советую статьи из этого блога. Сегодня - Uber и Apache Hudi и про то, как это работает на их масштабах. @ohmydataengineer - канал "🕯Труба Данных"

1 week, 4 days назад @ t.me
https://langfuse.com/blog/2025-03-19-ai-agent-comparisonТема агентов будет очень горячая в 2025 году, "AI Agent for X" будет самым популярным слоганом маркетинговым.Давайте погружаться, что уж... @ohmydataengineer - канал "🕯Труба Данных"
https://langfuse.com/blog/2025-03-19-ai-agent-comparisonТема агентов будет очень горячая в 2025 году, "AI Agent for X" будет самым популярным слоганом маркетинговым.Давайте погружаться, что уж... @ohmydataengineer - канал "🕯Труба Данных"

https://langfuse.com/blog/2025-03-19-ai-agent-comparisonТема агентов будет очень горячая в 2025 году, "AI Agent for X" будет самым популярным слоганом маркетинговым.Давайте погружаться, что уж... @ohmydataengineer - канал "🕯Труба Данных"

3 weeks назад @ t.me
Что-то пропустил это видео: очень классная презентация от DS Пармы про то, как работать с трекинговыми данными и как масштабировать инфраструктурные решения (на примере AWS). [если техническая часть не интересует - пропускайте следующий абзац]В целом, брат
Что-то пропустил это видео: очень классная презентация от DS Пармы про то, как работать с трекинговыми данными и как масштабировать инфраструктурные решения (на примере AWS). [если техническая часть не интересует - пропускайте следующий абзац]В целом, брат

Что-то пропустил это видео: очень классная презентация от DS Пармы про то, как работать с трекинговыми данными и как масштабировать инфраструктурные решения (на примере AWS). [если техническая часть не интересует - пропускайте следующий абзац]В целом, брать спотовые инстансы и скейлиться горизонтально - хорошее решение, особенно когда все надо пост-матч (а это скаутинг). Но вот когда будет переход на лайв и если будет скелетал, объемы данных возрастут сильно на одну игру (например, по одному крупному провайдеру в лайве с 140+ метров в json / xml до 13 гигов, пост-матч с 50 метров до 730 метров в паркетах), нужен будет нормальный месседж брокер, а лайв потребует serverless из-за быстроты. Эт…

3 weeks, 2 days назад @ t.me
https://jsonbench.comВ 25.3 JSON нативный тип станет general available в Clickhouse. Судя по метрикам, для аналитики это райский рай.Методология и датасеты для проверки доступны там же по ссылке.@ohmydataengineer - канал "🕯Труба Данных" опять радуется прик
https://jsonbench.comВ 25.3 JSON нативный тип станет general available в Clickhouse. Судя по метрикам, для аналитики это райский рай.Методология и датасеты для проверки доступны там же по ссылке.@ohmydataengineer - канал "🕯Труба Данных" опять радуется прик https://jsonbench.comВ 25.3 JSON нативный тип станет general available в Clickhouse. Судя по метрикам, для аналитики это райский рай.Методология и датасеты для проверки доступны там же по ссылке.@ohmydataengineer - канал "🕯Труба Данных" опять радуется прик

https://jsonbench.comВ 25.3 JSON нативный тип станет general available в Clickhouse. Судя по метрикам, для аналитики это райский рай.Методология и датасеты для проверки доступны там же по ссылке.@ohmydataengineer - канал "🕯Труба Данных" опять радуется прикольным незнакомым инструментам!

3 weeks, 3 days назад @ t.me
Две важные новости в канале:- с сегодняшнего дня в нем появится реклама, мне надо ипотеку в России закрыть- это последний пост, на который можно будет поставить 💩
Две важные новости в канале:- с сегодняшнего дня в нем появится реклама, мне надо ипотеку в России закрыть- это последний пост, на который можно будет поставить 💩

Две важные новости в канале:- с сегодняшнего дня в нем появится реклама, мне надо ипотеку в России закрыть- это последний пост, на который можно будет поставить 💩

3 weeks, 4 days назад @ t.me
https://buf.build/product/bufstreamКакое-то время назад говорил про "немного медленней и сильно дешевле" альтернативу Kafka - Warpstream. Потому что данные в объектном хранилище.Так вот еще одно похожее решение, еще и с Iceberg - Bufstream.@ohmydataenginee
https://buf.build/product/bufstreamКакое-то время назад говорил про "немного медленней и сильно дешевле" альтернативу Kafka - Warpstream. Потому что данные в объектном хранилище.Так вот еще одно похожее решение, еще и с Iceberg - Bufstream.@ohmydataenginee

https://buf.build/product/bufstreamКакое-то время назад говорил про "немного медленней и сильно дешевле" альтернативу Kafka - Warpstream. Потому что данные в объектном хранилище.Так вот еще одно похожее решение, еще и с Iceberg - Bufstream.@ohmydataengineer - канал "🕯Труба Данных" опять радуется прикольным незнакомым инструментам!

3 weeks, 5 days назад @ t.me
https://t.me/ohmydataengineer/636Помните, недавно рассказывал про парня, который сделал тулзу чтобы хакать литкод интервью и все завиралилось?По его словам, Амазон пригрозил университету "Или исключайте челика, или мы больше не нанимаем из вашего вуза". И
https://t.me/ohmydataengineer/636Помните, недавно рассказывал про парня, который сделал тулзу чтобы хакать литкод интервью и все завиралилось?По его словам, Амазон пригрозил университету "Или исключайте челика, или мы больше не нанимаем из вашего вуза". И https://t.me/ohmydataengineer/636Помните, недавно рассказывал про парня, который сделал тулзу чтобы хакать литкод интервью и все завиралилось?По его словам, Амазон пригрозил университету "Или исключайте челика, или мы больше не нанимаем из вашего вуза". И

https://t.me/ohmydataengineer/636Помните, недавно рассказывал про парня, который сделал тулзу чтобы хакать литкод интервью и все завиралилось?По его словам, Амазон пригрозил университету "Или исключайте челика, или мы больше не нанимаем из вашего вуза". И его исключили.https://www.linkedin.com/posts/roy-lee-goat_i-just-got-kicked-out-of-columbia-for-taking-activity-7310834407433453568-tqAm@ohmydataengineer - канал "🕯Труба Данных"

3 weeks, 6 days назад @ t.me
Astronomer (это который главный контрибуток в Airflow) заопенсорсил новые декораторы:➡️ @task.llm: Define a task that calls an LLM ➡️ @task.agent: Define a task that calls an agent➡️ @task.llm_branch: Control flow of a DAG based on LLM outputs.По ссылке в
Astronomer (это который главный контрибуток в Airflow) заопенсорсил новые декораторы:➡️ @task.llm: Define a task that calls an LLM ➡️ @task.agent: Define a task that calls an agent➡️ @task.llm_branch: Control flow of a DAG based on LLM outputs.По ссылке в

Astronomer (это который главный контрибуток в Airflow) заопенсорсил новые декораторы:➡️ @task.llm: Define a task that calls an LLM ➡️ @task.agent: Define a task that calls an agent➡️ @task.llm_branch: Control flow of a DAG based on LLM outputs.По ссылке в репе https://github.com/astronomer/airflow-ai-sdk есть примеры1️⃣ Deep research: Use duckdb to generate a research report2️⃣ Email generation: Generates personalized email prospects3️⃣ Github changelog: Summarize the commits to the Airflow project4️⃣ Product Feedback Summarization: The project's name says it all5️⃣ Support Ticket Routing: Routes support tickets to the correct department@ohmydataengineer - канал "🕯Труба Данных"

4 weeks назад @ t.me
Стараемся не пропускать все-таки пятничный юмор!@ohmydataengineer - канал "🕯Труба Данных"
Стараемся не пропускать все-таки пятничный юмор!@ohmydataengineer - канал "🕯Труба Данных" Стараемся не пропускать все-таки пятничный юмор!@ohmydataengineer - канал "🕯Труба Данных"

Стараемся не пропускать все-таки пятничный юмор!@ohmydataengineer - канал "🕯Труба Данных"

4 weeks назад @ t.me
Команда ClickHouse наконец-то выпустила официальный коннектор к Tableau!Проверено - работает! Правда не верьте тексту в официльном блоге (ниже), коннектор работает только с JDBC драйвером версии v0.4.6, а не с последней версией, как указано в инструкции ни
Команда ClickHouse наконец-то выпустила официальный коннектор к Tableau!Проверено - работает! Правда не верьте тексту в официльном блоге (ниже), коннектор работает только с JDBC драйвером версии v0.4.6, а не с последней версией, как указано в инструкции ни

Команда ClickHouse наконец-то выпустила официальный коннектор к Tableau!Проверено - работает! Правда не верьте тексту в официльном блоге (ниже), коннектор работает только с JDBC драйвером версии v0.4.6, а не с последней версией, как указано в инструкции ниже. https://clickhouse.com/blog/announcing-clickhouse-connector-tableau#what-about-tableau-cloud

4 weeks, 1 day назад @ t.me
enthusiastech enthusiastech
последний пост None
data будни data будни
последний пост 2 months назад
🤑 yet another zarplatyклассный пример коллаборации: Саша Варламов собрал парсер и визуализациюhttps://t.me/data_bar/60а Никита это дело автоматизировал https://t.me/joni_in_web/21в результате получаем работающий проект и возможность посмотреть живую аналит
🤑 yet another zarplatyклассный пример коллаборации: Саша Варламов собрал парсер и визуализациюhttps://t.me/data_bar/60а Никита это дело автоматизировал https://t.me/joni_in_web/21в результате получаем работающий проект и возможность посмотреть живую аналит 🤑 yet another zarplatyклассный пример коллаборации: Саша Варламов собрал парсер и визуализациюhttps://t.me/data_bar/60а Никита это дело автоматизировал https://t.me/joni_in_web/21в результате получаем работающий проект и возможность посмотреть живую аналит

🤑 yet another zarplatyклассный пример коллаборации: Саша Варламов собрал парсер и визуализациюhttps://t.me/data_bar/60а Никита это дело автоматизировал https://t.me/joni_in_web/21в результате получаем работающий проект и возможность посмотреть живую аналитику зарплат — на скрин вынес кусочек деша с фильтром по аналитике.что мне нравится в подобных проектах: 1. проактивность — сам придумал, сам спроектировал, сам затащил, сам отчитался в блог 2. коллаборация — организоваться вдвоём гораздо сложнее, чем сделать одному, но эффект может быть круче 3. полезность, направленная наружу: когда решал свою задачу, а польза — всемв общем, смотрите деш и ставьте лайки Саше с Никитой)

2 months назад @ t.me
🦆 прилетят орлы и поднимут продкогда в работе встречаю какую-то проблему, то первым делом хочется написать в командный чатик, типа «ребята, там на дисках место заканчивается» со стороны это читается как «там на дисках место заканчивается … кто-нибудь сдела
🦆 прилетят орлы и поднимут продкогда в работе встречаю какую-то проблему, то первым делом хочется написать в командный чатик, типа «ребята, там на дисках место заканчивается» со стороны это читается как «там на дисках место заканчивается … кто-нибудь сдела

🦆 прилетят орлы и поднимут продкогда в работе встречаю какую-то проблему, то первым делом хочется написать в командный чатик, типа «ребята, там на дисках место заканчивается» со стороны это читается как «там на дисках место заканчивается … кто-нибудь сделайте что-нибудь!»получается, что я привлекаю внимание всех коллег к проблеме и тогда один из коллег (кстати, кто?) должен оторваться от своего текущего контекста и пойти расследовать эту проблему, потратить своё время и внимание, и найти причину и потенциальное решениено если я уже видел проблему, почему бы самому не посмотреть глубже, потратить какое-то время на расследование и прикинуть варианты решений. и в результате прийти в чатик уже …

2 months назад @ t.me
2/2в общем, много чего для нужд аналитики в удб уже есть, но чего там нет — надо додумывать самому)из озвученного — нет поддержки триггеров и хранимых процедур. плюс конечно как у любого нового инструмента нет такого богатого набора аддонов и инструментов
2/2в общем, много чего для нужд аналитики в удб уже есть, но чего там нет — надо додумывать самому)из озвученного — нет поддержки триггеров и хранимых процедур. плюс конечно как у любого нового инструмента нет такого богатого набора аддонов и инструментов

2/2в общем, много чего для нужд аналитики в удб уже есть, но чего там нет — надо додумывать самому)из озвученного — нет поддержки триггеров и хранимых процедур. плюс конечно как у любого нового инструмента нет такого богатого набора аддонов и инструментов как у того же постгреса, то же относиться и к коммьюнити.плюс в документации есть отдельная сноска чего пока нет в колоночных таблицах> В настоящий момент реализована не вся функциональность колоночных таблицhttps://ясубд.рф/docs/ru/concepts/datamodel/table.html#column-oriented-tables(надеюсь, документация просто чуток отстаёт от новых фич)⌘⌘⌘в теории звучит хорошо — один инструмент лучше, чем пять разных (при прочих равных)если задачи пос…

2 months, 1 week назад @ t.me
📦 YDB + OLAP = ?ydb — это отлп-база данных от Яндекса. основная характеристика — нативная распределённость с поддержкой транзакции. из свойства распределённости следует высокая доступность и гибкая масштабируемость. помимо олтп-базы там есть ещё такая сущн
📦 YDB + OLAP = ?ydb — это отлп-база данных от Яндекса. основная характеристика — нативная распределённость с поддержкой транзакции. из свойства распределённости следует высокая доступность и гибкая масштабируемость. помимо олтп-базы там есть ещё такая сущн

