Telegram Web
Редактирую тут свою будущую книшку по грубой геометрии и наткнулся на забавный фан факт: в этом году исполнилось 100 лет довольно известной работе П.С. Александрова в которой тот ввёл понятие одноточечной компактификции.

Удивительно, сколько с тех пор изменилось. Та статья была написана по-немецки, да и главный академический язык тогда был именно немецкий. А всего через 20 лет "что-то случится" и главным, абсолютно доминирующий языком станет английский. И только разные "довоенные" старпёры будут продолжать публиковаться на немецком (Халин, например, одну из очень хороших своих теорем в Math Annalen опубликует в 1964 г. на немецком).

Бережно передаваемые из рук в руки учебники, по которым учились целые поколения математиков тоже изменятся. Сначала они "переедут" в цифру и станут общедоступными, а потом вдруг начнут появляться "конспекты лекций" в arxiv.org, всякие презентации, записи на youtube.. И вот сейчас, 100 лет спустя я нахожу оптимальное изложение компактификации в nlab. И вот идея открыть какой-нибудь "классический" учебник типа Ван дер Вардена мне даже в голову не приходит.

И с преподаванием тоже случилась забавная вещь. Фактически, все доказательства не просто где-нибудь написаны, но даже и без труда (обычно) находятся. Только откуда юному математику (или другому специалису) понять что же ему читать и учить? Вроде туман рассеялся, но слушатель всё равно находится в тёмном лесу, где решительно не ясно куда идти.

Так что нонче лекторы это типа Вергилия, который показывает некий путь (кстати, лишь один из множества возможных), а не единственный и неповторимый источник знания. Лично я, работая с осмысленной публикой, совершенно спокойно пропускаю многие детали (давая, конечно, ссылку на источники) стараясь сосредоточиться на основных идеях и мотивировках.

Получается, что у лекций появляется дополнительное измерение: доп.материалы которые рекомендуются к изучению: и теперь это в основном статьи, заметки, тексты в nlab и подобных википодобных ресурсах, обсуждения на stackexchage, даже (иногда) личные блоги (типа блога Тао).

Не вдаваясь в детали личности Павла Сергеевича (а было там непросто), с некоторой гордостью отмечу, что он мой научный "дед" (т.е. научный руководитель моего научного руководителя). Не знаю что бы он сказал глядя на современные академические и методические реалии. Но, предположу, что многое его бы удивило, и многое заинтересовало.
🐳74👍1👾1
🌟 Доступ к записям лекций с курса 🌟

Я рада сообщить, что теперь на канале какая-то библиотека на Boosty доступны уже 5 записей лекций, которые помогут вам стать мастером кабинетных исследований, поиска информации и работы с данными. До конца года выйдет еще 5!

📚 Какие лекции вас уже ждут?

Логика исследовательского поиска — базовые подходы и техники, которые помогут вам структурировать поиск данных.
Как составить поисковый запрос? — создаем запросы, которые находят точную информацию.
Методический кейс-стади кабинетного исследования — практический пример работы с данными.
Информационные ресурсы — как находить ценные источники и организовать свою работу.
Отбор публикаций и наукометрия — как оценить релевантность статей и понять их научную ценность.

💡Стоимость доступа ко всем записям: 250 рублей. Подписывайтесь и учитесь в удобное для вас время!

👉 Ссылка на подписку
21👍3💅2🐳1
Когда останавливать поиск?

Сбор информации — важный этап исследования, но важно знать, когда остановиться. Бесконечный поиск может завести в тупик и отнять драгоценное время.

📌 Пауза в поиске:

Рекомендуется сделать паузу и проанализировать результаты, когда у вас есть 5-15 релевантных источников. Это позволит:

🖇Оценить релевантность найденной информации.
🖇Проверить, правильно ли сформулирован запрос.
🖇Скоорректировать стратегию поиска.

🐝 Завершение поиска:

Поиск можно завершить, когда:

🖇Вы нашли ответы на все свои вопросы.
🖇Заканчивается отведенное время.
🖇Вы собрали все запланированные источники.
🖇Новая информация повторяет уже имеющуюся.

Пример:

Если вы ищете статистику по количеству пользователей TikTok в определенной стране, поиск можно завершить, найдя официальные данные от TikTok или авторитетных исследовательских компаний.

Если же вы изучаете более сложную тему, например, влияние видеоигр на поведение подростков, критерием завершения поиска может стать отсутствие новой информации или истечение срока исследования.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
13👍1
Тут мне попалась на глаза (спасибо уважаемому Л.К.) лекция Теренса Тао про #AI

Там очень интересный обзор вполне конкретных применений компуктеров (не только ИИ) для решения мат. задач, начиная с пресловутой проблемы 4-х красок до наших дней.

