Телеграм канал «Клуб CDO»

Во-первых, хочу напомнить, что редакция не делает платных публикаций и живёт исключительно на несуществующие донаты (спасибо тому самому человеку за единственный донат на прошлой неделе). Поэтому все материалы, ссылки, репосты и анонсы редакция действительно считает достойными нашей аудитории (хотя аудитория не всегда с этим согласна 🙂). И вот — мы не знаем лично этих ребят, но они делают просто колоссальную работу: публикуют материалы, переводы и гайды для ИИ-разработчиков. У них выходит огромное количество статей на Хабре, они переводят иностранные материалы и пишут в своём канале практически каждый день. С удовольствием читаем и делимся здесь. https://t.me/ai_for_devs

Обратите внимание: на русском языке вышла действительно сильная и редкая по качеству книга про разработку AI-систем — AI‑инженерия: построение приложений с использованием базовых моделей. Я заметил её ещё несколько месяцев назад и тогда сразу зацепился за оглавление. Судя по структуре, авторы очень точно попали в реальную боль практиков: книга не про «что такое LLM», а про то, как строить приложения вокруг базовых моделей — архитектуру, пайплайны, данные, промптинг, оценку качества, интеграцию в прод и эксплуатацию. https://www.piter.com/product/ai-inzheneriya-postroenie-prilozheniy-s-ispolzovaniem-bazovyh-modeley

Диалог с данными: как ИИ меняет аналитику Десятилетиями аналитики были связующим звеном между данными и бизнесом, находя ответы на вопросы вручную. Работа была трудоемкой, а результат нередко субъективным. Теперь в команде появляется новый игрок — ИИ-аналитик. Это диалоговый слой между данными и бизнесом, который понимает, что произошло, объясняет причины и предлагает конкретные действия. Как устроена архитектура ИИ-аналитика, и может ли он заменить специалиста? Ответы на эти вопросы — в новом материале MetaData Weekly. Как работает ИИ-аналитик? ИИ-аналитик — это не просто чат-бот для данных. Это новый уровень взаимодействия, превращающий статичные отчеты в диалог с вашей информацией. Его задача — понимать не слова, а намерения. Для этого недостаточно просто включить в процессы LLM. Нужна четкая цепочка преобразований: 1️⃣Понимание запроса — NLU/LLM-модель извлекает цели, метрики, фильтры и измерения из вопроса пользователя. 2️⃣«Перевод» на язык данных — семантический слой с бизнес-глоссарием и онтологиями связывает термины пользователя (например, «выручка в Москве») с реальными колонками в хранилище. 3️⃣Поиск контекста — индексы на основе эмбеддингов помогают найти релевантные таблицы, дашборды или прошлые вопросы по смыслу. 4️⃣Генерация ответа — планировщик создает и проверяет правильность SQL-запроса, учитывая политики доступа и свежесть данных. Может ли ИИ заменить настоящего аналитика? ИИ не заменит человека, но фундаментально изменит его роль. Задача специалиста-аналитика — с помощью ИИ создать единый глоссарий, определить правила агрегации или понять организационный контекст. Нейросети работают в рамках сематический фабрики, которую проектируют и поддерживают эксперты. Новая роль: контекст-инженер Главная задача смещается с написания запросов к управлению смыслом. Это и есть задача контекст-инженера — выстраивание и поставка качественного контекста для ИИ: Проектирование семантического слоя — создание и поддержка бизнес-онтологий, глоссариев, правил. Настройка валидации — определение эталонных значений, проверка временной логики и отклонений. Управление жизненным циклом — с учетом того, что контекст — живая система, которую нужно обновлять, тестировать, версионировать и масштабировать. Что в итоге? Эффективный ИИ-аналитик — результат симбиоза, а не замены. ИИ помогает ускорить рассуждение, предложить гипотезы и автоматизировать рутину. Человек фокусируется на уточнении семантики, согласовании определений, проверке смысла и стратегических выводах. Будущее — не за автономным ИИ, а за совместной работой людей и систем, где каждый усиливает другого. Команды, которые наладят эту «семантическую фабрику», получат не игрушку, а системного помощника, который действительно понимает бизнес и помогает принимать решения. #радар_трендов

Тут у меня есть совсем небольшая заметка про агентов, и я хочу ею поделиться по той простой причине, что, с моей точки зрения, она максимально чётко объясняет, что такое «ИИ-агент» и как он работает. Вот извините меня, но все эти маркетинговые «объяснения» в духе «самостоятельно действует», «использует инструменты» и т. д. — для меня всё равно остаются непонятными на уровне физики процесса. Километры слов не могут сказать больше, чем 50 строк кода. Смотришь на примеры — и сразу становится видно: берут LLM, оборачивают её вызов в цикл, в этом цикле анализируют ответ и через простые «если-то» добиваются нужного результата. Вот и весь «агент» 🙂 По большому счёту, вся индустрия ИИ сейчас — это «оборачивание LLM во всё более сложный процедурный код». https://dzone.com/articles/chatbot-to-agent-react-pattern-python