📦 YDB + OLAP = ?ydb — это отлп-база данных от Яндекса. основная характеристика — нативная распределённость с поддержкой транзакции. из свойства распределённости следует высокая доступность и гибкая масштабируемость. помимо олтп-базы там есть ещё такая сущность как топики, с кафка-совместимым апи.и вот недавно ребята объявили, что ещё они идут в сторону олап-нагрузки. собирая эдакую всё-в-одном базу: с одной стороны у вас сервисы, с другой аналитика, а между ними нативный сдс-процесс, прямо не выходя из контура бд. https://yandex.cloud/ru/blog/posts/2024/12/ydb-dwh⌘⌘⌘интересно посмотреть со стороны аналитики и нашего двх-мира.→ очереди настраиваются через SQL-команды (кажется, в кликхаусе мо…

2 months, 1 week назад @ t.me
🗿 подкасты про карьеру специально для постоянной читательницы этого блога — Натальи — ни к чему не обязывающая подборка подкастов на тему карьеры, её смены и всякого такого >_>подкасты хороши тем, что можно слушать на фоне, удобно чтобы ненапряжно на
🗿 подкасты про карьеру специально для постоянной читательницы этого блога — Натальи — ни к чему не обязывающая подборка подкастов на тему карьеры, её смены и всякого такого >_>подкасты хороши тем, что можно слушать на фоне, удобно чтобы ненапряжно на

🗿 подкасты про карьеру специально для постоянной читательницы этого блога — Натальи — ни к чему не обязывающая подборка подкастов на тему карьеры, её смены и всякого такого >_>подкасты хороши тем, что можно слушать на фоне, удобно чтобы ненапряжно набраться чужого опыта. пока остальные процессы ещё только готовятся или обдумываются⌘⌘⌘первым делом, конечно, стоит упомянуть про подкаст «собес» — в последнем сезоне они делают эпизоды в формате мок-собесов. это когда реальный рекрутер под реальную вакансию собесит кандидата прямо в эфире, а потом дают обратную связь и говорят что можно подкрутить. на своём опыте ощутил, что полезно послушать со стороны как звучит все эти привычные фразы и что и…

2 months, 1 week назад @ t.me
так! пора поговорить о действительно важных вещах, о которых почему-то все молчат — об оптимизации процесса загрузки посудомоечной машинычто же там оптимизировать, спросите вы? сейчас расскажу: ⁃ есть куча грязной посуды в раковине ⁃ надо её загрузить в п
так! пора поговорить о действительно важных вещах, о которых почему-то все молчат — об оптимизации процесса загрузки посудомоечной машинычто же там оптимизировать, спросите вы? сейчас расскажу: ⁃ есть куча грязной посуды в раковине ⁃ надо её загрузить в п

так! пора поговорить о действительно важных вещах, о которых почему-то все молчат — об оптимизации процесса загрузки посудомоечной машинычто же там оптимизировать, спросите вы? сейчас расскажу: ⁃ есть куча грязной посуды в раковине ⁃ надо её загрузить в посудомойку ⁃ чтобы всё влезло ⁃ и чтобы всё промылосьвот мы всё загрузили, оно помылось, настал финальный этап — разгрузка посуды и её раскладка по своим местам в ящиках и шкафах. и вот тут всплывает ещё одно — неявное — требование к процессу: упорядочивание. ведь (когда они не в мойке и не в раковине) вилки живут с вилками, ложки — с ложками; глубокие тарелки с одной стороны, отдельно от плоских. у кастрюль и плошек тоже есть свои места.и …

2 months, 2 weeks назад @ t.me
🏦 новый_план(2)_finalв 2021 у меня был план, который потом пришлось спешно править и вот спустя всего год снова пришлось пере-пере-придумывать план.в шведской Кларне нотис-период был два месяца, было время подумать-подготовиться. исходный план был максимал
🏦 новый_план(2)_finalв 2021 у меня был план, который потом пришлось спешно править и вот спустя всего год снова пришлось пере-пере-придумывать план.в шведской Кларне нотис-период был два месяца, было время подумать-подготовиться. исходный план был максимал

🏦 новый_план(2)_finalв 2021 у меня был план, который потом пришлось спешно править и вот спустя всего год снова пришлось пере-пере-придумывать план.в шведской Кларне нотис-период был два месяца, было время подумать-подготовиться. исходный план был максимальной широкий: «посмотреть всех» — включая иностранные компании.сперва готовился, искал зарубежом (чтобы работать из рф), но в итоге сузил поиск до стандартного варианта — находиться в Москве и работать на местную компанию.конечно, сразу в голове был вариант с Яндексом — благо для бывших сотрудников есть опция фаст-трека, и (ожидаемо) некоторое количество людей, готовых поработать вместе или же посоветовать таких.но я решил воспользоваться …

2 months, 3 weeks назад @ t.me
😭 как я не прошёл «собес» в ABBYсходил на подкаст к Кире Кузьменко, поговорили в формате мок-интервьюhttps://t.me/kirafound/1861ещё год назад я бы точно не рискнул публично собеситься — да ну его! но в последнее время стал спокойнее ко всему относиться: да
😭 как я не прошёл «собес» в ABBYсходил на подкаст к Кире Кузьменко, поговорили в формате мок-интервьюhttps://t.me/kirafound/1861ещё год назад я бы точно не рискнул публично собеситься — да ну его! но в последнее время стал спокойнее ко всему относиться: да

😭 как я не прошёл «собес» в ABBYсходил на подкаст к Кире Кузьменко, поговорили в формате мок-интервьюhttps://t.me/kirafound/1861ещё год назад я бы точно не рискнул публично собеситься — да ну его! но в последнее время стал спокойнее ко всему относиться: даже «отказ» это тоже новый опыт. тем более в этом случае была полезная обратная связь от Киры и Татьяны.было интересно поговорить и ещё более интересно узнать «как надо».→ главный вывод, который я для себя сделал — надо готовиться к собесам (ваш кэп!) и хотя бы гуглить непонятные слова из вакансии. по своим другим вакансиям я обычно знал ключевые технологии и их особенности, но конкретная эта вакансия была чуть в стороне: про обработку данн…

5 months, 2 weeks назад @ t.me
⚖️ собесы: дисбаланс за столомбывало на собесе сижу-пыхчу над задачкой, отбрасывая варианты один за другим, в итоге в муках порождаешь вроде-ничего-такое решение… только для того, чтобы интервьюер на той стороне нашёл там несколько критичных багов, и не ос
⚖️ собесы: дисбаланс за столомбывало на собесе сижу-пыхчу над задачкой, отбрасывая варианты один за другим, в итоге в муках порождаешь вроде-ничего-такое решение… только для того, чтобы интервьюер на той стороне нашёл там несколько критичных багов, и не ос

⚖️ собесы: дисбаланс за столомбывало на собесе сижу-пыхчу над задачкой, отбрасывая варианты один за другим, в итоге в муках порождаешь вроде-ничего-такое решение… только для того, чтобы интервьюер на той стороне нашёл там несколько критичных багов, и не особо запариваясь при этом. в такие моменты я чувствовал себя совсем тупым. ну или как минимум тупее интервьюера (а значит, тупее среднего сотрудника целевой компании!) 🤦‍♂️и хотя интервьюер действительно может быть умнее собеседуемого, в конечном итоге в этом вся идея: лиды собесят к себе в команду, синьоры собесят миддлов и т.д.; всё-таки не стоит забывать что человек на той стороне скорее всего проводит не первый собес, а значит уже набил…

5 months, 2 weeks назад @ t.me
🦖 как вытаскивали динозавра в опенсорскаджый яндексоид знаком с «ытём» — система хранения данных с sql-подобным доступом. я бы сказал, что YT находится в центре всех процессов яндекса, которые завязаны на анализ данных (это получается, практически всех?)(н
🦖 как вытаскивали динозавра в опенсорскаджый яндексоид знаком с «ытём» — система хранения данных с sql-подобным доступом. я бы сказал, что YT находится в центре всех процессов яндекса, которые завязаны на анализ данных (это получается, практически всех?)(н

🦖 как вытаскивали динозавра в опенсорскаджый яндексоид знаком с «ытём» — система хранения данных с sql-подобным доступом. я бы сказал, что YT находится в центре всех процессов яндекса, которые завязаны на анализ данных (это получается, практически всех?)(недавно осознал, насколько это внушительный буст для команды, когда у тебя по дефолту уже есть данные в нужном месте и доступная инфра, чтобы быстро начать ими пользоваться)а с не давних пор, посмотреть на этого дивного зверя могут все желающие — теперь YTsaurus доступен в опенсорс. ↓ доклад с прошлогоднего хайлоада с отчётом и рефлексией команды по итогам первой фазы этого эпического движа (да-да, с офф. релизом работа только началась))⌘ о…

5 months, 3 weeks назад @ t.me
🤑 как я искал валютную удалёнкукогда я понял (ещё будучи в Стокгольме), что где-то осенью уже точно буду менять работу, я начал прикидывать варианты.на тот момент (и с той стороны границы) самым выгодным казался вариант «валютной удалёнки»: когда платят в
🤑 как я искал валютную удалёнкукогда я понял (ещё будучи в Стокгольме), что где-то осенью уже точно буду менять работу, я начал прикидывать варианты.на тот момент (и с той стороны границы) самым выгодным казался вариант «валютной удалёнки»: когда платят в

🤑 как я искал валютную удалёнкукогда я понял (ещё будучи в Стокгольме), что где-то осенью уже точно буду менять работу, я начал прикидывать варианты.на тот момент (и с той стороны границы) самым выгодным казался вариант «валютной удалёнки»: когда платят в валюте европейского уровня зарплату, а я сам буду попивать смузи у себя в Москве. в уме я рисовал себе картину как буду получать на руки 5-7к долларов хе-хе-хеда, схема подразумевает, что у меня будет открыто грузинское или армянское ип, куда будут переводить оклад. насколько я понимаю налоги там что-то порядка 1% и открыть можно условно за несколько дней пребывания на месте. звучит несложно и вполне легально.⌘я начал искать вакансии, откл…

5 months, 3 weeks назад @ t.me
за время своей безработности я поговорил-познакомился с десятком компаний: посмотрел как там устроен процесс собесов, как общается команда на встречах, что за стэк используют и какие планы у команды.среди всех начатых процессов мне запоминалась команда Куп
за время своей безработности я поговорил-познакомился с десятком компаний: посмотрел как там устроен процесс собесов, как общается команда на встречах, что за стэк используют и какие планы у команды.среди всех начатых процессов мне запоминалась команда Куп

за время своей безработности я поговорил-познакомился с десятком компаний: посмотрел как там устроен процесс собесов, как общается команда на встречах, что за стэк используют и какие планы у команды.среди всех начатых процессов мне запоминалась команда Купера (они же Sbermarket до июня 2024, а ещё раньше это был Instamart)начнём с того, что это был самый быстрый процесс: обратная связь после каждой встречи буквально на следующий день и минимальный интервал между встречами. можно считать, что зачёт на отсутствие бюрократии получен «автоматом».сам процесс был тоже без лишних этапов — быстрый скрининг и две секции: поговорить по душам за технику и потом за твой опыт и мотивациюв целом осталось…

5 months, 4 weeks назад @ t.me
🤓 подгтовка к собесам: список техвопросов в мой прошлый заход по поиску работы я исходил из довольно наивного подхода: вот я такой красивый работу работаю, по пути что-то узнаю новое, вот это и буду отвечать на собесах! если чего-то не знаю, то так тому и
🤓 подгтовка к собесам: список техвопросов в мой прошлый заход по поиску работы я исходил из довольно наивного подхода: вот я такой красивый работу работаю, по пути что-то узнаю новое, вот это и буду отвечать на собесах! если чего-то не знаю, то так тому и

🤓 подгтовка к собесам: список техвопросов в мой прошлый заход по поиску работы я исходил из довольно наивного подхода: вот я такой красивый работу работаю, по пути что-то узнаю новое, вот это и буду отвечать на собесах! если чего-то не знаю, то так тому и быть; типа за два часа не стану профи во всех вопросах.в итоге на интервью на вопрос «какую базу выберешь под задачу» отвечал «хехехе, постгрес!». и хотя по всё нарастающей универсальности последнего ещё можно было бы дожать ответ, если бы я был наглее и увереннее; но по факту интервьюеры прекрасно понимали по ответу, что других баз я просто не в курсе.в этот раз я решил подготовиться заранее: сделать список потенциальных тем, которые обыч…

5 months, 4 weeks назад @ t.me
👋 Саша Михайлов, безработныйпочти год назад я писал, как устроился в шведский финтех Klarna и уехал жить в Стокгольм. Раз уж написал начало истории, напишу и её окончание 😭что же случилось? не прошел перфоманс ревью? очередные лейоффы? Кларна закрылась? вс
👋 Саша Михайлов, безработныйпочти год назад я писал, как устроился в шведский финтех Klarna и уехал жить в Стокгольм. Раз уж написал начало истории, напишу и её окончание 😭что же случилось? не прошел перфоманс ревью? очередные лейоффы? Кларна закрылась? вс

👋 Саша Михайлов, безработныйпочти год назад я писал, как устроился в шведский финтех Klarna и уехал жить в Стокгольм. Раз уж написал начало истории, напишу и её окончание 😭что же случилось? не прошел перфоманс ревью? очередные лейоффы? Кларна закрылась? всё гораздо проще: семья не прижилась в новой стране и мы решили вернуться назадне зря говорят, что основная сложность при эмиграции приходится именно на плюсодинов. В отличие от супруги, у меня был и клёвый офис, куда можно было ходить, и живые люди с кем можно было пообщаться за жизнь; поэтому мне было гораздо проще адаптироваться и в целом я чувствовал себя на своём месте.в итоге семья уехала «на лето к бабушкам на родину», откуда потом р…