Самый любопытный упомянутый сюжетэто Lean. Про него есть коротко и есть длинно. Но если по сути, то эта штука умеет проверять математические рассуждения, если они записаны на некотором специальном языке (собственно на Lean).

Тао среди прочего упомянул что один гражданин собирается через Lean пропустить доказательство великой теоремы Ферма, которое получил Уайлс. Ну и, вроде как, это должно быть решающим аргументом в пользу того, что там всё действительно чисто. Я, правда, не слышал от специалистов серьёзных сомнений, но...

Кстати, Тао отметил очень интересную штуку. Записанное в Lean доказательство становится интерактивным: то есть жмакнув по логическому переходу можно получить более подробно расписанный переход (о, как этого не хватает при виде всяких этих ваших "очевидно", "вычислением получаем", "легко видеть что" и прочего!). То есть доказательство, которое написано специалистом можно "раскрутить" до самых аксиом. Вот уж действительно, идеальный учебник.

Единственное, очень бы не хотелось, чтобы не заставили оформлять статьи по стандарту Lean. Вот это уж будет настоящая антиутопия 😊

Впрочем, я оптимист (про Тао не уверен, он об этом не особо говорил). Хотя ИИ сможет уже очень скоро (лет 10, запомните этот пост) эффективно проверять рассуждения, написанные нормальным языком (грубо говоря статью) и, возможно, проверять несложные гипотезы, но ИИ не сможет вести самостоятельных исследований. То есть едва ли он в обозримом будущем научится отличать полезные новые утверждения (хорошие теоремы) от бесполезных (плохие теоремы).

То есть он сможет написать статью для сборника РИНЦ "об одном асимптотическом свойстве одного решения одного уравнения", но на уровень не то что Тао, но даже и более скромных, но настоящих исследователей, — он вряд ли в обозримом будущем подымется. Впрочем, без "сборников РИНЦ" мы как-нибудь переживём.

Иначе говоря, я не сомневаюсь, что ИИ научится искать путь по дереву логических импликаций от аксиом к данному утверждению. Но я также не сомневаюсь, что в обозримом будущем ИИ сможет понять какие из всего многообразия следствий из аксиом (т.е. верных утверждений=теорем) — полезны, а какие не особо. Математика это вам не шахматы, тут критериев победы нету.

А вы как думаете, кожаные мешки с костями белковые исследователи?
10
🦖Аналитическая гигиена: ключ к успешной работе с данными

Работа аналитика — это не только поиск и анализ данных, но и умение их правильно организовывать и сохранять. Особенно важно соблюдать "аналитическую гигиену".

Почему это важно
- Чётко маркированные данные предотвращают ошибки при их интерпретации. Например, в таблице, где не указаны единицы измерения, могут возникнуть путаницы (например, метры или километры).
- Если вы работаете в команде, структурированные данные облегчают совместную работу. Любой участник сможет быстро понять, что за информация перед ним. (А особенно старший аналитик, который смотрит на данные от младших коллег.)
- При качественной маркировке и структуре данных не нужно возвращаться к исходникам, чтобы что-то уточнять​​.

🐋 Основные принципы🐋

Маркировка данных
Обязательно указывайте:
- Источник данных.
- Единицы измерения.
- Дата обновления информации.
- Статус данных (черновик, финальная версия, промежуточные итоги).

Перевод данных в плоские таблицы
Убедитесь, что сложные иерархические структуры из исходных данных развернуты в плоский формат. Это значительно упрощает анализ, применение фильтров и автоматизацию.

- Используйте отдельные столбцы для обозначения уровней иерархии, вместо вложенных данных (например, "Категория", "Подкатегория", "Элемент").
- Избегайте использования объединённых ячеек в таблицах, предназначенных для анализа, так как они могут нарушить работу фильтров и формул.
- Если объединение нужно для визуального оформления, создайте отдельный слой или таблицу для представления.

Корректная работа с фильтрами (мое любимое)
Перед применением фильтров убедитесь, что диапазон, на который они распространяются, включает все данные (они будут обведены "рамочкой). Данные, оказавшиеся за пределами диапазона, не будут отображаться и могут быть потеряны при анализе.
- Регулярно проверяйте рамки фильтров, особенно после добавления или удаления строк и столбцов.

И, конечно,
- Используйте одинаковый формат для всех таблиц: шрифты, цвета, структура столбцов. Это упрощает восприятие.
- Используйте облачные хранилища или версии в корпоративных системах.
- Дублируйте файлы перед важными изменениями, чтобы не потерять данные из-за ошибки​​.

Поделитесь, какие ещё практики помогают вам в управлении данными? 😉


#дескрисерч
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
10👍4
Может ли ChatGPT сдать экзамен по физике?

