📮 ИИ уже сам себе судья, классический дата-сайентист вымирает, а билет на конференцию отдают за одну картинку — разбираем самые горячие новости ML и аналитики за неделю.
📆 Data Science – сводка за 22 мая
Яндекс доверил оценку генераций LLM самой LLM — без ручной разметки
🤖 В “Yandex for ML” рассказали, как применили подход LLM-as-a-judge для автоматической оценки качества генераций на примере генератора описаний Pull Request’ов. В процессе оптимизации промпта выяснилось, что фиксированная структура, ссылки на код и даже эмодзи заметно улучшают восприятие итогового текста.
Anthropic выпустила Claude 4 Opus — модель, которая может кодить часами
💻 В “Анализ данных” пишут, что новая Opus 4 — это топовая модель для кодинга и сложных задач с длинным контекстом, а Sonnet 4 теперь доступна бесплатно и почти не ошибается при навигации по коду. Обе модели обещают качественный скачок в работе с текстом и программированием. Другие посты об этом же: один
Билеты на конференцию Aha!25 — за одну картинку
🎨 “Reveal the Data” объявили конкурс: чтобы выиграть билет, нужно сделать визуализацию на основе данных о вакансиях аналитиков из чата “Работа ищет аналитиков” и выложить ее в комментарии. Отличный шанс проявить креатив и попасть на крупное событие!
Олимпиады по аналитике — не только для школьников
🏆 В подкасте “Это считается” обсуждают, как олимпиады типа DANO помогают школьникам развивать аналитические способности и навыки работы с данными. Для взрослых такие соревнования — это еще и площадка для обмена опытом и понимания, как растет новое поколение аналитиков.
Юнит-экономика: когда LTV/CAC > 3 — бизнес живет
📊 В “This is Data” продолжают разбирать пирамиду метрик и объясняют, как юнит-экономика помогает понять жизнеспособность бизнеса. Ключевые показатели — ARPU, ARPPU, CAC, LTV и их соотношение: если LTV/CAC больше 3, модель считается устойчивой.
Классический Data Scientist — вымирающий вид?
🧬 В “Библиотека дата-сайентиста” обсуждают, как рынок уходит от универсальных Data Scientist к более узким ролям: Data Analyst, Data Engineer и AI/ML Engineer. Вакансий для специалистов по статистике и экспериментам становится все меньше — профессия меняется на глазах.
Сколько VRAM нужно вашей модели? — шпаргалка
🧮 “Mashkka про Data Science” опубликовали удобную таблицу соответствия между размером LLM и объемом GPU-памяти, который потребуется для запуска. Учитываются не только веса, но и активации с накладными расходами — теперь проще планировать апгрейд железа.
Табличный барчарт: как сделать график понятнее для “любителей таблиц”
📈 В “настенька и графики” предлагают заменить три столбика на один барчарт, структурно похожий на таблицу. Такой подход помогает “табличным” пользователям перейти к визуализации и делает графики чище и нагляднее.
🤖 svodka.ai – ИИ читает каналы, вы читаете главное
💌 Кому из ваших знакомых эти новости тоже будут полезны? Перешлите им почитать
Data Science. Подписаться на ежедневную svodka.ai
📆 Data Science – сводка за 22 мая
Яндекс доверил оценку генераций LLM самой LLM — без ручной разметки
🤖 В “Yandex for ML” рассказали, как применили подход LLM-as-a-judge для автоматической оценки качества генераций на примере генератора описаний Pull Request’ов. В процессе оптимизации промпта выяснилось, что фиксированная структура, ссылки на код и даже эмодзи заметно улучшают восприятие итогового текста.
Anthropic выпустила Claude 4 Opus — модель, которая может кодить часами
💻 В “Анализ данных” пишут, что новая Opus 4 — это топовая модель для кодинга и сложных задач с длинным контекстом, а Sonnet 4 теперь доступна бесплатно и почти не ошибается при навигации по коду. Обе модели обещают качественный скачок в работе с текстом и программированием. Другие посты об этом же: один
Билеты на конференцию Aha!25 — за одну картинку
🎨 “Reveal the Data” объявили конкурс: чтобы выиграть билет, нужно сделать визуализацию на основе данных о вакансиях аналитиков из чата “Работа ищет аналитиков” и выложить ее в комментарии. Отличный шанс проявить креатив и попасть на крупное событие!
Олимпиады по аналитике — не только для школьников
🏆 В подкасте “Это считается” обсуждают, как олимпиады типа DANO помогают школьникам развивать аналитические способности и навыки работы с данными. Для взрослых такие соревнования — это еще и площадка для обмена опытом и понимания, как растет новое поколение аналитиков.
Юнит-экономика: когда LTV/CAC > 3 — бизнес живет
📊 В “This is Data” продолжают разбирать пирамиду метрик и объясняют, как юнит-экономика помогает понять жизнеспособность бизнеса. Ключевые показатели — ARPU, ARPPU, CAC, LTV и их соотношение: если LTV/CAC больше 3, модель считается устойчивой.
Классический Data Scientist — вымирающий вид?
🧬 В “Библиотека дата-сайентиста” обсуждают, как рынок уходит от универсальных Data Scientist к более узким ролям: Data Analyst, Data Engineer и AI/ML Engineer. Вакансий для специалистов по статистике и экспериментам становится все меньше — профессия меняется на глазах.
Сколько VRAM нужно вашей модели? — шпаргалка
🧮 “Mashkka про Data Science” опубликовали удобную таблицу соответствия между размером LLM и объемом GPU-памяти, который потребуется для запуска. Учитываются не только веса, но и активации с накладными расходами — теперь проще планировать апгрейд железа.
Табличный барчарт: как сделать график понятнее для “любителей таблиц”
📈 В “настенька и графики” предлагают заменить три столбика на один барчарт, структурно похожий на таблицу. Такой подход помогает “табличным” пользователям перейти к визуализации и делает графики чище и нагляднее.
🤖 svodka.ai – ИИ читает каналы, вы читаете главное
💌 Кому из ваших знакомых эти новости тоже будут полезны? Перешлите им почитать
Data Science. Подписаться на ежедневную svodka.ai