6 months, 1 week назад @ t.me
🥴 Reverse ETL — антипаттерн или норм?у меня тут недавно наконец-то сложилась картинка в голове! до этого краем уха слышал этот новый термин, но никак не мог переложить его на реальность. А потом увидел схемку где помимо стандартного направления источник →
🥴 Reverse ETL — антипаттерн или норм?у меня тут недавно наконец-то сложилась картинка в голове! до этого краем уха слышал этот новый термин, но никак не мог переложить его на реальность. А потом увидел схемку где помимо стандартного направления источник →

🥴 Reverse ETL — антипаттерн или норм?у меня тут недавно наконец-то сложилась картинка в голове! до этого краем уха слышал этот новый термин, но никак не мог переложить его на реальность. А потом увидел схемку где помимо стандартного направления источник → двхбыла дополнительная стрелочка:источник → двх → (обратно) источник в итоге понял, что видел уже два таких кейса и пока ощущения смешанные:1) считать бонусы определённому срезу сотрудников. был кейс когда ставка зависит от количества и статуса лидов например (или других штук, которые можно посчитать только в двх)2) сейчас есть задача передавать данные между микросервисами (разные команды): микросервис А производит данные, их сгружаем в ДВ…

8 months, 3 weeks назад @ t.me
под капотом Яндекс.Такси под капотом Яндекс.Такси
последний пост None
🎧 Podcasts
Data Brew by Databricks
последний пост 1 day, 17 hours назад
Benchmarking Domain Intelligence | |E45
Benchmarking Domain Intelligence | |E45 Benchmarking Domain Intelligence | |E45

In this episode, Pallavi Koppol, Research Scientist at Databricks, explores the importance of domain-specific intelligence in large language models (LLMs). She discusses how enterprises need models tailored to their unique jargon, data, and tasks rather than relying solely on general benchmarks. Highlights include: - Why benchmarking LLMs for domain-specific tasks is critical for enterprise AI. - An introduction to the Databricks Intelligence Benchmarking Suite (DIBS). - Evaluating models on...

1 day, 17 hours назад @ buzzsprout.com
SWE-bench & SWE-agent | |E44
SWE-bench & SWE-agent | |E44 SWE-bench & SWE-agent | |E44

In this episode, Kilian Lieret, Research Software Engineer, and Carlos Jimenez, Computer Science PhD Candidate at Princeton University, discuss SWE-bench and SWE-agent, two groundbreaking tools for evaluating and enhancing AI in software engineering. Highlights include: - SWE-bench: A benchmark for assessing AI models on real-world coding tasks. - Addressing data leakage concerns in GitHub-sourced benchmarks. - SWE-agent: An AI-driven system for navigating and solving coding challenges. - Ov...

1 week, 1 day назад @ buzzsprout.com
Enterprise AI: Research to Product | |E43
Enterprise AI: Research to Product | |E43 Enterprise AI: Research to Product | |E43

In this episode, Dipendra Kumar, Staff Research Scientist, and Alnur Ali, Staff Software Engineer at Databricks, discuss the challenges of applying AI in enterprise environments and the tools being developed to bridge the gap between research and real-world deployment. Highlights include: - The challenges of real-world AI—messy data, security, and scalability. - Why enterprises need high-accuracy, fine-tuned models over generic AI APIs. - How QuickFix learns from user edits to improve AI-dri...

2 weeks, 1 day назад @ buzzsprout.com
Multimodal AI | |E42
Multimodal AI | |E42 Multimodal AI | |E42

In this episode, Chang She, CEO and Co-founder of LanceDB, discusses the challenges of handling multimodal data and how LanceDB provides a cutting-edge solution. He shares his journey from contributing to Pandas to building a database optimized for images, video, vectors, and subtitles. Highlights include: - The limitations of traditional storage systems like Parquet for multimodal AI. - How LanceDB enables efficient querying and processing of diverse data types. - The growing importance of ...

2 weeks, 4 days назад @ buzzsprout.com
Age of Agents | |E41
Age of Agents | |E41 Age of Agents | |E41

In this episode, Michele Catasta, President of Replit, explores how AI-driven agents are transforming software development by making coding more accessible and automating application creation. Highlights include: - The difference between AI agents and copilots in software development. - How AI is democratizing coding, enabling non-programmers to build applications. - Challenges in AI agent development, including error handling and software quality. - The growing role of AI in entrepreneurshi...

4 weeks, 1 day назад @ buzzsprout.com
Reward Models | |E40
Reward Models | |E40 Reward Models | |E40

In this episode, Brandon Cui, Research Scientist at MosaicML and Databricks, dives into cutting-edge advancements in AI model optimization, focusing on Reward Models and Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF). Highlights include: - How synthetic data and RLHF enable fine-tuning models to generate preferred outcomes. - Techniques like Policy Proximal Optimization (PPO) and Direct Preference Optimization (DPO) for enhancing response quality. - The role of reward models in improving ...

1 month назад @ buzzsprout.com
Retrieval, rerankers, and RAG tips and tricks | |E39
Retrieval, rerankers, and RAG tips and tricks | |E39 Retrieval, rerankers, and RAG tips and tricks | |E39

In this episode, Andrew Drozdov, Research Scientist at Databricks, explores how Retrieval Augmented Generation (RAG) enhances AI models by integrating retrieval capabilities for improved response accuracy and relevance. Highlights include: - Addressing LLM limitations by injecting relevant external information. - Optimizing document chunking, embedding, and query generation for RAG. - Improving retrieval systems with embeddings and fine-tuning techniques. - Enhancing search results using re-...

2 months назад @ buzzsprout.com
The Power of Synthetic Data | |E38
The Power of Synthetic Data | |E38 The Power of Synthetic Data | |E38

In this episode, Yev Meyer, Chief Scientist at Gretel AI, explores how synthetic data transforms AI and ML by improving data access, quality, privacy, and model training. Highlights include: - Leveraging synthetic data to overcome AI data limitations. - Enhancing model training while mitigating ethical and privacy risks. - Exploring the intersection of computational neuroscience and AI workflows. - Addressing licensing and legal considerations in synthetic data usage. - Unlocking private dat...

2 months, 2 weeks назад @ buzzsprout.com
Secret to Production AI: Tools & Infrastructure | |E37
Secret to Production AI: Tools & Infrastructure | |E37 Secret to Production AI: Tools & Infrastructure | |E37

In this episode, Julia Neagu, CEO & co-founder of Quotient AI, explores the challenges of deploying Generative AI and LLMs, focusing on model evaluation, human-in-the-loop systems, and iterative development.Highlights include:- Merging reinforcement learning and unsupervised learning for real-time AI optimization.- Reducing bias in machine learning with fairness and ethical considerations.- Lessons from large-scale AI deployments on scalability and feedback loops.- Automating workflows wi...

3 months назад @ buzzsprout.com
Mixture of Memory Experts (MoME) | |E36
Mixture of Memory Experts (MoME) | |E36 Mixture of Memory Experts (MoME) | |E36

In this episode, Sharon Zhou, Co-Founder and CEO of Lamini AI, shares her expertise in the world of AI, focusing on fine-tuning models for improved performance and reliability.Highlights include:- The integration of determinism and probabilism for handling unstructured data and user queries effectively.- Proprietary techniques like memory tuning and robust evaluation frameworks to mitigate model inaccuracies and hallucinations.- Lessons learned from deploying AI applications, including insigh...

3 months, 2 weeks назад @ buzzsprout.com
Mixed Attention | |E34
Mixed Attention | |E34 Mixed Attention | |E34

In this episode, Shashank Rajput, Research Scientist at Mosaic and Databricks, explores innovative approaches in large language models (LLMs), with a focus on Retrieval Augmented Generation (RAG) and its impact on improving efficiency and reducing operational costs.Highlights include:- How RAG enhances LLM accuracy by incorporating relevant external documents.- The evolution of attention mechanisms, including mixed attention strategies.- Practical applications of Mamba architectures and their...

5 months назад @ buzzsprout.com
Kumo AI & Relational Deep Learning | |E34
Kumo AI & Relational Deep Learning | |E34 Kumo AI & Relational Deep Learning | |E34

In this episode, Jure Leskovec, Co-founder of Kumo AI and Professor of Comuter Science at Stanford University, discusses Relational Deep Learning (RDL) and its role in automating feature engineering. Highlights include:- How RDL enhances predictive modeling.- Applications in fraud detection and recommendation systems.- The use of graph neural networks to simplify complex data structures.

6 months, 1 week назад @ buzzsprout.com
«Ничего такого» by Dodo Enginnering
последний пост None
Запуск завтра Podcast Запуск завтра Podcast
последний пост 2 days, 5 hours назад
Электромобили. Что мешает электродвигателям изменить мир
Электромобили. Что мешает электродвигателям изменить мир Электромобили. Что мешает электродвигателям изменить мир

В начале прошлого века электроавтомобили конкурировали с бензиновыми на равных, но затем почти сошли со сцены. Все из-за врожденных проблем электродвигателя, над которыми инженеры бьются больше столетия. В этом выпуске разбираемся, какой путь прошли электроавто, как это связано с прогрессом технологии аккумуляторов, какую революцию совершила корпорация Tesla и почему даже ей не удалось посадить нас всех на электрические автомобили.***Реклама. АО «СЕЛЕКТЕЛ» ИНН 7810962785,Selectel — база для развития любого современного бизнеса. Создавайте и масштабируйте проекты на IT-инфраструктуре Selectel: https://slc.tl/y9vpu?erid=2SDnjeZjvkd***Слушайте бонусные эпизоды «Запуска завтра» и других подкаст…

2 days, 5 hours назад @ share.transistor.fm
Криптовалюта. Можно ли построить финансовую систему без доверия и посредников
Криптовалюта. Можно ли построить финансовую систему без доверия и посредников

Что если деньги — это не только бумага и цифры, а прежде всего доверие? А если доверие можно зашить в код — зачем нам тогда банки и государства? Этот выпуск — история о том, как кризис 2008 года дал толчок поиску альтернативных денег, а вместе с ним — целой идеологии децентрализации финансовой системы. Мы проследим путь криптовалют от идей энтузиастов до мировых финансовых рынков и попробуем понять: действительно ли перед нами — будущее денег, или всего лишь неудачный эксперимент?***Реклама. АО «СЕЛЕКТЕЛ» ИНН 7810962785,Selectel — база для развития любого современного бизнеса. Создавайте и масштабируйте проекты на IT-инфраструктуре Selectel: https://slc.tl/c0uf3?erid=2SDnjdWbmPz ***Новый ку…

1 week, 2 days назад @ share.transistor.fm
Заменит ли ИИ программистов?
Заменит ли ИИ программистов?

Самат Галимов и Егор Хмелев — два технических директора. У них в компаниях работают десятки людей, чья основная работа — писать код. При этом многие адепты ИИ убеждены, что совсем скоро с этой задачей будет лучше справляться машина. В этом эпизоде Самат и Егор обсуждают, как применять ИИ в работе и не облажаться, что такое «вайб-кодинг» и каким они видят будущее профессии программиста.6+. Реклама. АО «ПФ «СКБ Контур». ОГРН 1026605606620. 620144, Екатеринбург, ул. Народной Воли, 19А. erid: 2SDnjdkRA4cКонтур — эко-система продуктов для бизнеса. О работе в компании: https://kontur.ru/s/a2os66jkПодкаст «Никакого правильно»: https://pc.st/1488479498Эпизод про микробиом: https://pc.st/e/6U9su2556…

4 weeks, 1 day назад @ share.transistor.fm
Власть над вниманием. Как нами управляют в цифровой среде
Власть над вниманием. Как нами управляют в цифровой среде

Почему так сложно перестать листать шортсы? Соцсети и сервисы управляют вниманием пользователей и таким образом удерживают их на платформах. За счет чего это получается? Самат Галимов говорит о закономерностях работы психики и разбирает примеры из пользовательского опыта с Еленой Горбуновой — исследовательницей цифровых интерфейсов.6+. Реклама. АО «ПФ «СКБ Контур». ОГРН 1026605606620. 620144, Екатеринбург, ул. Народной Воли, 19А. erid: 2SDnjdjAFoSКонтур — эко-система продуктов для бизнеса. О работе в компании: https://kontur.ru/s/a2os66jkМатериалы, которые мы упоминали в эпизоде: Телеграм-канал HSE UX LAB: https://t.me/hse_ux_lab Видео с невидимой гориллой: https://clck.ru/3Hunwr Подкаст «С…

1 month назад @ share.transistor.fm
Наши устройства способны на большее? Говорим о программных ограничениях
Наши устройства способны на большее? Говорим о программных ограничениях

Функции одного и того же устройства меняются в зависимости от того, в каких условиях его используют. Так происходит из-за программных ограничений. Откуда они берутся? На что распространяются? И как пользователям не позволить себя обмануть? Самат Галимов разбирается в этих вопросах вместе с редакторкой подкаста Машей Агличевой.6+. Реклама. АО «ПФ «СКБ Контур». ОГРН 1026605606620. 620144, Екатеринбург, ул. Народной Воли, 19А. erid: 2SDnjeLHht8 Контур — эко-система продуктов для бизнеса. О работе в компании: https://kontur.ru/s/a2os66jkПодкаст «Почему мы еще живы»: https://pc.st/1568720773Слушайте бонусные эпизоды «Запуск++», а еще другие бонусы студии «Либо/Либо» по подписке ЛибоЛибо+ в Apple…

