Если вы работаете с данными, то наверняка сталкивались с ситуацией, когда Excel становится вашим лучшим другом и злейшим врагом одновременно. С одной стороны, это удобный и привычный инструмент для работы с таблицами, с другой — его ограничения могут превратить даже простую задачу в настоящий кошмар. Но что, если бы вы могли объединить мощь Excel с гибкостью и возможностями Python и R?

В эпоху стремительного развития искусственного интеллекта (ИИ) каждый, кто профессионально использует эту технологию, сталкивается с вызовом: качество результатов напрямую зависит от качества входных данных. Именно поэтому сегодня невозможно обойтись без промт-инжиниринга — набора методов, которые повышают надежность, эффективность и точность работы моделей ИИ.

Всё больше компаний обращаются к поведенческой науке, чтобы создавать продукты, маркетинговые стратегии и коммуникации, которые не просто удовлетворяют потребности пользователей, но и помогают им изменить свои привычки. Эти команды стремятся разрабатывать решения, которые мотивируют людей делать что-то новое в своей жизни. Иными словами, они создают стратегии изменения поведения.

Многие разработчики программного обеспечения недостаточно хорошо разбираются в системах семейства Unix, хотя они повсеместно встречаются в мире разработки. Некоторые программисты даже не подозревают, что в их должностные обязанности входит работа с Unix или подобными системами на своих компьютерах (macOS), в среде разработки (контейнеры Docker), в системах сборки и автоматизации (процессы непрерывной интеграции и GitHub), в среде развертывания (серверы и контейнеры Linux) и в других обстоятельствах.

Задумывались ли вы когда-нибудь о том, насколько сильно визуализация данных облегчает восприятие информации? Мы настолько привыкли к присутствию самых разных диаграмм и графиков в нашей повседневной жизни, что воспринимаем их как должное, не вникая в то, какая сложная это на самом деле задача – придать количественным данным визуальную форму.