Исследовательская группа из Университета Халла задалась этим вопросом и провела уникальный эксперимент. Они использовали ChatGPT (версия GPT-4) для прохождения полного курса бакалавриата по физике, включая все экзамены и курсовые работы.

*️⃣Метод "максимального обмана"

Исследователи не просто запустили ChatGPT и оставили его на произвол судьбы. Они разработали подход, который они назвали "максимальным обманом". Это означало, что они использовали все доступные инструменты и трюки, чтобы помочь ChatGPT получить наилучший результат:

Уточнение вопросов: Они перефразировали вопросы для повышения ясности и увеличения шансов на правильный ответ.

Разбиение задач: Сложные задачи были разбиты на более мелкие подзадачи, которые ChatGPT решал по отдельности.

Расширенные ответы: Они попросили ChatGPT углубить свои ответы и предоставить дополнительные пояснения.

Использование источников: Когда ChatGPT не мог найти нужную информацию, исследователи помогли ему найти её в открытых источниках.

Дополнительные инструменты:
Они использовали плагины и другие инструменты, чтобы оптимизировать ответы ChatGPT.

☀️ Результаты: ChatGPT почти прошёл курс

Результаты оказались поразительными. ChatGPT успешно справился со многими задачами, особенно в области программирования и решения простых задач. Он показал отличные результаты в кодинге и решении задач с одним шагом. Однако, у него возникли проблемы с многоэтапными задачами, особенно с задачами, требующими глубокого понимания и интерпретации текстов.

👇Слабые стороны ChatGPT:

Лабораторные работы: ChatGPT не смог выполнить ни одной лабораторной работы.
Защита проекта: У ChatGPT не было возможности защитить свой дипломный проект.
Многоэтапные задачи: Многоэтапные задачи и задачи, требующие интерпретации текстов, оказались для ChatGPT сложными.
Диаграммы: ChatGPT испытывал трудности с интерпретацией диаграмм.

Если бы не лабораторные работы и защита дипломного проекта, ChatGPT получил бы оценку "хорошо". Этот эксперимент показал, что LLM уже сейчас способны решать сложные задачи, и это ставит перед высшим образованием серьезный вызов.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍1371
какая-то библиотека в ChatGPT

Коллеги, теперь у вас есть бот, обученный именно для того, чтобы помогать с кабинетными исследованиями и библиографией. Всё, что нужно, — это задать вопрос, и он подскажу, как искать, анализировать и систематизировать информацию, будто вы настоящий исследователь. 📚

🧐 Что такое обученные GPTs?
Это модели ИИ, которые специально обучаются для определённых задач. Я создала бота, чтобы он был экспертом в информационном поиске, работе с источниками и всех тонкостях исследовательской работы.

Что умеет мой бот?

🔍 Помощь в кабинетных исследованиях: он знает, как искать, систематизировать и анализировать информацию, не выходя из дома. От базовых запросов до сложных аналитических задач — бот предложит эффективные методы и подходы.

📚 Библиографическая поддержка: рекомендации по управлению источниками и использованием библиографических менеджеров.

⚙️ Техники поиска: бот подскажет, как грамотно формулировать запросы, использовать поисковые операторы и фильтры для точных результатов.

🧠 Обучение методам анализа: бот делится советами по извлечению знаний из текста, реферированию, контент- и фрейм-анализу.

📊 Инструменты автоматизации: советы по использованию цифровых ресурсов, ИИ, программ для систематизации данных.

Этот бот сочетает в себе профессиональные знания, собранные из учебных пособий, книг и методичек по кабинетным исследованиям, а также практический опыт исследователей, чтобы стать вашим незаменимым помощником.

➡️ https://chatgpt.com/g/g-0kBivfcO4-kakaia-to-biblioteka
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
343👍3💅3
💜Чем я пользуюсь каждый день для проведения кабинетных исследований?