1 month, 2 weeks назад @ share.transistor.fm
Интероперабельность. Как подружить сервисы между собой
Интероперабельность. Как подружить сервисы между собой

Устройства и программы, которыми мы пользуемся, умеют намного больше, чем мы можем себе представить. В США и других странах активисты борются за то, чтобы технологии были более совместимыми, а производители давали покупателям больше свободы решать, как пользоваться их продуктами. Почему это важно и какие крутые возможности появятся в интероперабельном будущем? Обсуждаем с активистом в сфере цифровых прав Кори Доктороу. 6+. Реклама. АО «ПФ «СКБ Контур». ОГРН 1026605606620. 620144, Екатеринбург, ул. Народной Воли, 19А. erid: 2SDnjdDJ444Контур — экосистема продуктов для бизнеса. О работе в компании: https://kontur.ru/s/a2os66jk Полная версию разговора на английском языке доступна по подписке. …

1 month, 2 weeks назад @ share.transistor.fm
Как россияне остались без YouTube
Как россияне остались без YouTube

Еще несколько месяцев назад YouTube смотрели около 100 миллионов россиян. В июле пользователи начали жаловаться на медленную загрузку видео, сейчас их вообще не получается запустить. Как блокировка такого популярного сервиса стала возможна? И что значил YouTube для россиян? Самат Галимов говорит с исследовательницей интернета Полиной Колозариди и одним из ведущих специалистов по блокировкам в рунете Филиппом Кулиным.Сайт проекта «Эшер II»: https://usher2.club/ Телеграм-канал «Эшер II A+»: https://t.me/usher2«Эшер II». Рассказ из книги Рея Брэдбери «Марсианские хроники»: https://usher2.club/usher2 Ссылка на бесплатный VPN-сервис: https://vpngen.org/ Подкаст «Закат империи»: https://pc.st/149…

1 month, 3 weeks назад @ share.transistor.fm
GDPR. Как устроена защита персональных данных
GDPR. Как устроена защита персональных данных

GDPR — это регламент Евросоюза о персональных данных, изменивший цифровое пространство во всем мире. Из-за него компании могут собирать данные о пользователях только по определенному алгоритму, а люди — влиять на то, какой информацией делятся. По каким правилам собирают наши данные? Кто их придумал? И как обезопасить себя? Самат Галимов говорит с Сергеем Сайгановым — сооснователем юридической фирмы Comply.6+. Реклама. АО «ПФ «СКБ Контур». ОГРН 1026605606620. 620144, Екатеринбург, ул. Народной Воли, 19А. erid: 2SDnjchXZZvКонтур — IT-разработчик продуктовой экосистемы для бизнеса. О работе в компании: https://kontur.ru/s/a2os66jkПоддержите студию подкастов «Либо/Либо», которая выпускает этот …

2 months назад @ share.transistor.fm
Как работает спутниковый интернет
Как работает спутниковый интернет

Спутники в космосе надежнее, чем кабели на дне океана? Можно ли заблокировать спутниковый интернет? Как Starlink вырвался вперед на рынке? В этом эпизоде разбираемся, как устроен и как регулируется спутниковый интернет. Гости эпизода — киберадвокат и основатель общественной организации «Роскомсвобода» Саркис Дарбинян и популяризатор космонавтики Виталий Егоров.6+. Реклама. АО «ПФ «СКБ Контур». ОГРН 1026605606620. 620144, Екатеринбург, ул. Народной Воли, 19А. erid: 2SDnjeLHht8Контур — IT-разработчик продуктовой экосистемы для бизнеса. О работе в компании: https://kontur.ru/s/a2os66jkБлог Виталия: https://www.youtube.com/@egorovkot Подкаст «На каком основании»: https://pc.st/1735291623Выпуск …

2 months, 1 week назад @ share.transistor.fm
Что означает появление DeepSeek
Что означает появление DeepSeek

На рынке искусственного интеллекта появился новый игрок. Китайская нейросеть DeepSeek сравнима по качеству с моделями OpenAI, Anthropic и Google, но на ее разработку потратили в десятки раз меньше. Вместе с Артемом Родичевым из стартапа Ex-Human разбираемся, как у DeepSeek это получилось, что это значит для лидеров индустрии и как отразится на обычных пользователях.6+. Реклама. АО «ПФ «СКБ Контур». ОГРН 1026605606620. 620144, Екатеринбург, ул. Народной Воли, 19А. erid: 2SDnjeQu4bvКонтур — IT-разработчик продуктовой экосистемы для бизнеса. О работе в компании: https://kontur.ru/s/a2os66jkСсылка на курс студии «Либо/Либо» по подкастам: https://course.libolibo.me/ Выпуск с участием Артема про …

2 months, 2 weeks назад @ share.transistor.fm
Как приложения оказываются на наших устройствах
Как приложения оказываются на наших устройствах

Купить телефон с хорошим дизайном или возможностью скачать приложение банка? Это выбор, перед которым оказываются пользователи и у которого нет технических причин. Как приложения попадают в AppStore? Что свободнее: телефоны или компьютеры? И кто решает, как пользователям распоряжаться своими устройствами? Самат Галимов ищет ответы вместе с редакторкой подкаста Машей Агличевой.6+. Реклама. АО «ПФ «СКБ Контур». ОГРН 1026605606620. 620144, Екатеринбург, ул. Народной Воли, 19А. erid: 2SDnjbt4aGLКонтур — IT-разработчик продуктовой экосистемы для бизнеса. О работе в компании: https://kontur.ru/s/a2os66jkПодкаст «Это непросто»: https://pc.st/1437512522 Выпуск «Это непросто» про лимонады lapochka: …

2 months, 3 weeks назад @ share.transistor.fm
Почему Telegram стал центром цифровой жизни
Почему Telegram стал центром цифровой жизни

Продуктовые решения больших площадок влияют на то, как мы общаемся с близкими, взаимодействуем с контентом и сами его создаем. Телеграм — уникальный продукт, в котором все такие решения принимаются одним человеком. Что в нем сделано иначе и как от этого меняется пользовательский опыт? Разбираемся вместе с Йованом Савовичем, создателем Лепрозория и dirty.ru.16+. Реклама. АО «ПФ «СКБ Контур». ОГРН 1026605606620. 620144, Екатеринбург, ул. Народной Воли, 19А. erid: 2SDnjeWaYMAКонтур — IT-разработчик продуктовой экосистемы для бизнеса. О работе в компании: https://kontur.ru/s/a2os66jk Ссылка на прошлый эпизод с Йованом: https://pc.st/e/28UiJE1hweX Слушайте бонусные эпизоды «Запуск++», а еще друг…

3 months назад @ share.transistor.fm
Пространство (не)свободы: как развивался интернет
Пространство (не)свободы: как развивался интернет

Запуск завтра возвращается с новыми эпизодами! 12-й сезон — о власти в цифровом пространстве. В первом выпуске Самат пытается проследить, как менялся интернет по мере прихода туда новых пользователей, больших технологических компаний и государств. Сбылись ли надежды его создателей? Кто на самом деле контролирует цифровое пространство? И есть ли место для технооптимизма в 2025 году? На эти вопросы помогает ответить Алёна Епифанова, исследовательница в германском Совете по международным отношениям.16+. Реклама. АО «ПФ «СКБ Контур». ОГРН 1026605606620. 620144, Екатеринбург, ул. Народной Воли, 19А. erid: 2SDnje73pCUКонтур — IT-разработчик продуктовой экосистемы для бизнеса. О работе в компании:…

3 months, 1 week назад @ share.transistor.fm
Блокчейн, AR/VR и искусственный интеллект — что изменилось за пять лет? [онлайн-трансляция]
Блокчейн, AR/VR и искусственный интеллект — что изменилось за пять лет? [онлайн-трансляция]

«Запуску завтра» исполнилось пять лет! Неделю назад мы провели праздничную трансляцию, на которой обсудили, что происходило в самых горячих областях индустрии всё это время и куда движется мир технологий теперь. Помогали нам в этом гости наших прошлых эпизодов: Кирилл Пименов рассказал про блокчейн, Артем Родичев порассуждал про будущее искусственного интеллекта, а Ольга Нова — про виртуальную и дополненную реальность. Для тех, кто не смог к нам присоединиться — трансляцию можно послушать в записи в этом эпизоде. Спасибо, что вы с нами!Эпизоды «Запуска завтра» с Кириллом Пименовым и другими экспертами про блокчейн:Эпизод про NFT: https://pc.st/e/9Cx1gPfMK5yЭпизод про криптовалюты: https://p…

4 months, 3 weeks назад @ share.transistor.fm
Приходите праздновать пятилетие «Запуска завтра» — онлайн-трансляция 28 ноября
Приходите праздновать пятилетие «Запуска завтра» — онлайн-трансляция 28 ноября

В конце ноября нашему подкасту исполняется ПЯТЬ лет. Мы очень благодарны, что вы все это время слушаете нас, и хотим отпраздновать пятилетие вместе! В четверг 28 ноября в 19:00 по Москве мы проведем праздничную трансляцию. Самат вместе с гостями будет обсуждать главные технологические события и открытия последних пяти лет: крипту, блокчейн, виртуальную реальность, искусственный интеллект, большие лингвистические модели. Мы расскажем про самые горячие темы из мира технологий, попробуем построить прогнозы на будущее и, конечно, дадим возможность вам задавать свои вопросы! Трансляция пройдет в телеграм-канале студии «Либо/Либо», которая выпускает этот подкаст. Подпишитесь, чтобы не пропустить:…

5 months назад @ share.transistor.fm
Moscow Python Podcast Moscow Python Podcast
последний пост 13 часов назад
Day Special: типизация в Python или mypy, Any и дженерики под микроскопом
Day Special: типизация в Python или mypy, Any и дженерики под микроскопом

Python Day на Positive Hack Days 2025 — https://clck.ru/3KW4fm Ведущие – Григорий Петров и Денис Аникин Ссылки выпуска:

Курс Learn Python — https://learn.python.ru/advanced

Канал Миши в Telegram — https://t.me/tricky_python

Канал Moscow Python в Telegram — https://t.me/moscow_python

Все выпуски — https://podcast.python.ru

Митапы Moscow Python — https://moscowpython.ru

Канал Moscow Python на Rutube — https://rutube.ru/channel/45885590/

Канал Moscow Python в VK — https://vk.com/moscowpythonconf

13 часов назад @ learnpython.podbean.com
Day Special: строки в Python или магия под капотом
Day Special: строки в Python или магия под капотом

Python Day на Positive Hack Days 2025 — https://clck.ru/3KW4fm

Ведущие – Григорий Петров и Михаил Корнеев

Ссылки выпуска:

Курс Learn Python — https://learn.python.ru/advanced Канал Миши в Telegram — https://t.me/tricky_python Канал Moscow Python в Telegram — https://t.me/moscow_python Все выпуски — https://podcast.python.ru Митапы Moscow Python — https://moscowpython.ru

Канал Moscow Python на Rutube — https://rutube.ru/channel/45885590/

Канал Moscow Python в VK — https://vk.com/moscowpythonconf

4 days, 22 hours назад @ learnpython.podbean.com
Новости мира Python за март 2025
Новости мира Python за март 2025

Python Day на Positive Hack Days 2025 — https://clck.ru/3KW4fm Ведущие – Григорий Петров и Михаил Корнеев

Новости выпуска: Django 5.2 — https://docs.djangoproject.com/en/5.2/releases/5.2/ PEP 751, стандарт lock-файлов в Python — https://peps.python.org/pep-0751/ Генерации UUIDv7 включена в стандартную библиотеку Python — https://habr.com/ru/news/887958/ Here’s how I use LLMs to help me write code — https://simonwillison.net/2025/Mar/11/using-llms-for-code/ PEP 779: Criteria for supported status for free-threaded Python — https://peps.python.org/pep-0779/ и https://discuss.python.org/t/pep-779-criteria-for-supported-status-for-free-threaded-python/84319 Setuptools 78.0.1 breaks the internet …

2 weeks, 6 days назад @ learnpython.podbean.com
Для чего пишут на Python в Meta
Для чего пишут на Python в Meta

Ведущие – Григорий Петров и Михаил Корнеев Ссылки выпуска:

Курс Learn Python — https://learn.python.ru/advanced Канал Миши в Telegram — https://t.me/tricky_python Канал Moscow Python в Telegram — https://t.me/moscow_python Все выпуски — https://podcast.python.ru Митапы Moscow Python — https://moscowpython.ru Канал Moscow Python на Rutube — https://rutube.ru/channel/45885590/ Канал Moscow Python в VK — https://vk.com/moscowpythonconf

1 month назад @ learnpython.podbean.com
Новости мира Python за февраль 2025
Новости мира Python за февраль 2025

https://python-day.python.ru — CFP Python Day

Ведущие – Григорий Петров и Михаил Корнеев

Новости выпуска: Первая бета LTS-релиза Django 5.2 - https://docs.djangoproject.com/en/dev/releases/5.2/ PEP 772 – Packaging governance process https://peps.python.org/pep-0772/ Official Django MongoDB Backend Public Preview - https://www.mongodb.com/blog/post/mongodb-django-backend-now-available-public-preview Poetry — https://python-poetry.org/blog/announcing-poetry-2.0.0/ Проекты на PyPI теперь можно помечать как архивные https://blog.pypi.org/posts/2025-01-30-archival/

Отклонили PEP 2026 – Calendar versioning for Python - https://peps.python.org/pep-2026/

Developer philosophy — https://qntm.org/devp…

1 month, 2 weeks назад @ learnpython.podbean.com
Заменит ли AI разработчиков / ждет ли нас AGI / зачем агентские системы разработчику
Заменит ли AI разработчиков / ждет ли нас AGI / зачем агентские системы разработчику

Предварительная запись на офлайн-курс Learn Python в Москве — https://forms.gle/wE7Lit97U9Q2q3oT9 CFP Python Day — https://python-day.python.ru Ведущие – Григорий Петров и Михаил Корнеев Ссылки от Александра Храмогина:

RAG — https://github.com/langgenius/dify - https://dify.ai/ База по промтингу — https://learnprompting.org/docs/introduction Релевантный Roadmap — https://roadmap.sh/ai-engineer Ссылки выпуска:

Курс Learn Python — https://learn.python.ru/advanced Канал Миши в Telegram — https://t.me/tricky_python Канал Moscow Python в Telegram — https://t.me/moscow_python Все выпуски — https://podcast.python.ru Митапы Moscow Python — https://moscowpython.ru Канал Moscow Python на Rutube — htt…

2 months назад @ learnpython.podbean.com
Итоги года мира Python 2024
Итоги года мира Python 2024

Предварительная запись на офлайн-курс Learn Python в Москве — https://forms.gle/wE7Lit97U9Q2q3oT9 Ведущие – Григорий Петров и Михаил Корнеев Новости выпуска: Safe external debugger interface for CPython — https://peps.python.org/pep-0768/

результат опроса Facebook об аннотациях типов в Python — https://engineering.fb.com/2024/12/09...