Даджест статей 📰: Хотели ускорить Postgres, а построили платформу репликации данных Ссылка: https://habr.com/ru/articles/985236/ Вывод одной строкой: При разработке платформы репликации данных важно учитывать не только производительность, но и архитектурные решения, которые могут существенно повлиять на эффективность работы с Postgres. 📰: Ускорение разработки с ИИ на примере DAX и Power BI Ссылка: https://habr.com/ru/articles/984300/ Вывод одной строкой: При использовании DAX и Power BI для ускорения разработки с ИИ важно учитывать особенности данных, требования к визуализации и возможности автоматизации процессов, чтобы достичь максимальной эффективности аналитики. 📰: Copilot в Power BI: 6 сценариев использования Ссылка: https://habr.com/ru/companies/yandex_praktikum/articles/980808/ Вывод одной строкой: При использовании Copilot в Power BI важно учитывать различные сценарии применения для оптимизации анализа данных и повышения эффективности работы с отчетами. 📰: Наглядная аналитика: разбираем кейсы по работе с данными через OLAP-кубы Ссылка: https://habr.com/ru/companies/slsoft/articles/985582/ Вывод одной строкой: При работе с данными через OLAP-кубы важно учитывать особенности структуры данных и бизнес-требования для достижения эффективной аналитики и принятия обоснованных решений. 📰: Разметка данных: самая дорогая часть машинного обучения Ссылка: https://habr.com/ru/companies/bothub/articles/985662/ Вывод одной строкой: Разметка данных является ключевым и затратным этапом в процессе машинного обучения, требующим тщательного планирования и ресурсов для достижения высококачественных результатов. 📰: Data Lakehouse vs. Data Mesh: Scalable Data Architectures Ссылка: https://dzone.com/articles/data-lakehouse-vs-data-mesh-rethinking-scalable-da Вывод одной строкой: При выборе между архитектурами Data Lakehouse и Data Mesh важно учитывать особенности обработки данных, требования к масштабируемости и распределению ответственности в команде. 📰: Zeta’s Lakehouse Journey: A Composable, Scalable, and Federated Architecture Ссылка: https://medium.com/@zeta-decoded/zetas-lakehouse-journey-a-composable-scalable-and-federated-architecture-df0ab5f19c3a Вывод одной строкой: При разработке архитектуры Lakehouse важно учитывать композируемость, масштабируемость и федеративный подход для достижения эффективной интеграции и обработки данных. 📰: How I Structure My Data Pipelines Ссылка: https://loglevelinfo.substack.com/p/how-i-structure-my-data-pipelines Вывод одной строкой: Структурирование дата-пайплайнов требует тщательного планирования и учета всех этапов обработки данных, чтобы обеспечить их надежность, масштабируемость и эффективность в конечном продукте. 📰: Data Engineering in 2026: What Changes? Ссылка: https://gradientflow.substack.com/p/data-engineering-for-machine-users Вывод одной строкой: В 2026 году ключевыми факторами успешной работы в области инженерии данных станут адаптация к новым технологиям, акцент на автоматизацию процессов и интеграция с машинным обучением для повышения эффективности обработки данных. 📰: A Critique of Iceberg REST Catalog: A Classic Case of Why Semantic Spec Fails Ссылка: https://www.dataengineeringweekly.com/p/a-critique-of-iceberg-rest-catalog?publication_id=73271&post_id=183990563&isFreemail=true&r=15862q&triedRedirect=true Вывод одной строкой: При разработке систем каталогизации данных важно учитывать ограничения семантических спецификаций, чтобы избежать проблем с совместимостью и функциональностью.

Сегодня в рубрике "космическая страничка" ссылка на отличный документальный филь который покрывает основные направления развития комических исследований и "направлений полета", дает представление о том, что нас окружает в космосе и поможет сформировать ваше собственное представление о том, какие перспективы тут могут ждать человека. Фильм представляет собой научно-популярный рассказ о современных и будущих технологиях освоения космоса и исследования солнечной системы, а также о перспективах межзвёздных путешествий. Он подробно описывает миссии космических аппаратов, таких как зонд Паркер, который приближается к Солнцу, и легендарные зонды Вояджер, Пионер и Новые горизонты, исследующие дальние объекты Солнечной системы и выходящие за её пределы. Фильм объясняет строение Солнца, загадки его короны и задачи зонда Паркер по изучению солнечной плазмы и магнитных полей. Далее рассматриваются проблемы и возможности преодоления огромных межзвёздных расстояний, включая разные типы двигателей — химические, ядерные, ионные, солнечные паруса, фотонные звездолёты, а также гипотезы о сверхсветовых путешествиях, связанные с концепцией пузыря Алькубьера. https://www.youtube.com/watch?v=zz_q5gOQXmM&t=2970s