Тут такое дело. Кажется, мы сломали OpenAI! Только вчера я показывал, как создать изображение с Краковом, а теперь... хмм 🤔🤔🤔

Сегодня Сэм Альтман (это CEO если-что 🙂️️️️️️) объявил, что OpenAI временно приостановил продажу новых подписок ChatGPT Plus.

Из хороших новостей (в этой новости)
1. Эта приостановка вроде как временная и как только (так сразу) решится проблема с производительностью, включая медленные ответы и сетевые ошибки.
2. Вместо того чтобы повышать цены или менять модель подписки, OpenAI решил сделать перерыв и сосредоточиться на усилении своих серверных мощностей. За это можно поставить 🔥️️️️️️.


Кстати, так что, среди всего этого хаоса, Тебе все-таки удалось завести аккаунт вчера?

P.S. Или уже есть подписка? Каково это – чувствовать себя немного привилегированнее остальных? 😄

Это уже офицально 😎!

Кстати, у меня тут родилась идея. Скоро расскажу... и как котик, нравится? ❤️

В предыдущем опросе не хватает пункта - «Хочу повысить свою квалификацию - никуда уходить/переходить пока не хочу». Можно просто поставить реакцию на это сообщение, чтобы мы понимали сколько вас 🙂

Результаты опроса показали, что около 50% из тех, кто проголосовал, заинтересованы в поиске работы.

Поэтому самое время познакомить вас с Юлией - опытным HR специалистом, которая теперь будет помогать нашим студентам с трудоустройством 🥳

Подробнее можно прочитать на нашем сайте ЗДЕСЬ.

А еще помнишь, что до 24 ноября (включительно) у нас Black week и скидки до 55%? 🖤
Если приобретаешь любой из пакетов в Черную пятницу, то после прохождения курсов, получаешь в подарок индивидуальную работу с Юлией. Осталось только 3 места.

Что значит индивидуальная работа:
💥 Юлия проверяет Твое резюме, мотивационное письмо, LinkedIn и дает либо письменные рекомендации построчно, либо в зум-встрече. За 1-2 раза мы приведем все перечисленное к идеалу;
💥 Проведется обсуждение каналов индивидуального поиска работы;
💥 Юлия проведет репетицию собеседования под конкретную вакансию;
💥 Юлия сделает рекомендацию в компании-партнеры (250+ компаний).

Успевай получить курсы по самой выгодной цене и индивидуальное занятие с HR в подарок
ПО ЭТОЙ ССЫЛКЕ.

Раскрою секрет (только никому не говори 😆) смотри... как рождаются юникорны (т.е. стартапы с капитализацией 1 млрд+). Это огоньки 🔥️️️️️️ выше меня мотивируют. Хочешь, чтобы сделал инструкцию с примерами? Ставь 🔥️️️️️️🔥️️️️️️🔥️️️️️️

Тоже всегда хотелось увидеть продолжение? 😂 Хотя теперь стало еще интереснее - а что дальше? 😂😂😂

Как видишь, нейросети все увереннее оживляют фотографии.

И это пока самый простой пример.

Хочешь узнать больше о GenAI и видео? Как обычно, Твои огоньки согревают мою мотивацию 🔥🔥🔥

Напишу текстом главную мысль из видео 👆️️️️️️.

Сегодня я проводил вебинар о том, как выглядит наш процесс внедрения машинного обучения (ML) на фабриках в DataWorkshop. Вебинар был предназначен для так называемых с-level специалистов (директоров или людей, которые будут непосредственно задействованы в внедрении ML). Важно понимать, что каждый вебинар требует времени и структурирования информации.

Это полезно, но есть и другой момент. Очень важный! Когда уже накоплен значительный опыт работы с различными компаниями и внедрением моделей, создающих ценность, начинаешь "забывать" или уменьшать значение того, что знаешь. Чтобы извлечь этот опыт, нужно создать определенные условия. Например, войти в состояние "потока" на вебинаре, когда мысли просто льются, главное — не прерываться 😂. Возвращаясь к вебинару, когда я слушаю те моменты, где мне кажется, что я хорошо раскрыл мысль, я иногда удивляюсь.! Слушаю и думаю: хм... "хорошо сказано" или "это была правильная мысль".