возможность указывать SBOM-файлы в pyproject.toml — https://peps.python.org/pep-0770/

Сравнение Django и FastAPI — https://www.david-dahan.com/blog/comp...

предложение по добавлению выравнивания в PEP 8 — https://discuss.python.org/t/pep-8-mo... Ссылки выпуска: Курс Learn Python — https://learn.python.ru/advanced

Канал Миши в Telegram — https://t.me/tricky_pyt…

2 months, 2 weeks назад @ learnpython.podbean.com
Итоги года мира Python 2024
Итоги года мира Python 2024

Спонсор подкаста: курсы по Python-разработке для тех, кто уже знаком с веб-разработкой — https://vk.cc/cADwoW Ведущие – Григорий Петров и Михаил Корнеев Обсудили в выпуске: Релиз Python 3.13 Top Python Libraries 2024 — https://tryolabs.com/blog/top-python-libraries-2024 Фичи для обеспечения безопасности PyPI (обязательный 2FA, trusted publishers) Релиз нового менеджера пакетов UV Завершение поддержки Python 3.8 Ссылки выпуска:

Курс Learn Python — https://learn.python.ru/advanced

Канал Миши в Telegram — https://t.me/tricky_python

Канал Moscow Python в Telegram — https://t.me/moscow_python

Все выпуски — https://podcast.python.ru

Митапы Moscow Python — https://moscowpython.ru

3 months, 3 weeks назад @ learnpython.podbean.com
Новости Python за ноябрь 2024
Новости Python за ноябрь 2024

Предварительная запись на офлайн-курс Learn Python в Москве — https://forms.gle/wE7Lit97U9Q2q3oT9

Спонсор подкаста: курсы по Python-разработке для тех, кто уже знаком с веб-разработкой — https://vk.cc/cADwoW Ведущие – Григорий Петров и Михаил Корнеев Новости выпуска Python сместил Javascript с первого места по используемости — https://github.blog/news-insights/octoverse/octoverse-2024/ PEP 750 – Template Strings — https://peps.python.org/pep-0750/ Эксперементальная поддержка partial validation в Pydantic 2.10 — https://pydantic.dev/articles/pydantic-v2-10-release#support-for-partial-validation-with-experimental_allow_partial PyPI теперь поддерживает цифровую сертификацию — https://blog.pypi…

4 months, 1 week назад @ learnpython.podbean.com
Как из Python, Open source и такой-то матери построить бизнес
Как из Python, Open source и такой-то матери построить бизнес

Ведущие – Григорий Петров и Михаил Корнеев Ссылки выпуска: Курс Learn Python — https://learn.python.ru/advanced Канал Миши в Telegram — https://t.me/tricky_python Канал Moscow Python в Telegram — https://t.me/moscow_python Все выпуски — https://podcast.python.ru Митапы Moscow Python — https://moscowpython.ru Канал Moscow Python на Rutube — https://rutube.ru/channel/45885590/

5 months назад @ learnpython.podbean.com
3.13 и другие новости за октябрь 2024
3.13 и другие новости за октябрь 2024

Спонсор подкаста: курсы по Python-разработке для тех, кто уже знаком с веб-разработкой — https://vk.cc/cADwoW Ведущие – Григорий Петров и Михаил Корнеев Новости выпуска:

Python 3.13 — https://pythoninsider.blogspot.com/2024/10/python-3130-final-released.html Jacob Kaplan-Moss рассказал о финансах Django Software Foundation — https://jacobian.org/2024/oct/8/dsf-one-million/ PEP 735 — https://peps.python.org/pep-0735/ PEP 758 — https://peps.python.org/pep-0758/ PEP 761 — https://peps.python.org/pep-0761/ PEP 760 — https://peps.python.org/pep-0760/ Ссылки выпуска:

Курс Learn Python — https://learn.python.ru/advanced Канал Миши в Telegram — https://t.me/tricky_python Канал Moscow Python в Teleg…

5 months, 3 weeks назад @ learnpython.podbean.com
Релиз 3.13 и когда перестать использовать 3.8 / Python Developers Survey 2023 / Дискуссия про uv
Релиз 3.13 и когда перестать использовать 3.8 / Python Developers Survey 2023 / Дискуссия про uv

Спонсор подкаста: курсы по Python-разработке для тех, кто уже знаком с веб-разработкой — https://vk.cc/cADwoW Ведущие – Никита Соболев и Михаил Корнеев

Новости выпуска: Релиз 3.13 перенесли на 7-е октября — https://discuss.python.org/t/incremental-gc-and-pushing-back-the-3-13-0-release/65285 Время перестать использовать 3.8 — https://pythonspeed.com/articles/stop-using-python-3.8/ Когда пора апргрейдиться до 3.13 — https://pythonspeed.com/articles/upgrade-python-3.13/ Python Developers Survey 2023 — https://lp.jetbrains.com/python-developers-survey-2023/ Большая дискуссия про uv в хвиторе — https://simonwillison.net/2024/Sep/8/uv-under-discussion-on-mastodon/ Каналы Никиты Соболева: https:/…

6 months, 2 weeks назад @ learnpython.podbean.com
Django 5.1 / Релиз uv / PyPI реагируют на Malware в течение суток / Рейтинг популярности ЯП от IEEE
Django 5.1 / Релиз uv / PyPI реагируют на Malware в течение суток / Рейтинг популярности ЯП от IEEE

Спонсор подкаста: курсы по Python-разработке для тех, кто уже знаком с веб-разработкой — https://vk.cc/cADwoW Ведущие – Григорий Петров и Михаил Корнеев

Новости выпуска:

Вышла Django 5.1

Большой релиз uv PyPI снизили время реагировании на mailware до 24 часов

IEEE опубликовали очередной рейтинг популярности языков, python на первом месте Ссылки выпуска:

Курс Learn Python — https://learn.python.ru/advanced

Канал Миши в Telegram — https://t.me/tricky_python Канал Moscow Python в Telegram — https://t.me/moscow_python Все выпуски — https://podcast.python.ru Митапы Moscow Python — https://moscowpython.ru

7 months, 1 week назад @ learnpython.podbean.com
Зачем гуманитариям изучать Python?
Зачем гуманитариям изучать Python? 8 months, 1 week назад @ learnpython.podbean.com
Новости Python за июль 2024
Новости Python за июль 2024

Спонсор подкаста — https://learn.python.ru/advanced

Ведущие – Григорий Петров и Михаил Корнеев Новости выпуска: Утечка токена для полного доступа к GitHub-репозиториям проекта Python

Запущен сайт про nogil-питон

Python grapples with Apple App Store rejections

Вышел Polars 1.0 PEP 751 общий формал для lock-файлов зависимостей Ссылки выпуска:

Курс Learn Python — https://learn.python.ru/advanced

Канал Миши в Telegram — https://t.me/tricky_python Канал Moscow Python в Telegram — https://t.me/moscow_python Все выпуски — https://podcast.python.ru Митапы Moscow Python — https://moscowpython.ru

8 months, 3 weeks назад @ learnpython.podbean.com
Podlodka Podcast Podlodka Podcast
последний пост 4 days, 21 hours назад
Podlodka #421 – Прогнозирование погоды
Podlodka #421 – Прогнозирование погоды Podlodka #421 – Прогнозирование погоды

За последнее десятилетие технологии сделали огромный скачок вперед: в наши карманах лежат вычислительные устройства невероятной мощи, а искусственный интеллект вот-вот перешагнет порог AGI. Но при всем при этом получить надежный прогноз погоды на месяц вперед – задача где-то за гранью реальности. Чтобы разобраться, почему погода – это настолько сложно, мы позвали Александра Ганьшина, руководителя Яндекс Погоды, который рассказал кучу интересного про историю развития методов прогнозирования, state of the art пайплайны сбора и обработки данных, и даже про то, как на данных о погоде строить бизнес. Также ждем вас, ваши лайки, репосты и комменты в мессенджерах и соцсетях! Telegram-чат: https://…

4 days, 21 hours назад @ soundcloud.com
Podlodka #420 – Crystal
Podlodka #420 – Crystal Podlodka #420 – Crystal

Все языки программирования вдохновляются друг другом, но иногда эволюцию конкретных идей между языками отследить довольно сложно. Crystal – уникальный случай. Его авторы одновременно невероятно сильно любили синтаксис Ruby и компилируемые языки со статической типизацией. В итоге у них получился очень душевный язык, на котором можно выразительно описывать как высокоуровневую бизнес-логику, так и требовательный к производительности низкоуровневый код. Сергей Кузнецов - разработчик дебаггера для Crystal, поделился своей большой любовью к языку и рассказал много интересного про то, как он устроен. Также ждем вас, ваши лайки, репосты и комменты в мессенджерах и соцсетях! Telegram-чат: https://t.…

1 week, 4 days назад @ soundcloud.com
Podlodka #419 – Готовим красиво между митингами
Podlodka #419 – Готовим красиво между митингами Podlodka #419 – Готовим красиво между митингами

В этом выпуске С Тоней Поповой говорим о том, как подружиться с едой и сделать готовку частью повседневной жизни: не изматывающей, а вдохновляющей. Обсуждаем что такое “лего-подход” к готовке, и как один кусок тыквы превращается в три разных блюда; как сделать еду красивой, не используя трюфели и золото; как собрать удобную и рабочую кладовую, которая сэкономит деньги, время и нервные клетки; почему планеры питания не работают и как сделать, чтобы заработали; какой минимум посуды нужен, чтобы вы не бросили готовить через неделю. Этот выпуск для всех, кто хочет начать готовить вкусно, красиво и просто и готовить чаще, но тратить на это меньше сил. Также ждем вас, ваши лайки, репосты и коммен…

2 weeks, 5 days назад @ soundcloud.com
Podlodka #418 – Профессия: системный аналитик
Podlodka #418 – Профессия: системный аналитик Podlodka #418 – Профессия: системный аналитик

Системный аналитик — тот самый невидимый связующий элемент между бизнесом и технологиями. В новом выпуске вместе с Ольгой Пономарёвой, основательницей онлайн-школы по системному анализу, разбираемся, чем эта роль отличается от бизнес-аналитики, как распределяются зоны ответственности между продактами, системными аналитиками и архитекторами, и какие конфигурации команд самые эффективные. Обсуждаем, что ждёт системных аналитиков в эпоху AI, куда можно расти дальше и как понять, что эта сфера — твоя и как вкатиться в айти через системный анализ. Также ждем вас, ваши лайки, репосты и комменты в мессенджерах и соцсетях! Telegram-чат: https://t.me/podlodka Telegram-канал: https://t.me/podlodkanew…

3 weeks, 5 days назад @ soundcloud.com
Podlodka #417 – Swift
Podlodka #417 – Swift Podlodka #417 – Swift

Большинство из вас знает Swift как нишевый язык для iOS разработки. Но на самом деле – это очень круто задизайненный язык программирования общего назначения, который по многим параметрам выигрывает у C++ или Rust. Swift избегает крайностей и находит качественный баланс, оставаясь консервативным там, где это нужно, и при этом привнося много новых идей. Про историю развития, ключевые фичи и необычные технические концепции в языке нам рассказал Глеб Лукьянец. Партнер эпизода — экосистема для бизнеса Контур. Каждая третья компания в России пользуется их продуктами. 2500+ разработчиков развивают сервисы и инфраструктурные решения на C# под .NET, Python, Java, Go. Все iOS-приложения написаны на S…

1 month назад @ soundcloud.com
Podlodka #416 – Node.js
Podlodka #416 – Node.js Podlodka #416 – Node.js

Node.js начинался с невинного вопроса: «А что будет, если запустить Javascript вне браузера?». Несмотря на предубеждения и скепсис, отрицать бессмысленно – эксперимент удался, ведь миллионы разработчиков используют Node.js каждый день. Почему так вышло – разбираемся с Игорем Антоновым! Также ждем вас, ваши лайки, репосты и комменты в мессенджерах и соцсетях! Telegram-чат: https://t.me/podlodka Telegram-канал: https://t.me/podlodkanews Страница в Facebook: www.facebook.com/podlodkacast/ Twitter-аккаунт: https://twitter.com/PodlodkaPodcast Ведущие в выпуске:

