🤖 Воркшоп для участников Инженеркатех Плюс: создаём ИИ-агента для записи клиентов в Telegram на n8n
Вы узнаете, как без кода собрать умного чат-бота, который будет консультировать клиентов и записывать их на услуги.
Что сделаем:
→ Соберём ИИ-агента в n8n с подключением языковой модели
→ Настроим память, чтобы бот помнил контекст диалога
→ Подключим Google Calendar для автоматической записи
→ Пропишем логику
Спикер — Игорь Зуриев, руководитель ИТ-проектов по внедрению ИИ. 11 лет в управлении ИТ-проектами, 4+ года внедрения ИИ в бизнес (Шереметьево, Лукойл и тд).
📅 Дата: 9 апреля
🕐 Время: 19.00
📍 Где: онлайн в Zoom (ссылка в личном кабинете)
Домашнее задание после воркшопа — создадите своего чат-бота с ИИ в Telegram.
____
🚀 Хотите присоединиться, но ещё не в ИнженеркаТех Плюс?
За 1 990 ₽/мес. можно это сделать.
Что дает подписка:
→ Воркшоп по n8n и все прошедшие воркшопы в записи
→ Доступ к текущим мероприятиям и новым событиям
→ Инженерная песочница для подготовки к техсобесам или, чтобы вкатиться в новую технологию на практике
👉 Присоединиться: [ссылка]
Вы узнаете, как без кода собрать умного чат-бота, который будет консультировать клиентов и записывать их на услуги.
Что сделаем:
→ Соберём ИИ-агента в n8n с подключением языковой модели
→ Настроим память, чтобы бот помнил контекст диалога
→ Подключим Google Calendar для автоматической записи
→ Пропишем логику
Спикер — Игорь Зуриев, руководитель ИТ-проектов по внедрению ИИ. 11 лет в управлении ИТ-проектами, 4+ года внедрения ИИ в бизнес (Шереметьево, Лукойл и тд).
📅 Дата: 9 апреля
🕐 Время: 19.00
📍 Где: онлайн в Zoom (ссылка в личном кабинете)
Домашнее задание после воркшопа — создадите своего чат-бота с ИИ в Telegram.
____
🚀 Хотите присоединиться, но ещё не в ИнженеркаТех Плюс?
За 1 990 ₽/мес. можно это сделать.
Что дает подписка:
→ Воркшоп по n8n и все прошедшие воркшопы в записи
→ Доступ к текущим мероприятиям и новым событиям
→ Инженерная песочница для подготовки к техсобесам или, чтобы вкатиться в новую технологию на практике
👉 Присоединиться: [ссылка]
🔥2
Друзья, напоминание о сегодняшнем воркшопе по n8n от нашего спикера Игоря Зуриева:) Встречаемся сегодня в 19.00 по мск в зуме. Ссылка в личном кабинете.
🔥2
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🥰6😴1
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Сейчас все обсуждают фотографии Луны от Artemis II и рекорд, который он побил. 54 года назад на борту Apollo 13 взорвался кислородный бак - экипаж выжил. Это случайно стало рекордом дальности, который никто не мог перебить.
Что за рекорд и как это произошло мы рассказали в нашем видео проекта Legacy - об истории инженерии и айти.
Что за рекорд и как это произошло мы рассказали в нашем видео проекта Legacy - об истории инженерии и айти.
❤2
Запускаем практический курс-симулятор: «Проектирование Lakehouse на стеке Apache Spark и Iceberg»
Как поется в той песне? «И все твои печали под тёмною водой...» 🎶
Знакомая боль дата-инженера: под «тёмной водой» скрываются дубли и медленные запросы. На нашем курсе Apache Iceberg, наоборот, спасет ваш проект!
Мы подготовили обучение: пройдем путь от старта до инкрементальных загрузок и версионирования витрин. Всё в боевом Docker-окружении, максимально близком к проду.
А что в программе?
📦 Модуль 1. Построение MVP
На этом этапе закладываем железобетонный фундамент системы и переводим сырые данные в структурированный вид.
• Инициализация Lakehouse: Поднимаем сессию Spark, коннектимся к S3 (MinIO) и настраиваем Metastore.