Главная идея заключается в том, что опыт — это одно, когда знаешь, как что-то делать. Опыт вещания об этом — совсем другое. Кроме того, у нас есть подсознание, которое постоянно работает над тем, что для нас важно. И поэтому, чтобы проявились интересные мысли, которые уже существуют внутри нас, необходимо создать условия.

Как-то кто-то сказал: "Откуда я узнаю, о чем я думаю, пока не скажу это вслух". Что думаешь? Как справляешься с задачей извлечения результатов глубоких размышлений на поверхность?

Знаешь, за последние 20 месяцев ИИ Midjourney прям взлетел в плане создания картинок!

Это реально круто показывает, насколько быстро развиваются технологии ИИ. И не только это, они ещё и кучу креатива и новшеств в разные сферы приносят.

Просто супер интересно наблюдать, как всё меняется и что ещё ИИ нам покажет в будущем!

Что думаешь?

Вот решил создать немного новогодней атмосферы 🎅.

Они сделали это вместе 🥳. Пока что это выглядит “миленько”, пусть лучше объединяют свои усилия только в таких и других благих целях.

Кстати, в Европе сегодня главный день праздника, завтра елки пойдут выбрасывать. Но это не точно, может и до 1 января подождут.

Когда там искусственный интеллект уже полностью заменит человека?

Выскажу свое мнение 🙂

Не сегодня. Пока что до этого далеко. Да, с помощью инструментов на основе ИИ, если ими умело пользоваться, можно получить хорошего помощника.
Но этого помощника обязательно нужно контролировать, обязательно!

Если думаешь, что можно дать задание тому же ChatGPT и он за тебя напишет код, то тут есть много НО.

Когда я в конце прошлого года создавал курс по SQL, то ради интереса, давал ChatGPT решить домашние задания из курса. И он решал, но:
❌ в решениях, как правило, были ошибки
❌ часто решения были неоптимальными

И это не говорит о том, что не нужно пользоваться ChatGPT и ему подобным. Нужно, но с головой.

Как минимум, нужно самому понимать и уметь писать код, иначе Ты не будешь в состоянии найти ошибку в г(отовом) коде от ChatGPT.😉

Почему SQL такой универсальный? Потому что даже кофеварке иногда приходится делать запросы: "SELECT * FROM coffee WHERE temperature > 90 ORDER BY aroma DESC"! 😉

А теперь серьезно.

Почему 90% работодателей из сферы Data Science (да и не только) упорно хотят видеть в Твоем резюме знание SQL?

Мы недавно анализировали реальные вакансии на рынке труда и, действительно, практически в каждой вакансии на позицию Data Scientist, Data Analyst, ML Engineer и т.д. указано требование - знание SQL.

Стоит сказать, что это справедливое требование.

Почему?

SQL - это удобный и универсальный инструмент для извлечения, преобразования и анализа данных.

Именно поэтому мы решили создать курс по SQL.
В лучших традициях DataWorkshop - это будет максимально практический и концентрированный курс.

Ориентировочный старт - 29 января.
Длительность - 3 недели.

Если планируешь строить свою карьеру в сфере Data Science - SQL Тебе точно понадобится.

Кстати, SQL нужен и системным администраторам, аналитикам, разработчикам, тестировщикам - проще сказать, кому он не нужен 😁

Здесь можно посмотреть программу курса.

Если Ты работаешь с данными, рано или поздно SQL Тебе точно понадобится.

А чтобы Ты не откладывал(а) обучение когда-нибудь на потом (как это обычно бывает), мы решили для первого потока курса сделать очень хорошую скидку, которую больше повторять не будем.