Женя Кателла, Катя Петрова Полезные ссылки: Блог «Про JavaScript и разработку» в телеграм — https://t.me/antonovjs

Блог «Про JavaScript …

1 month, 1 week назад @ soundcloud.com
Podlodka #415 – Лямбда исчисление
Podlodka #415 – Лямбда исчисление Podlodka #415 – Лямбда исчисление

Лямбда исчисление — база! Или нет? Разбираемся в новом выпуске с Виталием Брагилевским! Как лямбда исчисление появилось и почему эта формальная система так мощна и изящна? Как связаны между собой Чёрч и Тьюринг? И как в конце-концов труды Чёрча повлияли на Lisp, Haskell, и другие функциональные языки? История, математика, теория языков программирования и щепоточка отборного юмора — скорее включайте новый выпуск, чтобы насладиться всем и сразу! Партнёр эпизода — компания YADRO. YADRO — это крупнейшая технологическая компания, которая создает фундаментальные для российского рынка продукты, начиная от серверов, и заканчивая собственной базовой станцией. Большое инженерное сообщество, амбициозн…

1 month, 2 weeks назад @ soundcloud.com
Podlodka #414 – Высшее образование для программиста
Podlodka #414 – Высшее образование для программиста Podlodka #414 – Высшее образование для программиста

Вместе с Иваном Углянским, разработчиком виртуальных машин и одним из авторов профиля “Системное программирование” в ММФ НГУ, обсуждаем вечные вопросы про программистов и высшее образование. Нужна ли вышка для того, чтобы стать хорошим программистом? А если да, то чему вообще нужно учить студентов, как удерживать баланс между необходимой теорией и прикладными знаниями, и одновременно с этим готовить выпускников к будущей реальной жизни? Также ждем вас, ваши лайки, репосты и комменты в мессенджерах и соцсетях! Telegram-чат: https://t.me/podlodka Telegram-канал: https://t.me/podlodkanews Страница в Facebook: www.facebook.com/podlodkacast/ Twitter-аккаунт: https://twitter.com/PodlodkaPodcast В…

1 month, 3 weeks назад @ soundcloud.com
Podlodka #413 – IT в логистике
Podlodka #413 – IT в логистике Podlodka #413 – IT в логистике

Как работает логистика на уровне IT-продукта? CTO X5 Александр Костин объясняет, почему управление поставками — это не просто оптимизация маршрутов, а сложная оркестрация физических процессов, данных и автоматизированных решений. Поговорим о том, какие системы помогают прогнозировать запасы, как строится маршрутизация курьеров, почему внедрение фич идет медленно, а A/B-тесты — редкость. Также ждем вас, ваши лайки, репосты и комменты в мессенджерах и соцсетях! Telegram-чат: https://t.me/podlodka

Telegram-канал: https://t.me/podlodkanews Страница в Facebook: https://facebook.com/podlodkacast/ Twitter-аккаунт: https://twitter.com/PodlodkaPodcast Ведущие в выпуске:

Стас Цыганов, Катя Петрова

2 months назад @ soundcloud.com
Podlodka #412 – Как создаются истории
Podlodka #412 – Как создаются истории Podlodka #412 – Как создаются истории

В этом выпуске мы вместе с Алексеем Поляриновым – автором таких книг, как Кадавры и Риф – разбираемся в непростых вопросах из мира писательства. Например, для кого писать – для себя, или для читателя? Должно ли читателю всегда быть приятно? Открытые концовки – это хорошо, или автору просто лень? Все ответы – в выпуске! Также ждем вас, ваши лайки, репосты и комменты в мессенджерах и соцсетях! Telegram-чат: https://t.me/podlodka Telegram-канал: https://t.me/podlodkanews Страница в Facebook: www.facebook.com/podlodkacast/ Twitter-аккаунт: https://twitter.com/PodlodkaPodcast Ведущие в выпуске:

Женя Кателла, Катя Петрова Полезные ссылки: Telegram-канал Алексея

https://t.me/Polyarinov Инстаграм А…

2 months, 1 week назад @ soundcloud.com
Podlodka #411 – Открытие зарплаты
Podlodka #411 – Открытие зарплаты Podlodka #411 – Открытие зарплаты

Информация о зарплатах в компаниях чаще всего скрыта; в лучшем случае известны вилки. При этом зарплата — это одна из главных метрик, по которой сотрудник оценивается работодателем. Но если зарплаты закрыты, можно ли быть уверенным в справедливом распределении фонда оплаты труда? И возможна ли вообще справедливость в таких условиях? Некоторые компании решаются на радикальный шаг — открывают информацию о зарплатах для всех сотрудников. Зачем они это делают? Какие плюсы и риски несет эта практика? Включайте выпуск! В гостях — Антон Бевзюк, который рассказал об опыте внедрения открытых зарплат на примере MindBox. Также ждем вас, ваши лайки, репосты и комменты в мессенджерах и соцсетях! Telegra…

2 months, 2 weeks назад @ soundcloud.com
Podlodka #410 – SexTech
Podlodka #410 – SexTech Podlodka #410 – SexTech

В этом выпуске мы погружаемся в мир секстеха вместе с Таней Дмитриевой — секс-просветительницей, предпринимательницей и терапевткой. Обсуждаем, какие инновации уже существуют: от виртуальных партнеров и AI до теледильдоники и иммерсивного опыта. Разбираемся, как развивается рынок секс-игрушек, какие приложения помогают в планировании сексуальной жизни и чем сексологи отличаются от классических психотерапевтов. Ну и конечно говорим о будущем индустрии, вопросах этики, цензуры и маркетинга. Также ждем вас, ваши лайки, репосты и комменты в мессенджерах и соцсетях! Telegram-чат: https://t.me/podlodka Telegram-канал: https://t.me/podlodkanews Страница в Facebook: www.facebook.com/podlodkacast/ T…

2 months, 3 weeks назад @ soundcloud.com
Podlodka #409 – Релокация в США, часть 2
Podlodka #409 – Релокация в США, часть 2 Podlodka #409 – Релокация в США, часть 2

Снова в гостях Артем Зиннатуллин и снова трехчасовой хронометраж, а что это значит? Все верно – это вторая часть выпуска про релокацию в США! Как никогда вовремя: в стране большие перемены, и совершенно непонятно, что это значит для релокантов. Поговорили и про это, и про бытовые нюансы, начиная от жилья и налогов, и заканчивая автомобилями. Также ждем вас, ваши лайки, репосты и комменты в мессенджерах и соцсетях! Telegram-чат: https://t.me/podlodka Telegram-канал: https://t.me/podlodkanews Страница в Facebook: www.facebook.com/podlodkacast/ Twitter-аккаунт: https://twitter.com/PodlodkaPodcast Ведущие в выпуске:

Женя Кателла, Аня Симонова Полезные ссылки: Твиттер Артема

https://x.com/abstra…

2 months, 4 weeks назад @ soundcloud.com
Podlodka #408 – Смена профессии в IT
Podlodka #408 – Смена профессии в IT Podlodka #408 – Смена профессии в IT

Смена профессии в IT – сложный, но увлекательный процесс, который прошел каждый из ведущих Podlodka. В этом выпуске обсуждаем личные истории переходов, стандартные треки смены ролей и мотивацию, которая движет такими решениями. Разбираем, как грамотно организовать внутренний или внешний переход, подготовить резюме, избежать ошибок и не сжечь мосты. Делимся лайфхаками как прокачиваться для новой роли без рабочих задач, а уже после перехода преодолевать синдром самозванца и справляться с трудностями на новом месте. Также ждем вас, ваши лайки, репосты и комменты в мессенджерах и соцсетях! Telegram-чат: https://t.me/podlodka Telegram-канал: https://t.me/podlodkanews Страница в Facebook: www.fac…

3 months назад @ soundcloud.com
Podlodka #407 – Self-hosting
Podlodka #407 – Self-hosting Podlodka #407 – Self-hosting

Одно из самых айтишных хобби – селфхостинг. Вместо того, чтобы полагаться на ненадежных облачных провайдеров, которые могут вас забанить в любой день по цвету паспорта, перед этим случайно слив ваши приватные данные, вы поднимаете свой собственный домашний сервер и разворачиваете на нем все, что нужно для комфортной жизни. Роман Богданов, инженер с огромным опытом системного администрирования и селфхостинга, рассказал нам о том, как правильно вкатиться в селфхостинг и собрать свой сетап. Также ждем вас, ваши лайки, репосты и комменты в мессенджерах и соцсетях! Telegram-чат: https://t.me/podlodka Telegram-канал: https://t.me/podlodkanews Страница в Facebook: www.facebook.com/podlodkacast/ Tw…

3 months, 1 week назад @ soundcloud.com
Проветримся! Проветримся!
последний пост 1 day, 21 hours назад
Борис Тарасов: от Маруси до Ровера
Борис Тарасов: от Маруси до Ровера

Борис Тарасов занимается промышленным дизайном в avride. Support the show ApplePodcasts: https://apple.co/2Psx8yd Я.Музыка: https://clck.ru/JJB8y Патреон: https://www.patreon.com/progulka

1 day, 21 hours назад @ buzzsprout.com
Книжный клуб: Диапазон
Книжный клуб: Диапазон

https://www.goodreads.com/book/show/41795733-range Support the show ApplePodcasts: https://apple.co/2Psx8yd Я.Музыка: https://clck.ru/JJB8y Патреон: https://www.patreon.com/progulka

1 week, 2 days назад @ buzzsprout.com
Анна Ривина: домашнее насилие
Анна Ривина: домашнее насилие

Анна Ривина эксперт по теме домашнего насилия и гендерной дискриминации, основательница Центра «Насилию.нет», Rivina Foundation и проекта Labirint. Поддержать русскоязычных женщин в эмиграции, которые оказались в ситуации насилия, можно здесь: https://rivina.foundation/supporteng/ Support the show ApplePodcasts: https://apple.co/2Psx8yd Я.Музыка: https://clck.ru/JJB8y Патреон: https://www.patreon.com/progulka

2 weeks, 3 days назад @ buzzsprout.com
Книжный клуб: Амстердам История Самого Либерального Города
Книжный клуб: Амстердам История Самого Либерального Города

Пытаемся перезапустить сезон и пробуем новый формат: обзор книги. https://www.goodreads.com/book/show/17288660-amsterdam Support the show ApplePodcasts: https://apple.co/2Psx8yd Я.Музыка: https://clck.ru/JJB8y Патреон: https://www.patreon.com/progulka

2 weeks, 4 days назад @ buzzsprout.com
Александр Мерзликин: чемпионат по сну
Александр Мерзликин: чемпионат по сну

Александр Мерзликин — основатель стартапа Sleeptery, который предлагает игровой подход для улучшения сна.Support the showApplePodcasts: https://apple.co/2Psx8yd Я.Музыка: https://clck.ru/JJB8yПатреон: https://www.patreon.com/progulka

4 months, 2 weeks назад @ buzzsprout.com
Надежда Бей: Фиджитал Искусство
Надежда Бей: Фиджитал Искусство

Надежда Бей — VR-художница и резидент фиджитал галереи Охра.Канал Нади: https://t.me/irrealartКанал Охры: https://t.me/phygitalgalleryПолезные книги:Ната Покровская и Антон Уткин: Белое зеркало. Учебник по интерактивному сторителлингу в кино, VR и иммерсивном театре.Cyane Tornatzky, Brendan Kelley "An Artistic Approach to Virtual Reality"Curtis Hickman "Hyper-reality: The art of designing impossible experiences"Кристиана Пол "Цифровое искусство"Support the showApplePodcasts: https://apple.co/...