• Слой Ingestion: Учимся правильно затягивать данные и переносить их из обычных Parquet-файлов в управляемые таблицы Iceberg.
• Архитектура слоев: Проектируем правильную структуру: stage (для сырых данных), dds (детальный слой) и mart (готовые витрины).
• Работа с метаданными: Проводим аудит файлов и оцениваем эффективность хранения, чтобы не сливать бюджет на пустые байты.
⚙️ Модуль 2. Наполнение и управление схемами
Переходим от разовой загрузки к регулярным процессам обновления данных.
• Партиционирование и регламентная загрузка: Настраиваем логическое разделение для ускорения запросов. Учимся обрабатывать инкрементальные изменения из CSV с надежной защитой от дублей.
• Инкремент в DDS: Реализуем красивую логику MERGE для обновления детального слоя данных.
• Версионирование витрин: Осваиваем snapshots и tags. Создаем неизменяемые слепки, чтобы фиксировать и откатывать состояние витрин на конкретную дату.
Места по такой цене разлетятся быстро. Присоединяйтесь, будем строить надежную архитектуру вместе!
Как поется в той песне? «И все твои печали под тёмною водой...» 🎶
Знакомая боль дата-инженера: под «тёмной водой» скрываются дубли и медленные запросы. На нашем курсе Apache Iceberg, наоборот, спасет ваш проект!
Мы подготовили обучение: пройдем путь от старта до инкрементальных загрузок и версионирования витрин. Всё в боевом Docker-окружении, максимально близком к проду.
Стек, который вы освоите:
Apache Spark, Apache Iceberg, MinIO, Lakekeeper, JupyterLab, Docker Compose, Cloud Ready, Apache Parquet, CSV
А что в программе?
📦 Модуль 1. Построение MVP
На этом этапе закладываем железобетонный фундамент системы и переводим сырые данные в структурированный вид.
• Инициализация Lakehouse: Поднимаем сессию Spark, коннектимся к S3 (MinIO) и настраиваем Metastore.
• Слой Ingestion: Учимся правильно затягивать данные и переносить их из обычных Parquet-файлов в управляемые таблицы Iceberg.
• Архитектура слоев: Проектируем правильную структуру: stage (для сырых данных), dds (детальный слой) и mart (готовые витрины).
• Работа с метаданными: Проводим аудит файлов и оцениваем эффективность хранения, чтобы не сливать бюджет на пустые байты.
⚙️ Модуль 2. Наполнение и управление схемами
Переходим от разовой загрузки к регулярным процессам обновления данных.
• Партиционирование и регламентная загрузка: Настраиваем логическое разделение для ускорения запросов. Учимся обрабатывать инкрементальные изменения из CSV с надежной защитой от дублей.
• Инкремент в DDS: Реализуем красивую логику MERGE для обновления детального слоя данных.
• Версионирование витрин: Осваиваем snapshots и tags. Создаем неизменяемые слепки, чтобы фиксировать и откатывать состояние витрин на конкретную дату.
🚨 Старт 1-го потока: 26 апреля.
Спеццена для первопроходцев: 20 000 ₽ вместо40 000 ₽(только на этот запуск!).
Места по такой цене разлетятся быстро. Присоединяйтесь, будем строить надежную архитектуру вместе!
🔥2
INZHENERKA.TECH pinned «Запускаем практический курс-симулятор: «Проектирование Lakehouse на стеке Apache Spark и Iceberg» Как поется в той песне? «И все твои печали под тёмною водой...» 🎶 Знакомая боль дата-инженера: под «тёмной водой» скрываются дубли и медленные запросы. На нашем…»
LangChain выпустил Deep AgentsDeep Agents — оболочка поверх LangGraph с пятью встроенными возможностями из коробки.
Листайте карусель, чтобы узнать подробности.
👉 Если хотите разобраться в архитектуре агентов на практике — у нас есть симулятор по разработке агентов на базе LLM
Листайте карусель, чтобы узнать подробности.
👉 Если хотите разобраться в архитектуре агентов на практике — у нас есть симулятор по разработке агентов на базе LLM
🔥2
🔥 Технические собесы в BigTech становятся всё сложнее. Как не завалить секцию лайвкодинга?
