Data & ML
29 сентября
Data & ML
17 сентября
Что такое токенизация и почему языковые модели считают текст не так, как человек
Data & ML
8 сентября
LoRA и QLoRA: как выбрать GPU для файнтюнинга LLM без миллионного бюджета
Data & ML
8 сентября
Как работает инференс LLM: от токенизации до генерации ответа
Data & ML
8 сентября
Как писать промпты для нейросетей: структура, техники и примеры
Data & ML
4 сентября
Bucket, Object и Key: как устроена модель хранения в S3-совместимых объектных хранилищах
Data & ML
4 сентября
Векторный поиск в PostgreSQL: pgvector для RAG-систем на корпоративных документах
Data & ML
4 сентября
Визуально-лингвистические модели: как ИИ учится понимать изображения и текст одновременно
Data & ML
15 октября
Современный подход к СХД: как изменились критерии и что выбирают компании в 2026 году
Data & ML
12 октября
ИИ-агенты: что это такое, виды и фреймворки для разработки (CrewAI, LlamaIndex, LangChain, AutoGen)
Data & ML
2 октября
DeepSeek: что это такое и как развернуть у себя, локально или в облаке на GPU
Data & ML
17 сентября
Каталог данных: зачем нужен и как выбрать
Data & ML
9 сентября
Data Mesh и Data Fabric: где проходит граница между владением данными и доступом к ним
Data & ML
3 сентября
Почему компании переходят на Lakehouse: архитектура, стек и план миграции для российского рынка
Data & ML
3 сентября
Технические каталоги данных для Lakehouse: сравнение Hive Metastore, Polaris, Nessie, Unity Catalog и других в 2026 году
Data & ML
3 сентября
Облачное хранилище для бизнеса: как выбрать и сколько стоит в 2026 году
Data & ML
1 сентября
Статический сайт на S3 и CDN: от сборки до собственного домена с HTTPS
Data & ML
1 сентября
Как развернуть Hive Metastore для работы с CedrusData: пошаговая инструкция
Data & ML
28 августа
Unity Catalog, Apache Polaris, Nessie, CedrusData Catalog: сравниваем Iceberg-каталоги
Data & ML
27 августа
PITR без сюрпризов: проверяем восстановление PostgreSQL
Data & ML
24 августа
Векторные базы данных для RAG: как выбрать движок и поднять Qdrant в VK Cloud
Data & ML
18 августа
Как организовать хранение медицинских данных для ИИ с учетом требований российского законодательства
Data & ML
13 августа
Объектное, файловое и блочное хранилище: в чём разница и что выбрать под задачу
Data & ML
13 августа
Горячее, холодное и архивное хранение в S3: классы и автоматизация lifecycle
Data & ML
13 августа
Хранение медицинских данных: сроки, уровни защищенности и архитектура на S3
Data & ML
10 августа
S3 для ML и Big Data: где хранить датасеты, фичи и веса моделей
Data & ML
5 августа
Как хранить бэкапы PostgreSQL в S3: автоматизация с pg_dump, WAL-G и lifecycle
Data & ML
5 августа
Разделение compute и storage: основа современной аналитики
Data & ML
4 августа
Масштабирование базы данных: когда БД перестаёт справляться с ростом нагрузки
Data & ML
27 июля
Надёжность БД: что помогает избежать потери данных
Data & ML
22 июля
CedrusData Engine: что Rust-ядро даёт бизнесу
Data & ML
22 июля
ПАК для корпоративного ИИ: железо и мультиагентная платформа в одной поставке
Data & ML
21 июля
Хранилище для госсектора: импортозамещение, реестр Минцифры и ФСТЭК
Data & ML
20 июля
Пошаговая миграция PostgreSQL в облако
Data & ML
8 июля
CedrusData Engine vs open source Trino: полный список отличий
Data & ML
7 июля
MPP-архитектура: почему распределённая обработка выигрывает у монолита
Data & ML
30 июня
Автомасштабирование: сравнение AWS, VK Cloud, Yandex Cloud и Selectel
Data & ML
30 июня
Автомасштабирование в облаке: что это и как выбрать подход
Data & ML
30 июня
Что нового в CedrusData 476-3: нативный движок Oxide, индексы в Parquet и дерево объектов в каталоге
Data & ML
24 июня
Хранение и раздача видео и медиаконтента через S3 и CDN: архитектура
Data & ML
18 июня
E-commerce и DBaaS: масштабируемые решения для ритейла
Data & ML
15 июня
Версионирование бакетов S3: разбор от команды VK Object Storage
Data & ML
2 июня
Облачная безопасность: как защитить данные в S3-хранилище
Data & ML
28 мая
Как устроен облачный центр обработки данных для S3-хранилищ: надёжность и геораспределение
Data & ML
19 мая
Архитектура управляемых баз данных: как это работает на практике
Data & ML
5 мая
Сравнение баз данных: PostgreSQL, MySQL, MongoDB, Redis, ClickHouse — что выбрать в 2026
Data & ML
23 апреля
Machine learning в облаке: возможности, применение и безопасность
Data & ML
7 апреля
Управляемые базы данных vs самостоятельное администрирование: какой подход выбрать
Data & ML
23 марта
Корпоративный ИИ с Small Language Models (SLM): оптимизация чат-ботов и клиентской поддержки
Data & ML
20 марта
Что такое S3 в облаке и как оно работает для хранения данных
Data & ML
17 марта
SLM vs LLM — что выбрать для бизнеса?
