LEFT JOIN

Неуверенный калькуляторБыло бы здорово, если бы все в этом мире было точно и однозначно, особенно, когда речь идет о цифрах. Например, когда вы планируете переезд в другой город или хотите прикинуть доход от инвестиций.Но так бывает не всегда, и нам регулярно приходится иметь дело с неопределенностью, когда в уравнении слишком много переменных. Вместо точных цифр — размытое «зарплата от 50 до 150к», «ремонт будет стоить то ли 10 000, то ли 100 000 и займет где-то от недели до полугода» и все в таком духе.И как быть?🔜 Вечный вопрос, на который у нас наконец-то есть ответ — использовать неуверенный калькулятор. Суть проста: вы вносите в него не точные цифры, а диапазон от минимального возможного значения до максимального. Таких диапазонов в расчетах может быть несколько, и в ответе он тоже выдаст диапазон — от минимального результата, который вы можете получить с вашими вводными, до максимального.Калькулятор не рассчитывает никакие вероятности, ковариантности и прочее, но помогает хотя бы обрисовать границы, на что вы можете рассчитывать.🔜 Автор пишет, что вариантов использования у его разработки множество — от расчета эффективности маркетинговой кампании до вычисления количества инопланетных цивилизаций, с которыми человечество может вступить в контакт.

Звездное небо на дашбордеИногда полезно отвлечься от работы, SQL и графиков и посмотреть на звезды — пусть даже на очередном Viz of the Day из архивов Tableau Public.Stargazer's Map — интерактивная карта звездного неба. Можно настроить отображение созвездий или показать настоящие цвета звезд, а помощью отдельного ползунка подкрутить время, чтобы увидеть, как двигаются звезды по небосклону в течение суток.Красиво?❤️ — Красиво!🌚 — Можно и покрасивее

Много ли пользы от ИИ в науке? ChatGPT и генерация картинок в духе «советские плакаты в стиле Ghibli» — это не предел возможностей современного ИИ, который активно применяется в науке. Один из самых известных примеров (но далеко не единственный) — это AlphaFold, ИИ, предсказывающий пространственные структуры белков. Надежд на ИИ много, но вот насколько он оправдывает ожидания? 🔜 Физик Ник МакГрейви решил использовать ИИ для решения дифференциальных уравнений в частных производных. Изначально он к этой идее относился с большим энтузиазмом, но быстро разочаровался — нейросети оказались ненадежным инструментом с нестабильными и недостоверными результатами. Разочаровали и статьи коллег об использовании ИИ в этой сфере. Да, в них много писали о том, что с помощью нейросетей уравнения решаются в миллионы раз быстрее, чем стандартными методами, но Ник на своем опыте это подтвердить не смог.🔵Оказалось, что авторы научных работ часто сравнивали эффективность ИИ с устаревшими вычислительными методами. По сравнению с более современными подходами нейросети зачастую давали незначительное преимущество или вообще справлялись хуже. 🔵Ник не единственный, кто обратил внимание на проблемы с воспроизводимостью результатов ИИ. Уже есть целый список научных публикаций, данные в которых оказались недостоверными и неточными из-за утечек данных при обучении ML-моделей. 🔵Еще один пример — из портфолио DeepMind, которые и разработали знаменитый AlphaFold. Они заявили, что другой ИИ-инструмент, GNoME открыл миллионы новых кристаллических структур. Но когда часть этих структур проанализировали ученые, они обнаружили, что большинство из них ценности не имеют. 🔵Трезво оценить возможности ИИ не дает еще и ошибка выжившего — исследования, где он не помог добиться желаемого, часто не доходят до публикации. То есть это все хайп и маркетинг, а ИИ для науки бесполезен? Конечно, нет — польза от ИИ есть и, скорее всего, будет расти. Но на его достижения надо смотреть трезво и не вестись на громкие заголовки в прессе. И, как оказалось, даже серьезные научные публикации на эту тему стоит воспринимать со здоровым скепсисом. А что вы думаете про ИИ в науке? ❤️ — Верю, что за ним будущее🙈 — Сомневаюсь, что от него на самом деле будет много пользы…

Быстрее, выше, сильнее: что нового у dbt 28 мая dbt провела Launch Showcase, где представила сразу несколько крупных изменений. 🔵dbt Fusion — новый движок, который будет в 30 раз быстрее старого. Он сможет проверять правильность SQL-запроса и выдавать подсказки с учетом контекста, а также на 10% (а то и больше!) снизить расходы на хранение данных. 🔵Расширение dbt VS Code — чтобы все новые фичи dbt стали доступны и в VS Code.🔵dbt MCP Server — инструмент для интеграции LLM в проекты в dbt.🔵dbt Canvas, dbt Insights и dbt Catalog (бывший dbt Explorer) — инструменты для аналитиков, которые сделают удобнее и проще работу с данными. В Canvas можно будет простым drag-and-drop строить и редактировать модели. С помощью Insights (который понимает как SQL, так и запросы на естественном языке) — исследовать данные, искать инсайты и проверять гипотезы. В обновленном Catalog пользователи смогут просматривать таблицы и представления в Snowflake. Поддержку остальных хранилищ тоже обещают подвезти, но попозже. Как вам такие новости? 👀 Впечатлены?

"Нашу маму и там, и тут показывают" — LEFT JOIN на Aha!25Пусть в этом году команда LEFT JOIN не смогла присоединиться к конференции физически, мы все равно не могли это пропустить. Передаем привет и желаем послушать как можно больше крутых выступлений — а перерывах поймать наше видео на экранах в фойе "Ломоносова"!