Всем привет!

Хочу пригласить вас на открытый вебинар от Практикума:

Как искусственный интеллект меняет IT и помогает в работе

Там буду не только я, а сразу 6 разных профильных специалистов!
Мы будем говорить о том, какую роль играет ИИ в разработке, дизайне, менеджменте, аналитике, маркетинге и HR. Разберём страхи новичков и способы превратить технологию в рабочий инструмент.
Покажем, какие задачи нейросети могут взять на себя и как их использовать, чтобы получать нужный результат. Обсудим, почему они не вытеснят экспертизу человека, а только откроют новые карьерные возможности.

Когда: 30 сентября (вторник) 19:00 мск
Ссылка: https://ya.cc/t/P3jnNvhr7fE7XT

Вопросов было довольно много!
На некоторые мы успели ответить (например про загрузку данных в GPT модели и риски), а на другие не успели))

Закидывайте свои вопросы в комментарии к этому посту, будем разбираться!
Ответы на вопросы буду делать до конца этой недели, в зависимости от сложности))

Всем привет!
Делаю обещанный QnA))

1. Вопросы: "Какие нейросети лучше использовать для начинающего аналитика данных?", "Каким ИИ вы пользуетесь и в каких целях?"
Коротко - популярные GPT модели вполне подойдут.
Детальнее - кружочек)

2. Вопрос: "Как вы смотрите на ИИ аналитика взаимодействующую с моделью ИИ специалиста?"
Не совсем уверен, что корректно понял вопрос. Отвечу на "Делают ли ML модели аналитики и нужно ли нам это" и также "В чём принципиальная разница DS-специалиста и аналитика"
Ответы в кружочке)

3. Вопрос: "Учусь на практикуме на аналитика данных. Скажите вообще есть шанс найти работу джуном или стажером? Ну если ты не талант в программировании."
Коротко - да! Аналитик не программист))
Подробнее - в кружочке)

4. Вопрос: "давно интересует вопрос, какие преимущества и недостатки у вайб-кодинга для начинающего специалиста?"
Коротко - вайб-кодинг нужно очень детально контролировать.
Подробнее - в кружочке))

5. Вопрос: "какие реально сложные технические задачи может решать аналитик? из связанного именно с написанием кода."
Коротко - аналитик не является заменой разработчика. Но мы можем участвовать в код-ревью и в тестировании программных продуктов, особенно аналитических программных продуктов.
Также аналитики часто заходят на территорию DS и инженеров данных.
Подробнее - в кружочке)

6. Вопрос: "у google collab код может написать Gemini, ты используешь этот инструмент в работе? или ты мало пересекаешься с питоном?
Коротко - с питоном много работаю. Гугл колаб не очень люблю) Во всяком случае я работал только с бесплатной версией этого инструмента.
Сейчас тестирую DataSpell от JetBrains, но ещё руки не дошли пощупать нейронку внутри.
Подробнее - в кружочке)