Data & ML
11 марта
Разбираемся с DBaaS: предпосылки использования, нюансы выбора, доступные БД
Data & ML
13 февраля
Как создать собственный ИИ и обучить его: полное руководство — 2026
Data & ML
15 декабря
Что такое DBaaS и зачем он нужен бизнесу
Data & ML
15 сентября
Раскладываем данные по корзинам: что отправить в файловое хранилище, а что в S3
Data & ML
31 июля
Облако с GPU: как выбрать оптимальный вариант из линейки VK Cloud
Data & ML
9 июля
Почему не стоит использовать CPU для вычислений с плавающей запятой
Data & ML
25 апреля
От традиционных СХД к объектным хранилищам S3: эволюция хранения данных для бизнеса
Data & ML
1 апреля
Автоматизируем управление ресурсами окружений с помощью Dev Platform
Data & ML
21 марта
Platform Engineering от А до Я. Часть 3: who is Dev Platform
Data & ML
6 марта
Platform Engineering от А до Я. Часть 2: архитектурные решения и примеры IDP
Data & ML
3 марта
Platform Engineering от А до Я. Часть 1: знакомство с передовой методологией организации команд разработки
Data & ML
30 ноября
Введение в Redis: все, что нужно знать для работы с этой СУБД
Data & ML
16 мая
MLops-подход для оптимизации процессов машинного обучения
Data & ML
14 декабря
Влияние больших вызовов на российский рынок Big Data: мнения экспертов
Data & ML
1 ноября
Эксперты об AutoML: подробно об инструментах, специалистах и перспективах
Data & ML
20 сентября
На облачной платформе VK Cloud доступна СУБД Postgres Pro Enterprise
Data & ML
13 сентября
Особенности внедрения Big Data-проектов в 2022 году: результаты исследования российского рынка
Data & ML
2 августа
VK Cloud создала облачную платформу для разработки ML-решений
Data & ML
12 июля
От умного дома до Connected-автомобилей: для каких сценариев подходят IoT-платформы
Data & ML
18 апреля
VK Cloud Solutions выпустила обновленную IoT-платформу для разработчиков
Data & ML
27 августа
MLflow в облаке. Простой и быстрый способ вывести ML-модели в продакшен
Data & ML
25 августа
Modbus: простыми словами о популярном протоколе для M2M-взаимодействия
Data & ML
11 августа
На платформе VK Cloud Solutions (бывш. MCS) появился сервис для автоматического анализа SQL-запросов
Data & ML
5 августа
База данных как сервис: когда, зачем и как использовать DBaaS в облаке
Data & ML
23 июля
Общество понимает пользу ИИ, но не доверяет ему
Data & ML
22 июля
Как запускать в облаке приложения, требовательные к latency? СУБД Arenadata DB на сверхбыстрых облачных дисках
Data & ML
21 июля
VK Cloud Solutions (бывш. MCS) впервые на российском рынке запускает Hadoop 3 как сервис на базе решения Arenadata
Data & ML
16 июля
Как и зачем «Ашан» построил платформу для работы с Big Data в публичном облаке
Data & ML
13 июля
Большинство руководителей компаний не могут объяснить, как и насколько этично ИИ принимает решение в их проектах
Data & ML
12 июля
ИИ нагружает IT-инфраструктуру до предела возможностей
Data & ML
7 июля
Что такое Apache Spark и как он используется в Big Data
Data & ML
6 июля
К 2025 году 70% компаний сместят акцент с Big Data на Small Data и Wide Data
Data & ML
2 июля
Как работать с Big Data быстрее и эффективнее: Kubernetes для Data Science
Data & ML
25 июня
От базы данных к озеру данных: принципиальные различия между двумя технологиями
Data & ML
15 апреля
Для успешного внедрения AI/ML компаниям не хватает внутренних ресурсов
Data & ML
5 апреля
Быстрые и сверхбыстрые диски в облаке: как получить максимум от облачной системы хранения данных
Data & ML
26 марта
Полное руководство по созданию Docker-образа для обслуживания системы машинного обучения в продакшене
Data & ML
15 марта
Как выбрать облачную систему хранения данных, чтобы получить лучшую производительность и оптимизировать стоимость: подробная инструкция
Data & ML
5 февраля
Пример event-driven приложения на основе вебхуков в объектном S3-хранилище VK Cloud Solutions (бывш. MCS)
