Телеграм канал «Сборник IT знаний»

📒Курс Ошибки при работе с PostgreSQL и способы их избежать

🧠О курсе:

Лучше всего учиться на чужих ошибках! В книге «PostgreSQL: ошибки и способы их избежать» (PostgreSQL Mistakes and How To Avoid Them) вы разберете десятки типичных ошибок при работе с PostgreSQL. Это позволит вам с легкостью избегать их в собственных проектах и ​​заранее понять, почему одни подходы приводят к неудаче, а другие — к успеху.

Канал в Max

📀 Скачать курс

Сборник IT знаний

📒Курс Проектирование баз данных для простых смертных: издание к 25-летию

🧠О курсе:

В этом новом издании, приуроченном к 25-летию книги, пошагово описывается процесс проектирования современных баз данных — надежных, гибких и грамотно структурированных, в том числе для новейших онлайн-приложений. Майкл Эрнандес проводит читателя через все этапы работы: от планирования до определения таблиц, полей, ключей, связей между таблицами, бизнес-правил и представлений. Вы узнаете, как на практике обеспечить целостность данных, избежать типичных ошибок и понять, в каких случаях допустимо отступать от общепринятых правил. Обновленные контрольные вопросы и иллюстрации помогут вам быстрее и эффективнее освоить эти методы.

Канал в Max

📀 Скачать курс

Сборник IT знаний

📒Курс Машинное обучение для бизнеса: использование Amazon SageMaker и Jupyter

🧠О курсе:

Курс «Машинное обучение для бизнеса» (Machine Learning for Business) обучает методам машинного обучения, ориентированным на бизнес-задачи, которые вы сможете применять самостоятельно. Сосредоточившись на таких практических темах, как удержание клиентов, прогнозирование и оптимизация бэк-офисных процессов, вы выполните шесть проектов, которые помогут вам сформировать подход к использованию машинного обучения в бизнесе. Для обеспечения успеха вы будете использовать сервис Amazon SageMaker, позволяющий с легкостью превращать поставленные задачи в конкретные результаты.

Канал в Max

📀 Скачать курс

Сборник IT знаний

📒Курс Практическое руководство по развертыванию и оптимизации LLM: хостинг моделей в промышленных масштабах

🧠О курсе:

Большие языковые модели (LLM) — это «двигатели рассуждений» современного искусственного интеллекта. Сегодня мы достигли важного переломного момента: в условиях глобальной гонки по масштабному внедрению ИИ выполнение моделей (инференс) переместилось в самый центр технологического стека. Добро пожаловать в эпоху инференса.

Однако без надлежащей оптимизации развертывание и эксплуатация LLM могут быть дорогостоящими и медленными. Книга «Hands-On LLM Serving and Optimization» представляет собой всеобъемлющее руководство, посвященное тонкостям масштабного развертывания и оптимизации больших языковых моделей.

Канал в Max

📀 Скачать курс

Сборник IT знаний

Откуда нейросеть берет инфу на русском?

Когда я готовлю посты, я часто использую нейросети для фактчекинга и ресерча.

И здесь есть интересная деталь: когда просишь модель найти что-то актуальное именно в русскоязычном сегменте, она практически весь веб-поиск выстраивает вокруг Telegram. Со временем я заметил, что нейронка раз за разом ссылается на одни и те же каналы.

Ради интереса закинул ей промпт:
Собери список Telegram-каналов, на которые ты чаще всего опираешься за последние 90 дней при фактчекинге и поиске инфы по AI и IT

Вот список, который выдала модель — Посмотреть. Сам проверил, полистал посты и убедился — внутри действительно уникальные авторские каналы: рабочие кейсы, нейрогенерация, автоматизация и свежие новости.

Упаковал эти проверенные каналы в одну подборку. Подписывайтесь на лучшие каналы, связанные с AI и IT в русском сегменте.

Подписка в 1 клик:
👉 telemetr.me/addlist/nmW1uPcTZVlkODIy

Новый уровень ИИ-агентов

OpenAI выкатили линейку GPT-5.6, разделив ее на три режима: Luna, Terra и продвинутый Sol. "Новый уровень" — это именно Sol в режиме Ultra. Модель запускает группу автономных ИИ-агентов, которые сами делят задачу на части, распределяют роли и исправляют ошибки на ходу.

Я проверял Sol, через поиск в сети и работу с базой данных. Попросил собрать лучшую базу каналов по AI | IT. Модель разделила задачу между тремя субагентами:

• Первый собрал базу на основе моих подписок и похожих ресурсов в Telegram
• Второй проверил этот список через TGStat на вовлеченность и качество.
• Третий объединил данные, убрал повторы и отсеял каналы с сомнительным контентом.

Понравилось, что процесс шел наглядно — в логах было видно, как агенты спорили между собой и отклоняли варианты друг друга из-за неуникального контента.

Итоговый результат работы ИИ собрал в одну подборку. Уверен, каждый найдет для себя пользу:

• ИИ и технологии: фишки нейрогенерации, библиотеки промптов и вайб-кодинг.
• Автоматизация: как внедрять нейросети в бизнес-процессы и экономить время.
• IT и карьера: как развивать свои проекты, расти в грейде и выходить на топовые офферы.

Подписаться в 1 клик:
👉 telemetr.me/addlist/QMPYUBikhOZlMDcy

📒Курс Apache Polaris: Полное руководство. Обогащение архитектуры lakehouse на базе Apache Iceberg с помощью каталога с открытым исходным кодом

🧠О курсе:

Пересмотрите свой подход к современному управлению данными с помощью Apache Polaris (проект в стадии инкубации) — каталога с открытым исходным кодом, разработанного для Apache Iceberg, отраслевого стандарта в области архитектуры data lakehouse. Это подробное руководство поможет вам разобраться в тонкостях архитектуры data lakehouse на базе Apache Iceberg и раскроет ключевую роль каталогов Iceberg.

Канал в Max

📀 Скачать курс

Сборник IT знаний