4 months, 3 weeks назад @ buzzsprout.com
Никита Калинин: петербургская математическая школ
Никита Калинин: петербургская математическая школ

Никита Калинин — Associate Professor в Технионе в Гуанджоу и автор канала Tropical Saint-Petersburg. Мы поговорили с ним про Петебругскую математику и математиков.Support the showApplePodcasts: https://apple.co/2Psx8yd Я.Музыка: https://clck.ru/JJB8yПатреон: https://www.patreon.com/progulka

5 months назад @ buzzsprout.com
Елена Доброхотова: как сказать смерти "не сейчас"
Елена Доброхотова: как сказать смерти "не сейчас"

Елена Доброхотова — сооснователь стартапа Not Yet. Мы поговорили с ней о рынке медицинских носимых устройств, о здоровье и старении.Support the showApplePodcasts: https://apple.co/2Psx8yd Я.Музыка: https://clck.ru/JJB8yПатреон: https://www.patreon.com/progulka

5 months, 1 week назад @ buzzsprout.com
Игорь Кузьмичев: чудаки города Ленинграда
Игорь Кузьмичев: чудаки города Ленинграда

Игорь Кузьмичёв исследует "вторую культуру" Ленинграда и ведёт телеграм-канал "Здесь был Майк" Telegram: t.me/mikewashereSupport the showApplePodcasts: https://apple.co/2Psx8yd Я.Музыка: https://clck.ru/JJB8yПатреон: https://www.patreon.com/progulka

5 months, 2 weeks назад @ buzzsprout.com
Геннадий Асиньяров: "Марсианин" из Красноярска
Геннадий Асиньяров: "Марсианин" из Красноярска

Геннадий Асиньяров — кандидат биологических наук, участник проекта БИОС-3 в рамках которого исследовались возможности замкнутых систем жизнеобеспечения. Такие системы гипотетически могли бы использоваться для колонизации Марса.Геннадий Захарович также один из создателей методики НООГЕН. Книга: https://shorturl.at/vC2vwSupport the showApplePodcasts: https://apple.co/2Psx8yd Я.Музыка: https://clck.ru/JJB8yПатреон: https://www.patreon.com/progulka

5 months, 3 weeks назад @ buzzsprout.com
Сергей Нурк: как и зачем читают геном
Сергей Нурк: как и зачем читают геном

Сергей Нурк руководит командой разработки биоинформатических инструментов в Oxford Nanopore technologies.Support the showApplePodcasts: https://apple.co/2Psx8yd Я.Музыка: https://clck.ru/JJB8yПатреон: https://www.patreon.com/progulka

6 months назад @ buzzsprout.com
Александр Гечис: "GTA" на автозаводе
Александр Гечис: "GTA" на автозаводе

Александр Гечис разрабатывает алгоритмы для немецкого стартапа Kopernikus Automotive. Благодаря работе Александра автомобили сами могут перемещаться по фабрике от цеха к цеху в процессе производства.Support the showApplePodcasts: https://apple.co/2Psx8yd Я.Музыка: https://clck.ru/JJB8yПатреон: https://www.patreon.com/progulka

6 months, 2 weeks назад @ buzzsprout.com
Артём Родичев: эмпатия искусственного интеллекта
Артём Родичев: эмпатия искусственного интеллекта

Артём Родичев — основатель и CEO стартапа ex-Human. ex-Human создаёт искусственный интеллект, способный поддерживать беседу на любую, даже очень личную, тему.Ex-human AI: https://exh.ai/Support the Show.ApplePodcasts: https://apple.co/2Psx8yd GooglePodcasts: https://shorturl.at/finK1 Я.Музыка: https://clck.ru/JJB8yПатреон: https://www.patreon.com/progulka

9 months назад @ buzzsprout.com
Наталья Шагарина: ИИ для семьи
Наталья Шагарина: ИИ для семьи

Наталия Шагарина — серийная предпринимательница. Её новый стартап Аврора - виртуальный помощник для семей. Аврора помогает координировать расписание и справляться с рутиной, осовобождая силы и время, - чтобы все могли заниматься самым важным.Support the Show.ApplePodcasts: https://apple.co/2Psx8yd GooglePodcasts: https://shorturl.at/finK1 Я.Музыка: https://clck.ru/JJB8yПатреон: https://www.patreon.com/progulka

9 months, 2 weeks назад @ buzzsprout.com
Иван Курилла: рабство и крепостное право
Иван Курилла: рабство и крепостное право

19 февраля (по старому стилю) или 3 марта (по новому) 1861 года в Российской Империи указом императора Александра Второго отменили крепостное право.Это вторая серия двухсерийного разговора. Сегодня мы говорим с историком Иваном Куриллой, специалистом по русско-американским отношениям о схожем и различном между рабством в США и крепостничеством в России.Support the Show.ApplePodcasts: https://apple.co/2Psx8yd GooglePodcasts: https://shorturl.at/finK1 Я.Музыка: https://clck.ru/JJB8yПатрео...

9 months, 3 weeks назад @ buzzsprout.com
Вы находитесь здесь Вы находитесь здесь
последний пост None
Comand Line Heroes by RedHat Comand Line Heroes by RedHat
последний пост None
Python Bytes Python Bytes
последний пост 5 days назад
#429 Nitpicking Python
#429 Nitpicking Python #429 Nitpicking Python

Topics include Huly, CVE Foundation, drawdb, and 14 Advanced Python Features.

5 days назад @ pythonbytes.fm
#428 How old is your Python?
#428 How old is your Python? #428 How old is your Python?

Topics include How to Write a Git Commit Message, Caddy Web Server, , and juv.

1 week, 5 days назад @ pythonbytes.fm
#427 Rise of the Python Lord
#427 Rise of the Python Lord #427 Rise of the Python Lord

Topics include Git Town, PEP 751 – A file format to record Python dependencies for installation reproducibility, git-who watchgha, and Share Python Scripts Like a Pro: uv and PEP 723 for Easy Deployment.

2 weeks, 5 days назад @ pythonbytes.fm
#426 Committing to Formatted Markdown
#426 Committing to Formatted Markdown #426 Committing to Formatted Markdown

Topics include mdformat, pre-commit-uv, , and Serie books.

3 weeks, 5 days назад @ pythonbytes.fm
#425 If You Were a Klingon Programmer
#425 If You Were a Klingon Programmer #425 If You Were a Klingon Programmer

Topics include Why aren't you using uv, Python Developer Tooling Handbook, Calling all doc writers: blacken-docs, and Reinventing notebooks as reusable Python programs.

1 month назад @ pythonbytes.fm
#424 We Will Test in Production
#424 We Will Test in Production #424 We Will Test in Production

Topics include The weird quirk with rounding in Python, Python interpreter adds tail calls, Remove punctuation from a string with translate and maketrans, and.

1 month, 1 week назад @ pythonbytes.fm
#423 Traveling the Python Universe
#423 Traveling the Python Universe #423 Traveling the Python Universe

Topics include pysqlscribe, A map of Python, Rust, C++, and Python trends in jobs on Hacker News 2025), and The features of Python's help() function.

1 month, 2 weeks назад @ pythonbytes.fm
#422 You need 4 spaces
#422 You need 4 spaces #422 You need 4 spaces

Topics include My 2025 uv-based Python Project Layout for Production Apps, aiolimiter, A peek into a possible future of Python in the browser, and Reloadium.

1 month, 3 weeks назад @ pythonbytes.fm
#421 22 years old
#421 22 years old #421 22 years old

Topics include httpdbg, PyPI Now Supports iOS and Android Wheels for Mobile Python Development, Arcade Game Platform, and PEP 765 – Disallow return/break/continue that exit a finally block.

2 months назад @ pythonbytes.fm
#420 90% Done in 50% of the Available Time
#420 90% Done in 50% of the Available Time #420 90% Done in 50% of the Available Time

Topics include PEP 772 – Packaging governance process, Official Django MongoDB Backend, Developer Philosophy, and Python 3.13.2.

2 months, 1 week назад @ pythonbytes.fm
#419 Is your back end popular?
#419 Is your back end popular? #419 Is your back end popular?

Topics include content-types package, Wagtail 6.4, Build It Yourself, and Build backend popularity over time.

2 months, 3 weeks назад @ pythonbytes.fm
#418 I'm a tea pot
#418 I'm a tea pot #418 I'm a tea pot

Topics include In memoriam: Michael Foord 1974-2025, Valkey Replacement), 30 best practices for software development and testing, and mimetype.io.

2 months, 4 weeks назад @ pythonbytes.fm
#417 Bugs hide from the light
#417 Bugs hide from the light #417 Bugs hide from the light

Topics include LLM Catcher, , RESPX, and Unpacking kwargs with custom objects.

3 months назад @ pythonbytes.fm
#416 A Ghostly Episode
#416 A Ghostly Episode #416 A Ghostly Episode

Topics include , Winloop, , and uv-secure.

3 months, 1 week назад @ pythonbytes.fm
#415 Just put the fries in the bag bro
#415 Just put the fries in the bag bro #415 Just put the fries in the bag bro

Topics include dbos-transact-py, Typed Python in 2024: Well adopted, yet usability challenges persist, RightTyper, and Lazy self-installing Python scripts with uv.

4 months назад @ pythonbytes.fm
Software Engineering Daily Software Engineering Daily
последний пост 1 day, 23 hours назад
Vibe Coding at Heroku with Vish Abrams
Vibe Coding at Heroku with Vish Abrams

AI tools are transforming how developers write code, and although it’s difficult to pinpoint how much code is now AI-generated code, estimates suggest it’s between 20% and 40%, and this figure is poised to grow in the coming years. This evolution has given rise to a new coding paradigm in which developers act as directors,

The post Vibe Coding at Heroku with Vish Abrams appeared first on Software Engineering Daily.

1 day, 23 hours назад @ softwareengineeringdaily.com
Agentic AI at Glean with Eddie Zhou
Agentic AI at Glean with Eddie Zhou

Glean is a workplace search and knowledge discovery company that helps organizations find and access information across various internal tools and data sources. Their platform uses AI to provide personalized search results to assist members of an organization in retrieving relevant documents, emails, and conversations. The rise of LLM-based agentic reasoning systems now presents new

The post Agentic AI at Glean with Eddie Zhou appeared first on Software Engineering Daily.

3 days, 23 hours назад @ softwareengineeringdaily.com
Turing Award Special: A Conversation with Martin Hellman
Turing Award Special: A Conversation with Martin Hellman

Martin Hellman is an American cryptographer known for co-inventing public-key cryptography with Whitfield Diffie and Ralph Merkle in the 1970s. Their groundbreaking Diffie-Hellman key exchange method allowed secure communication over insecure channels, laying the foundation for modern encryption protocols. Hellman has also contributed to cybersecurity policy and ethical discussions on nuclear risk. His work has

The post Turing Award Special: A Conversation with Martin Hellman appeared first on Software Engineering Daily.

1 week, 1 day назад @ softwareengineeringdaily.com
Prometheus and Open-Source Observability with Eric Schabell
Prometheus and Open-Source Observability with Eric Schabell

Modern cloud-native systems are highly dynamic and distributed, which makes it difficult to monitor cloud infrastructure using traditional tools designed for static environments. This has motivated the development and widespread adoption of dedicated observability platforms. Prometheus is an open-source observability tool designed for cloud-native environments. Its strong integration with Kubernetes and pull-based data collection model

The post Prometheus and Open-Source Observability with Eric Schabell appeared first on Software Engineering Daily.

1 week, 3 days назад @ softwareengineeringdaily.com
Turing Award Special: A Conversation with David Patterson
Turing Award Special: A Conversation with David Patterson

David A. Patterson is a pioneering computer scientist known for his contributions to computer architecture, particularly as a co-developer of Reduced Instruction Set Computing, or RISC, which revolutionized processor design. He has co-authored multiple books, including the highly influential Computer Architecture: A Quantitative Approach. David is a UC Berkeley Pardee professor emeritus, a Google distinguished

The post Turing Award Special: A Conversation with David Patterson appeared first on Software Engineering Daily.

2 weeks, 1 day назад @ softwareengineeringdaily.com
Uber’s On-Call Copilot with Paarth Chothani and Eduards Sidorovics
Uber’s On-Call Copilot with Paarth Chothani and Eduards Sidorovics

At Uber, there are many platform teams supporting engineers across the company, and maintaining robust on-call operations is crucial to keeping services functioning smoothly. The prospect of enhancing the efficiency of these engineering teams motivated Uber to create Genie, which is an AI-powered on-call copilot. Genie assists with on-call management by providing real-time responses to

The post Uber’s On-Call Copilot with Paarth Chothani and Eduards Sidorovics appeared first on Software Engineering Daily.

2 weeks, 3 days назад @ softwareengineeringdaily.com
Turing Award Special: A Conversation with John Hennessy
Turing Award Special: A Conversation with John Hennessy

John Hennessy is a computer scientist, entrepreneur, and academic known for his significant contributions to computer architecture. He co-developed the RISC architecture, which revolutionized modern computing by enabling faster and more efficient processors. Hennessy served as the president of Stanford University from 2000 to 2016 and later co-founded MIPS Computer Systems and Atheros Communications. Currently,

The post Turing Award Special: A Conversation with John Hennessy appeared first on Software Engineering Daily.

3 weeks, 1 day назад @ softwareengineeringdaily.com
Sourcegraph and the Frontier of AI in Software Engineering with Beyang Liu
Sourcegraph and the Frontier of AI in Software Engineering with Beyang Liu

Sourcegraph is a powerful code search and intelligence tool that helps developers navigate and understand large codebases efficiently. It provides advanced search functionality across multiple repositories, making it easier to find references, functions, and dependencies. Additionally, Sourcegraph integrates with various development workflows to streamline code reviews and collaboration across teams. Beyang Liu is the CTO

The post Sourcegraph and the Frontier of AI in Software Engineering with Beyang Liu appeared first on Software Engineering Daily.

3 weeks, 3 days назад @ softwareengineeringdaily.com
Turing Award Special: A Conversation with Jeffrey Ullman
Turing Award Special: A Conversation with Jeffrey Ullman

Jeffrey Ullman is a renowned computer scientist and professor emeritus at Stanford University, celebrated for his groundbreaking contributions to database systems, compilers, and algorithms. He co-authored influential texts like Principles of Database Systems and Compilers: Principles, Techniques, and Tools (often called the “Dragon Book”), which have shaped generations of computer science students. Jeffrey received the

The post Turing Award Special: A Conversation with Jeffrey Ullman appeared first on Software Engineering Daily.

4 weeks, 1 day назад @ softwareengineeringdaily.com
Knowledge Graphs as Agentic Memory with Daniel Chalef
Knowledge Graphs as Agentic Memory with Daniel Chalef

Contextual memory in AI is a major challenge because current models struggle to retain and recall relevant information over time. While humans can build long-term semantic relationships, AI systems often rely on fixed context windows, leading to loss of important past interactions. Zep is a startup that’s developing a memory layer for AI agents using

The post Knowledge Graphs as Agentic Memory with Daniel Chalef appeared first on Software Engineering Daily.

1 month назад @ softwareengineeringdaily.com
React Remix with Ryan Florence
React Remix with Ryan Florence

Remix is a full-stack, open-source web framework that was developed by the creators of the popular React Router library. It focuses on features such as server-side rendering and efficient data loading, and it emphasizes developer experience. Ryan Florence is a co-creator of React Remix and in this episode he speaks with Josh Goldberg about the

The post React Remix with Ryan Florence appeared first on Software Engineering Daily.