Data & ML
4 февраля
Работа с объектным S3-хранилищем VK Cloud Solutions (бывш. MCS) как с файловой системой
Data & ML
13 января
Мониторинг промышленного оборудования: снижение издержек, продвинутое техобслуживание и удаленное управление
Data & ML
12 января
MQTT: протокол передачи данных в интернете вещей
Data & ML
11 января
Как использовать объектное S3-хранилище VK Cloud (бывш. MCS) для хранения бэкапов Veeam
Data & ML
26 ноября
Как усилить производство c помощью IoT, предиктивной аналитики и цифровых двойников
Data & ML
25 ноября
Что такое предиктивная аналитика: предсказываем аварии на производстве, строим прогнозы в ритейле и финансах
Data & ML
12 ноября
Главные принципы организации объектных хранилищ
Data & ML
27 октября
Как мигрировать серверы так, чтобы все было предсказуемо и контролируемо
Data & ML
20 октября
Новые метрики объектных хранилищ
Data & ML
28 сентября
Искусственный интеллект и машинное обучение: в чем разница?
Data & ML
24 сентября
Хранение бэкапов в облаке: как никогда не потерять важные данные
Data & ML
23 сентября
Что такое Zabbix: универсальная система мониторинга всего на свете
Data & ML
18 сентября
Горячее и холодное хранение данных компании: подбираем облачное хранилище под частоту доступа к файлам
Data & ML
10 сентября
Как машинное обучение и искусственный интеллект ускоряют поиск новых лекарств
Data & ML
31 августа
10 самых популярных алгоритмов машинного обучения
Data & ML
28 августа
5 алгоритмов регрессии в машинном обучении, о которых вам следует знать
Data & ML
19 августа
По прогнозам IDC, рынок искусственного интеллекта в 2020 году вырастет на 12%
Data & ML
7 августа
17 примеров применения машинного обучения в 5 отраслях бизнеса
Data & ML
4 августа
Что такое аналитическая обработка данных, как она помогает строить прогнозы и принимать бизнес-решения
Data & ML
28 июля
По данным DZone, ИИ и машинное обучение сократят простои IT-систем в 70% компаний
Data & ML
20 июля
Полный список вопросов с собеседований по Python для дата-сайентистов и инженеров
Data & ML
20 июля
По данным Appen Limited, растет интерес топ-менеджеров к ИИ и машинному обучению
Data & ML
14 июля
Зачем вам большие данные: примеры использования big data в 8 отраслях
Data & ML
8 июля
Как понять, что нейросеть решит вашу проблему. Прагматичное руководство
Data & ML
7 июля
Как современные ИТ-сервисы хранят данные и при чем тут облака
Data & ML
30 июня
Какие бывают форматы файлов в больших данных и как их лучше использовать: краткий ликбез
Data & ML
25 июня
Как выбрать схему базы данных для приложения: скромное руководство
Data & ML
24 июня
Как работает Greenplum: аналитическая база данных для big data и больших проектов
Data & ML
24 июня
По новым данным IDC, ИИ повышает качество работы с клиентами на 25%
Data & ML
22 июня
Технологии big data: как анализируют большие данные, чтобы получить максимум прибыли
Data & ML
12 июня
Тренды интернета вещей: ИИ отвечает на звонки, облака и 5G приручают big data, ЖКХ — лидер инноваций
Data & ML
8 июня
Виды виртуальных машин: какие бывают и зачем нужны
Data & ML
2 июня
Цифровые двойники: как интернет вещей предотвращает аварии на производстве
Data & ML
14 мая
База данных Postgres Pro: когда она лучше PostgreSQL
Data & ML
11 мая
Как инвестиции в ИИ изменят розничную торговлю
Data & ML
30 апреля
В первом квартале 2020 года стартапы в сфере искусственного интеллекта заработали 6,9 млрд долларов
Data & ML
28 апреля
Беспилотные автомобили: сколько стоят, когда поступят в продажу и как ИИ справляется с бездорожьем и лихачами
Data & ML
24 апреля
Эксперты Forrester: промышленный IoT уходит в облака
Data & ML
23 апреля
Что такое облачные хранилища и в каких из них лучше хранить данные
Data & ML
22 апреля
Сравнение SQL и NoSQL: как выбрать систему хранения данных
Data & ML