Разработчики валятся на техсобесах не из-за незнания, а потому, что не умеют думать вслух в условиях неопределённости. Знакомо? Решали похожую задачу сто раз, но стоит добавить ограничение — и мозг уходит в ступор.
Мы сделали место, где это лечится. В ИнженеркаТех Плюс готова ультимативная песочница для подготовки к техсобесам. Это не очередной LeetCode, а среда, где теория моментально превращается в рабочий код.
Что ждет вас внутри:
Атмосфера Live Coding: Полноценная IDE в браузере, максимально близкая к условиям собеседований в BigTech.
Карманный Teamlead 24/7: ИИ-тьютор не решает за вас. Он задаёт наводящие вопросы, подсвечивает ошибки и напоминает синтаксис.
Задачи от нанимающих лидов: Никаких абстракций. Только реальные кейсы с собеседований в топ-компании. Сравнивайте свой код с эталонным решением.
70+ задач на разных ЯП: Go, Java, C/C++, Rust, SQL, Assembler, Playwright. Идеально для подготовки и погружения в новый стек.
Уже учитесь у нас? Тренажер ждёт вас в разделе «ИнженеркаТех Плюс» в личном кабинете.
Ещё не учились? Купите любой курс и получите доступ автоматически. Сейчас идеальный момент:
- Залететь на курс «Проектирование AI-агентов на базе LLM» по сниженной цене
- Занять место на симуляторе «Проектирование Lakehouse на Apache Spark и Iceberg»
- Выбрать другой курс для работы или оформить подписку всего за 1990 руб. в месяц
Разработчики валятся на техсобесах не из-за незнания, а потому, что не умеют думать вслух в условиях неопределённости. Знакомо? Решали похожую задачу сто раз, но стоит добавить ограничение — и мозг уходит в ступор.
Мы сделали место, где это лечится. В ИнженеркаТех Плюс готова ультимативная песочница для подготовки к техсобесам. Это не очередной LeetCode, а среда, где теория моментально превращается в рабочий код.
Что ждет вас внутри:
Атмосфера Live Coding: Полноценная IDE в браузере, максимально близкая к условиям собеседований в BigTech.
Карманный Teamlead 24/7: ИИ-тьютор не решает за вас. Он задаёт наводящие вопросы, подсвечивает ошибки и напоминает синтаксис.
Задачи от нанимающих лидов: Никаких абстракций. Только реальные кейсы с собеседований в топ-компании. Сравнивайте свой код с эталонным решением.
70+ задач на разных ЯП: Go, Java, C/C++, Rust, SQL, Assembler, Playwright. Идеально для подготовки и погружения в новый стек.
🎁 Главная новость: задачник доступен абсолютно всем студентам, которые когда-либо покупали наши курсы!
Уже учитесь у нас? Тренажер ждёт вас в разделе «ИнженеркаТех Плюс» в личном кабинете.
Ещё не учились? Купите любой курс и получите доступ автоматически. Сейчас идеальный момент:
- Залететь на курс «Проектирование AI-агентов на базе LLM» по сниженной цене
- Занять место на симуляторе «Проектирование Lakehouse на Apache Spark и Iceberg»
- Выбрать другой курс для работы или оформить подписку всего за 1990 руб. в месяц
🔥2
Для таблицы на 50 тысяч партиций Hive планирует запрос минутами, а Iceberg — секундами.
За счёт чего так получается — разбираем в карусели по слоям метаданных. Заодно станет понятно, почему записи не зависят от размера таблицы, а ETL и ad-hoc уживаются на одной таблице без блокировок.
26 апреля стартует наш симулятор по проектированию Lakehouse на Apache Iceberg + Spark.
Еще можно присоединиться → [ссылка]
За счёт чего так получается — разбираем в карусели по слоям метаданных. Заодно станет понятно, почему записи не зависят от размера таблицы, а ETL и ad-hoc уживаются на одной таблице без блокировок.
26 апреля стартует наш симулятор по проектированию Lakehouse на Apache Iceberg + Spark.
Еще можно присоединиться → [ссылка]
🔥3