1 month назад @ softwareengineeringdaily.com
Turing Award Special: A Conversation with Jack Dongarra
Turing Award Special: A Conversation with Jack Dongarra

Jack Dongarra is an American computer scientist who is celebrated for his pioneering contributions to numerical algorithms and high-performance computing. He developed essential software libraries like LINPACK and LAPACK, which are widely used for solving linear algebra problems on advanced computing systems. Dongarra is also a co-creator of the TOP500 list, which ranks the world’s

The post Turing Award Special: A Conversation with Jack Dongarra appeared first on Software Engineering Daily.

1 month, 1 week назад @ softwareengineeringdaily.com
Quantum Computing at Rigetti with David Rivas
Quantum Computing at Rigetti with David Rivas

Rigetti Computing is an American company specializing in quantum computing, founded in 2013. The company develops quantum processors and hybrid quantum-classical computing systems, and aims to make quantum computing more accessible for research and commercial applications. David Rivas is the CTO at Rigetti Computing. He joins the podcast with Kevin Ball to talk about the

The post Quantum Computing at Rigetti with David Rivas appeared first on Software Engineering Daily.

1 month, 1 week назад @ softwareengineeringdaily.com
The State of the Ethereum Blockchain with Andrew Koller
The State of the Ethereum Blockchain with Andrew Koller

Ethereum is a decentralized blockchain platform that was created by Vitalik Buterin and Gavin Wood in 2015. It uses a cryptocurrency called Ether as its native token to power transactions and operations on the Ethereum network. Ethereum’s proponents envision a future where the network forms the foundation for a second platform layer, called L2, where

The post The State of the Ethereum Blockchain with Andrew Koller appeared first on Software Engineering Daily.

1 month, 2 weeks назад @ softwareengineeringdaily.com
StackHawk and Shift-Left API Security with Scott Gerlach
StackHawk and Shift-Left API Security with Scott Gerlach

APIs are a fundamental part of modern software systems and enable communication between services, applications, and third-party integrations. However, their openness and accessibility also make them a prime target for security threats, and this makes APIs a growing focus on software teams. StackHawk is a company that scans and monitors source code to obtain the

The post StackHawk and Shift-Left API Security with Scott Gerlach appeared first on Software Engineering Daily.

1 month, 2 weeks назад @ softwareengineeringdaily.com
Habr Podcasts Habr Podcasts
последний пост None
Мысли и Методы Мысли и Методы
последний пост None
⌨ Coding
Martin Fowler
последний пост 4 days, 19 hours назад
Additional explanatory material for the Deepseek Overview
Additional explanatory material for the Deepseek Overview Additional explanatory material for the Deepseek Overview

DeepSeek uses more fine-grained experts than previous models, dividing them into two kinds: Shared Experts handle universal patterns for every token.

Co-Designed Frameworks: FP8, DualPipe, and PTX Optimizations Scaling an MoE model to 671B demanded HPC-level solutions for training and inference.

The authors emphasize: Through the co-design of algorithms, frameworks, and hardware, we overcome the communication bottleneck in cross-node MoE training, achieving near-full computation- communication overlap.

DeepSeek-R1: Reinforcement Learning for Deeper Reasoning It's worth noting that both DeepSeek R1 and DeepSeek R1-Zero are architecturally identical to DeepSeek V3.

This led them to DeepSeek-R…

4 days, 19 hours назад @ martinfowler.com
Guiding an LLM for Robust Java ByteBuffer Code
Guiding an LLM for Robust Java ByteBuffer Code Guiding an LLM for Robust Java ByteBuffer Code

We'll use the common task of reading and writing a fixed-structure header within a Java ByteBuffer.

The Scenario: Defining a Page Header Our goal is to create a Java class to manage a simple page header structure within a ByteBuffer.

LLM-Generated Code (Using position()) Certainly.

Using absolute offset methods avoids modifying the buffer's position state, which is much safer for shared or concurrent use cases.

Guiding Towards Robust Patterns: The developer explicitly prompted for stateless, absolute offset methods, leveraging deep knowledge of safe low-level programming practices.

1 week, 1 day назад @ martinfowler.com
Updating yesterday's post on social media engagement
Updating yesterday's post on social media engagement Updating yesterday's post on social media engagement

Now when I announce a new article, I post on LinkedIn, Bluesky, Mastodon, as well as X (Twitter).

Here X (Twitter) shows a notable lead, but I strongly suspect that many of my followers there are inactive (or bots).

That indicates a clear pecking order with LinkedIn > X > Bluesky > Mastodon.

As we can see X (Twitter) was the dominant figure in 2023 but in 2025 LinkedIn has surged to a much greater amount of traffic.

Overall, I'd say that LinkedIn has taken over as the number one social network for my posts, but X (Twitter) is still important.

3 weeks назад @ martinfowler.com
Social Media Engagement in Early 2025
Social Media Engagement in Early 2025 Social Media Engagement in Early 2025

Now when I announce a new article, I post on LinkedIn, Bluesky, Mastodon, as well as X (Twitter).

Here X (Twitter) shows a notable lead, but I strongly suspect that many of my followers there are inactive (or bots).

So every dot in the linkedIn column is the value for one linkedin post.

That indicates a clear pecking order with LinkedIn > X > Bluesky > Mastodon.

Overall, I'd say that LinkedIn has taken over as the number one social network for my posts, but X (Twitter) is still important.

3 weeks, 1 day назад @ martinfowler.com
I've been kidnapped by Robert Caro
I've been kidnapped by Robert Caro I've been kidnapped by Robert Caro

I've always enjoyed reading, and for most of my life I've particularly enjoyed reading history.

My wife is a structural engineer (well “was”, as she's now retired) and long urged me to read one of her favorite books: The Power Broker, by Robert Caro.

He's a highly regarded writer, so I might try something else, but his other work is a biography of Lyndon Johnson.

It was the best book I've read for many years.

Reviewers I've read say the next in the series, Master of the Senate, is the best volume.

3 weeks, 3 days назад @ martinfowler.com
The role of developer skills in agentic coding
The role of developer skills in agentic coding The role of developer skills in agentic coding

As agentic coding assistants get more capable, Birgitta Böckeler is trying them to change existing codebases. This has led to some impressive collaboration sessions, but she's needed to intervene, correct and steer all the time. In her latest post, she describes examples of these interventions, giving ideas of the types of skills we currently need to correct the tools' missteps. more…

1 month назад @ localhost:1963
Comments on US passport applications
Comments on US passport applications Comments on US passport applications

Martin Fowler: 26 Feb 2025The new US administration has decided to eliminate the “X” option for gender/sex on passports.

I have several non-binary friends, and I don’t see why they should have to select an option that makes no sense for them.

I also don’t see how an “X” option on identity documents causes a material problem for anyone else.

There are three such pages:DS-11 new passport application: (deadline 3/17/25) https://www.federalregister.gov/documents/2025/02/14/2025-02648/30-day-notice-of-proposed-information-collection-application-for-a-us-passportDS-82 passport renewal: (deadline 3/20/25) https://www.federalregister.gov/documents/2025/02/18/2025-02697/30-day-notice-of-…

1 month, 4 weeks назад @ martinfowler.com
GenAI Patterns: Fine Tuning
GenAI Patterns: Fine Tuning GenAI Patterns: Fine Tuning

While this approach involves evaluating with an LLM, using a different LLM helps address some of the issues of self-evaluation.

While this approach involves evaluating with an LLM, using a different LLM helps address some of the issues of self-evaluation.

The common approach is to build an index to the documents using embeddings, then use this index to search the documents.

This is even more apparent with using LLMs, where rephrasing a question often leads to significantly different answers.

LLM models are constantly improving so it is important to have these prompt evals in our build pipeline to track progress.

1 month, 4 weeks назад @ martinfowler.com
GenAI Patterns: Guardrails and RAG overview
GenAI Patterns: Guardrails and RAG overview GenAI Patterns: Guardrails and RAG overview

While this approach involves evaluating with an LLM, using a different LLM helps address some of the issues of self-evaluation.

While this approach involves evaluating with an LLM, using a different LLM helps address some of the issues of self-evaluation.

Provide a comprehensive, accurate, and coherent response to the user query, using the provided context.

Hybrid Retriever Minimalistic user query Not all users are able to clearly articulate their intent in a well-formed natural language query.

However, for vector search on description we have to explicitly add an additional field to store its corresponding embedding.

2 months назад @ martinfowler.com
What role does LLM reasoning play for software tasks?
What role does LLM reasoning play for software tasks? What role does LLM reasoning play for software tasks?

So I asked the AI tools to not mock the input object, and instead set up reasonable test data for it.

(After about 1 hour of fiddling with Maven, which the AI tools could not help me with.)

There is a mindset shift we have to make when using Generative AI tools in general.

When you adjust these expectations, and give yourself some time to understand the behaviours and quirks of the eager donkey, you’ll get more out of AI coding assistants.

LLM-based AI coding assistants perform best when they divide-and-conquer problems, and TDD is how we do that for software development.

2 months, 1 week назад @ martinfowler.com
GenAI Patterns: Reranker
GenAI Patterns: Reranker GenAI Patterns: Reranker

When to use it While this is useful in many contexts, and its usage triggered the wide excitement about using LLMs, it has some significant shortcomings.

While this approach involves evaluating with an LLM, using a different LLM helps address some of the issues of self-evaluation.

While this approach involves evaluating with an LLM, using a different LLM helps address some of the issues of self-evaluation.

The common approach is to build an index to the documents using embeddings, then use this index to search the documents.

This is even more apparent with using LLMs, where rephrasing a question often leads to significantly different answers.

2 months, 1 week назад @ martinfowler.com
GenAI Patterns: Query Rewriting
GenAI Patterns: Query Rewriting GenAI Patterns: Query Rewriting

When to use it While this is useful in many contexts, and its usage triggered the wide excitement about using LLMs, it has some significant shortcomings.

While this approach involves evaluating with an LLM, using a different LLM helps address some of the issues of self-evaluation.

While this approach involves evaluating with an LLM, using a different LLM helps address some of the issues of self-evaluation.

However, for vector search on description we have to explicitly add an additional field to store its corresponding embedding.

This is even more apparent with using LLMs, where rephrasing a question often leads to significantly different answers.

2 months, 1 week назад @ martinfowler.com
The DeepSeek Series: A Technical Overview
The DeepSeek Series: A Technical Overview The DeepSeek Series: A Technical Overview

All four papers revolve around a singular challenge: building ever-larger language models with minimal cost, memory overhead, and training instability.

Emergent Reasoning: In R1, large-scale Reinforcement Learning (RL) unlocks advanced chain-of-thought capabilities, culminating in “R1-Zero” and its purely RL-driven approach to reasoning tasks.

DeepSeek-R1: Reinforcement Learning for Deeper Reasoning It's worth noting that both DeepSeek R1 and DeepSeek R1-Zero are architecturally identical to DeepSeek V3 (but uses the “only-pretrained” base version).

This led them to DeepSeek-R1: an alignment pipeline combining small cold-start data, RL, rejection sampling, and more RL, to “fill in the g…

2 months, 2 weeks назад @ martinfowler.com
GenAI Patterns: RAG Limitations and Hybrid Retriever
GenAI Patterns: RAG Limitations and Hybrid Retriever GenAI Patterns: RAG Limitations and Hybrid Retriever

When to use it While this is useful in many contexts, and its usage triggered the wide excitement about using LLMs, it has some significant shortcomings.

While this approach involves evaluating with an LLM, using a different LLM helps address some of the issues of self-evaluation.

While this approach involves evaluating with an LLM, using a different LLM helps address some of the issues of self-evaluation.

The common approach is to build an index to the documents using embeddings, then use this index to search the documents.

While model context lengths are increasing, current research indicates that accuracy diminishes with larger prompts.

2 months, 2 weeks назад @ martinfowler.com
Panel at goto Copenhagen: "Where is SW development Going
Panel at goto Copenhagen: "Where is SW development Going Panel at goto Copenhagen: "Where is SW development Going

was on a panel at goto Copenhagen last September with Holly Cummings, Trisha Gee, Dave Farley, and Daniel Terhorst-North. We discussed the current state of software development and where it was heading. Given the timing, there was much discussion about the role AI would play in our profession's future.

more…

2 months, 2 weeks назад @ youtube.com
Антон Жиянов Антон Жиянов
последний пост 4 months, 3 weeks назад
Say It in Russian
Say It in Russian Say It in Russian

Эмодзи-пак с текстовыми реакциями для телеграма.

4 months, 3 weeks назад @ antonz.ru
Курс «Многозадачность в Go»
Курс «Многозадачность в Go» Курс «Многозадачность в Go»

Осваиваем многозадачное программирование на практике.

9 months, 2 weeks назад @ antonz.ru
Таймеры в Go 1.23
Таймеры в Go 1.23 Таймеры в Go 1.23

Тут прям детективная история приключилась.

В Go есть таймер (тип Timer ), а в нем — поле с каналом ( Timer.C ), в который таймер тикает спустя указанное время.

В коде стдлибы таймер создается так:Такая реализация привела к проблемам с time.After и Reset , от которых многие страдали.

И вот в Go 1.23 решили это исправить, для чего сделали канал в таймере небуферизованным:Вот только если вы посмотрите на фактический код, то канал-то остался буферизованным 😁Из комментариев к коммиту выясняется, что канал действительно остался буферизованным, но притворяется, что никакого буфера у него нет:Specifically, the timer channel has a 1-element buffer like it always has, but len(t.C) and cap(t.C) are sp…

9 months, 3 weeks назад @ antonz.ru