22 апреля
В чем особенности MongoDB и когда эта база данных вам подходит: руководство для новичков
Data & ML
20 апреля
ИИ и машинное обучение уже меняют разработку продуктов
Data & ML
16 апреля
Что такое M2M: как машины общаются друг с другом и зачем это нужно
Data & ML
13 апреля
Как использовать разные структуры данных Redis? Смотрим на примерах
Data & ML
9 апреля
Петабайты данных и быстрый поиск: зачем хранить файлы в облачном объектном хранилище
Data & ML
6 апреля
Датчики в IoT: от термометров до умных устройств
Data & ML
1 апреля
IoT для бизнеса: как умные устройства снижают затраты в ритейле, медицине и на производстве
Data & ML
26 марта
IoT для умных часов и IIoT для умных станков: что такое интернет вещей и каким он бывает
Data & ML
25 марта
Искусственный интеллект в 2020-х: общается с клиентами, создает новые профессии и развивает медицину
Data & ML
23 марта
Кофемашина варит напиток по отпечатку пальца, а дверь распознает лица — как биометрия меняет IoT
Data & ML
25 февраля
Как технический долг и лже-Agile убивают ваши проекты
Data & ML
18 февраля
Пакетная обработка данных: как ускорить работу с big data в десятки раз
Data & ML
6 февраля
Что такое DWH и почему без них данные компании почти бесполезны
Data & ML
5 февраля
Как создать идеальное дерево решений: для начинающих аналитиков данных и не только
Data & ML
31 января
Какую базу данных выбрать для проекта, чтобы не пришлось выбирать снова
Data & ML
17 января
Ж/Д логистика-2020: как маленькая RFID-метка разорит грузоперевозчиков, а интернет вещей их спасет
Data & ML
15 января
Что такое data science и как выжать из данных максимум
Data & ML
13 января
В США разработали 10 принципов, чтобы сделать ИИ безопаснее
Data & ML
10 января
Что такое озера данных и почему в них дешевле хранить big data
Data & ML
20 декабря
Бизнес на квантах: как квантовые технологии применяют уже сейчас
Data & ML
5 декабря
Посекундный биллинг, маркетплейс и песочницы для Big Data: что могут тестовые среды в облаке
Data & ML
4 декабря
Пять важных фактов про анализ неструктурированных данных
Data & ML
27 ноября
Что такое ETL: как справиться с анализом big data
Data & ML
19 ноября
5000-кубитное «квантовое превосходство» поступит в продажу в 2020 году
Data & ML
28 октября
Демонизация и хайп не помогут развивать ИИ. Настало время стандартов
Data & ML
14 октября
Big Data и ИИ в банках: тренд или реальный инструмент?
Data & ML
25 сентября
Какие риски несет предвзятость искусственного интеллекта
Data & ML
13 сентября
Машинное обучение для торговли. С чего начать
Data & ML
11 сентября
Когда искусственный интеллект победит магнитную разметку логистических комплексов
Data & ML
28 августа
Huawei между жизнью и смертью: станет ли Harmony OS панацеей от всех бед
Data & ML
25 июля
Что такое big data: зачем нужны большие данные, как их собирают и обрабатывают
Data & ML
28 июня
Когда данные слишком большие: Data Platform aaS как тренд
Data & ML
24 июня
Как Machine Learning повышает продажи
Data & ML
4 июня
Зачем нужен Hadoop
Data & ML
28 мая
Сети на все случаи жизни, кроме общения
Data & ML
12 апреля
Почему бизнес срочно вооружается ИИ-технологиями
Data & ML
10 апреля
Вендоры начали борьбу за рынок AI-процессоров
Data & ML
2 апреля
Восемь из 14-ти инвестпроектов Intel связаны с технологиями ИИ
Data & ML
27 февраля
Советы профи: как выбрать «глаза» для умного города
Data & ML
22 февраля
Искусственный интеллект, нейронные сети и машинное обучение в маркетинге: в чем разница
Data & ML
18 февраля
Выбор ЦОДа: что расскажет сертификат, а что узнаете сами
Data & ML
13 февраля
Как дебаты и жирафы связаны с AI. Новые возможности
Data & ML
18 января
В чем разница между Backup и Snapshot
Data & ML
17 января
Как Big Data зарабатывает бизнесу деньги
Data & ML
27 декабря
Что такое Machine Learning и каким оно бывает
- …