Для получения скидки необходимо оставить свои данные в листе ожидания ЗДЕСЬ.

Действуй - все в Твоих руках 😎

В жизни каждого человека бывают моменты когда зашел не в ту дверь 😂…

Мир data science и machine learning ждет, а DataWorkshop поможет найти и зайти в правильную дверь

Data Science - это точно любовь ❤️


Мы подобрали несколько шуточек на эту тему 😎


Что говорит Data Scientist в День Святого Валентина?
"Ты - мой исключительный случай в огромной выборке жизни».

Как Data Scientist выбирает себе пару?
"С помощью алгоритма кластеризации".

Как Data Scientist проводит День влюбленных?
"Анализирует паттерны поведения людей в социальных сетях".

Как Data Scientist делает комплимент?
"У тебя очень красивый набор данных."

Как Data Scientist флиртует?
"Хочешь посмотреть на мою нейронную сеть?"


Мы в DataWorkshop считаем, что не только влюбленные заслуживают внимания в этот день ❤️

Даже если у вас еще нет второй половинки - без подарка вы сегодня не останетесь 🎁.

Заполните ЭТУ АНКЕТУ и получите сертификат на 50 евро, который можно будет использовать при покупке любого курса от DataWorkshop.
Сертификат будет действовать до 29 февраля 2024 года.

С любовью, команда DataWorkshop

Кстати, в мире технологии постоявнно появляются новые инструменты и найтись во всем этом становится трудно.
Есть такая библиотека, которая называется Ibis (это не призыв к действиям, чем заняться 14 февраля, хотя случайностей не бывает 😂).


Ibis — это как универсальный "переводчик" для работы с данными в Python. Позволяет манипулировать огромными объемами данных, хранящимися где угодно, используя знакомый интерфейс в стиле pandas.

Самое крутое — код выполняется там, где хранятся данные, благодаря чему всё работает быстрее, не загружая Твой компьютер. Это как иметь один инструмент, который подходит для любой работы с данными, не нужно переучиваться или переписывать код при смене базы данных или увеличении объемов данных.

Поддерживает
- Apache Arrow DataFusion
- Apache Druid
- Apache Flink
- Apache Impala
- Apache PySpark
- BigQuery
- ClickHouse
- Dask
- DuckDB
- Exasol
- HeavyAI
- MySQL
- Oracle
- Pandas
- Polars
- PostgreSQL
- SQL Server
- SQLite
- Snowflake
- Trino


Хочешь узнать больше? Поставь сердечко ❤️

Для создания пятничного настроения поделюсь одной из новостей (сейчас столько всего просходит, что проверить все не реально, но некоторые вещи хочется "пощупать" - вот тут сам создал рисунок).

Вот например Stability AI выпустили новую крутую модель - Stable Cascade.

Она поражает своими результатами — вдвое быстрее и с таким же «качеством», что и SD XL. И да, наконец-то она умеет работать с текстом, создавая очень красивые изображения. Говоря простым языком, одно из самый главных ограничений так называемоеого  GenAI (генерирование текста или рисунков) это производительная мощность, поэтому сейчас есть активный тренд как достичь того же самого (ну или не сильно хуже) качества, но дешевле и быстрее.

Промпт для этого коня который решил "выйти": "An astronaut riding a neon horse in the airspace". Просто этот текст и все, не нужно танцевать с бубнами (похоже как для DALLE-3).

Она построена на архитектуре под названием Würstchen, которая отличается от моделей, таких как Stable Diffusion. Она работает в намного меньшем пространстве, что делает её быстрее и дешевле в обучении. Например, она может сжать изображение размером 1024x1024 до крошечного 24x24, сохраняя его четкость. Она прекрасно подходит для задач, где важна эффективность, и к тому же вы можете добавлять дополнительные функции.

Кстати, можешь почитать подробнее о архитектуре Würstchen в статье "An Efficient Architecture for Large-Scale Text-to-Image Diffusion Models".

Что думаешь? 🤔 Красиво выглядит?