ИИ это не про замену людей — это про усиление ваших умений и делегирование рутины. 80% контента уже делается с помощью ИИ и базовые навыки необходимы всем, кто работает с созданием контента.
Регистрируйтесь на бесплатный мини-курс, где вы получите готовое портфолио и научитесь:
— Писать продающие посты без «ИИ‑шаблонов»;
— Делать стильные визуалы для брендов и соцсетей;
— Проводить нейрофотосессии с реальными или вымышленными моделями;
— Готовить презентации, креативные арты и постеры.
Переходите по ссылке, чтобы получить доступ и бонусные материалы.
Реклама. Информация о рекламодателе по ссылкам в посте.
Описание:
Каждая глава книги помогает выявить, объяснить и исправить уникальный и опасный антипаттерн. В четырех частях книги антипаттерны сгруппированы по логическому и физическому проектированию баз данных, запросам и разработке приложений.
Высока вероятность, что на уровне базы данных вашего приложения уже есть такие проблемы, как «индексный дробовик», «вход без ключа», «страх перед неизвестным» и «спагетти-запросы». Эта книга поможет вам и вашей команде их обнаружить.
Описание:
Начните изучать iOS-разработку, освоив ее основы, в том числе интегрированную среду разработки Xcode 13, фреймворк Cocoa Touch и последнюю версию популярного языка программирования Swift 5.5 от Apple. Из этого полностью обновленного руководства вы узнаете о языке Swift, познакомитесь с инструментами разработки Apple Xcode и фреймворком Cocoa.
Описание:
Превратите свой код на языке R в пакеты, которые другие смогут легко установить и использовать. В этом полностью обновленном издании разработчики и специалисты по анализу данных узнают, как объединять многократно используемые функции R, примеры данных и документацию, применяя философию разработки пакетов, которой придерживается команда, поддерживающая набор пакетов tidyverse. Вы научитесь автоматизировать распространенные задачи разработки с помощью набора пакетов R, включая devtools, usethis, testthat и roxygen2.
Сейчас все только и говорят про Claude. Я долго пользовался другими нейронками, но в итоге решил перенести все рабочие процессы именно туда. Хотелось проверить, справится ли он с рабочими задачами так же круто, как с написанием кода.
Итог:
— Кодинг: тут без сюрпризов, он лучший.
— Контекст: запоминает детали намного лучше, чем ChatGPT и Gemini
— Агентский режим: тестировал на разных задачах, дальше чуть конкретнее
Возможности агента я решил протестировать на задаче, до которой давно не доходили руки — собрать чистое инфополе с нуля. Чтобы не перебирать паблики вручную, я зашел через функцию похожих каналов в Telegram.
Скормил Claude ссылки на качественных авторов по IT и AI, которых читаю сам,и попросил проанализировать сотни выданных рекомендаций. Агент изучил контент на этих каналах и оставил только тех авторов, кто делится практическим опытом по: автоматизации, вайб-кодингу и нейрогенерации.
Claude собрал полезную подборку экспертов, которую я упаковал в одну папку. Делюсь этим списком с вами — внутри только полезный контент про IT и AI.
Подписка в один клик:
👉https://t.me/addlist/RarofoHv-KM2OTdi
Описание:
Аналитика данных может показаться сложной задачей, но если вы опытный пользователь Excel, у вас есть преимущество. Из этого практического руководства пользователи Excel среднего уровня смогут получить четкое представление об аналитике и стеке данных. К концу изучения этой книги вы научитесь проводить исследовательский анализ данных и проверять гипотезы с помощью языка программирования.
Изучение и проверка взаимосвязей — основа аналитики. Используя инструменты и фреймворки, описанные в этой книге, вы сможете освоить более продвинутые методы анализа данных. Автор Джордж Маунт, основатель и генеральный директор компании Stringfest Analytics, демонстрирует ключевые статистические концепции на примере электронных таблиц, а затем применяет ваши знания о работе с данными в программировании на языках R и Python.
Описание:
Книга «Статистика и визуализация данных с помощью R: искусство и практика анализа данных» Дэвида С. Брауна призвана познакомить студентов с количественными методами, которые можно применять ко всем видам данных в самых разных ситуациях. Автор обучает студентов статистике с помощью диаграмм, графиков и других способов отображения данных, которые помогают развить интуитивное понимание статистики, а также навыки визуализации данных. Сосредоточившись на визуальной составляющей статистики, а не на математических доказательствах и выводах, студенты могут увидеть взаимосвязи между переменными, которые являются основой количественного анализа.