😡 А вас тоже бесят облачные сервисы?

Согласитесь, статус отношений с облаками — все сложно. Но что, если можно изменить правила игры?

Мы готовим нечто особенное в мире облачных технологий, но сначала хотим услышать правду от тех, кто реально работает с облаками каждый день.

❓Что мы хотим узнать:
— Для чего вы реально используете облако?
— Чего катастрофически не хватает прямо сейчас?
— Что бесит больше всего? (можно материться)
— Как выбираете провайдера — по цене или по любви?
— и тому подобное

По результатам опроса мы подготовим исследование без маркетингового мусора и вы узнаете, как обстоят дела у коллег.

⚡️Время на опрос: меньше, чем на кофе-брейк. Жмите → https://clc.to/nboYDA

😎 Пока все говорят об AI — мы учим строить системы, которые работают за вас

Что отличает топового дата-сайентиста от новичка? Умение не просто обучать модели, а создавать системы, которые принимают решения автономно. AI-агенты — это следующий уровень в DS, и мы запускаем курс по их разработке!

⚡️Если вы давно думали о прокачке скиллов или повышении грейда — сейчас самое время, потому что цена на курс вырастет уже 14 июня.

Спикер нашего нового курса — Никита Зелинский, Chief Data Scientist МТС. Его посты в канале @datarascals бьют в актуальные проблемы дата-спецов:

— Как за неделю окупить годовую зарплату одним COALESCE и получить свой quick win
— Разбор катастрофы с Precision@K или почему ваши метрики врут
— Комплексный гайд по антифроду

Поэтому на курсе «AI-агенты для DS» мы научим вас строить системы, которые не просто работают в демо, а выдерживают нагрузку реального бизнеса.

❗До повышения цены осталось 3 дня — забронируйте место сейчас

😱 Завтра цена на курс «AI-агенты для DS» вырастет

Пока вы думаете — другие уже покупают. Что вы теряете, откладывая решение? Как минимум — 10 000 рублей, именно столько вы переплатите завтра. Как максимум — шанс войти в топ-1% дата-сайентистов, которые умеют строить AI-агенты.

🎓 Чему вы научитесь на курсе:
— адаптировать LLM под разные предметные области и данные
— собирать свою RAG-систему: от ретривера и реранкера до генератора и оценки качества
— строить AI-агентов с нуля — на основе сценариев, функций и взаимодействия с внешней средой

Решение за вами.

👉 Купить курс по старой цене

🤔 Как сбалансировать уровень детализации данных и приватность пользователя, если хочется отслеживать каждое действие на сайте

Сбор очень детальных данных (например, движений мыши или всех кликов) может дать точную картину вовлечённости, но это часто противоречит ожиданиям пользователей и законам.

Чтобы найти баланс, можно:
— Использовать агрегированные или анонимизированные метрики — например, сохранять данные на уровне сессии без личных идентификаторов.
— Получать явное согласие пользователей и чётко объяснять, какие данные собираются и зачем.
— Применять методы дифференциальной приватности, чтобы нельзя было определить конкретного пользователя даже в больших массивах данных.

Важно помнить: слишком грубые метрики могут скрыть полезные детали, а избыточный сбор личной информации без чёткого плана её использования может обернуться юридическими или имиджевыми проблемами.

Библиотека собеса по Data Science