🖇Поисковые системы: Google, Yandex, Bing – это основа основ. Важно уметь формулировать точные запросы, использовать операторы поиска (AND, OR, NOT, кавычки) и фильтры (по дате, языку, типу файла).
🖇Научные базы данных: Scopus, Web of Science, PubMed – незаменимые ресурсы для поиска академической литературы. Они предоставляют доступ к рецензируемым статьям, диссертациям и другим научным публикациям.
🖇Специализированные базы данных: Statista, Crunchbase, Росстат, World Bank Data и много еще – предоставляют доступ к статистике, финансовым данным, информации о компаниях и стартапах.
🖇Менеджеры ссылок: Zotero, Mendeley – помогают организовывать собранную литературу, создавать библиографии и вставлять сноски в текст. Я лично предпочитаю Zotero за его гибкость.
🖇Программы для работы с текстом: Google Docs, Microsoft Word – здесь вы будете писать свои отчеты, обзоры и статьи. Полезные функции включают проверку орфографии, стилей и возможность совместной работы над документами. А еще интегрируются с Zotero.
🖇Таблицы: Google Sheets, Excel – незаменимые инструменты для сбора, систематизации и анализа данных. Таблицы позволяют структурировать информацию, проводить расчеты, строить графики и визуализировать результаты.
🖇Инструменты для автоматизации: Python, скрейперы, API – позволяют автоматизировать рутинные задачи, такие как сбор данных с веб-сайтов или обработка больших объемов текста. Несмотря на мою лень (а то и благодаря ей), я стараюсь автоматизировать все, что можно, чтобы сфокусироваться на более интересных и творческих аспектах исследования.
🖇Искусственный интеллект: ChatGPT, Bard, другие генеративные модели – могут помочь сформулировать поисковые запросы, суммировать статьи, переводить тексты, и даже генерировать идеи для исследования.
🖇Инструменты для визуализации: Canva, Power Point, Datawrapper, Miro – помогут вам создавать красивые и информативные презентации, инфографику и другие визуальные материалы.

Конечно, это не исчерпывающий список, и выбор инструментов зависит от конкретной задачи.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
5031👍81
Пу пу пу
127🤔3
коллеги, кто пользовался notebooklm? поделитесь впечатлениями. мне кажется, это все грустно как-то.

https://notebooklm.google/
Вакансия от моей подруги и экс-одногруппницы. Очень рекомендую ❤️

🌳Менеджер экологического проекта Мой След, г. Санкт-Петербург 

“Мой След” - это проект, который вдохновляет и направляет бизнес на позитивные и устойчивые изменения. Два ключевых направления нашей работы - экологический консалтинг и лесовосстановление. В связи с развитием проекта мы ищем менеджера в нашу команду в Санкт-Петербурге.

Основные обязанности: 
- Координация акций по лесовосстановлению (сезонно, в марте-мае и августе-октябре): общение с теплой базой клиентов, договоренности с лесничествами и подрядчиками для проведения мероприятий, выезд и контроль акций на месте;
- Проведение исследований по теме устойчивого развития бизнеса, ESG, углеродного следа, энергоэффективности и т.д; 
- Создание контента по теме экологии для наших социальных сетей (ВК, телеграм), совместная работа по развитию соцсетей вместе с комьюнити-менеджером;
- Развитие нового направления проекта - экологический консалтинг бизнеса (примеры задач - оценка влияния бизнеса на окружающую среду, подсчет углеродного следа компаний, формирование отчетов об устойчивом развитии, поддержка на этапе внедрения экологических мер).

Требуемые навыки: 
- Интерес к теме экологии и изменения климата;
- Желание работать в проекте со смыслом; 
- Коммуникативные навыки: умение находить общий язык с разными людьми, навыки презентации; 
- Самостоятельность и структурированность;
- Ответственность. 

Желаемые навыки: 
- Опыт работы менеджером проекта или опыт в сфере экологии/ESG/устойчивого развития 

Что мы предлагаем: 
- Гибридный формат работы 5/2, большую часть времени удаленно, также 1-2 раза в неделю необходимо приезжать в офис для встречи с командой (СПб, м. Московская)
- Возможны оплачиваемые командировки по России 3-6 раз в год на сопровождение лесовосстановления и участие в конференциях;
- Интересные и нестандартные задачи, возможность влиять на развитие проекта и повысить свою квалификацию в сфере устойчивого развития; 
- Поощряем инициативность, креативность и предложение своих идей и проектов. 

Заработная плата обсуждается индивидуально и зависит от опыта и навыков кандидата. 

Резюме и сопроводительные письма отправлять на почту: [email protected]
12👍1
ChatGPT опять наврал? Расследование на примере ANOVA-теста

Я обожаю экспериментировать с ИИ в своей аналитической работе. Скорость — это здорово, но для меня точность — абсолютный приоритет. К сожалению, ИИ ошибается, и я регулярно сталкиваюсь с этим.

Проверять всё вручную — нереально при объёме моих задач, поэтому я постоянно ищу способы валидации результатов прямо в процессе работы с промптами.

Вот один из моих экспериментов: я решила протестировать возможности ChatGPT в анализе данных с помощью ANOVA-теста. Задача была простая — на представленном дата-сете оценить влияние разных моделей напоминаний в мобильном приложении на количество опозданий студентов на занятия.

🔤 Как я проверяла результаты?

1️⃣Я специально сформулировала промпты так, чтобы ChatGPT не только провел тест, но и подробно описал каждый шаг расчета, включая формулы и промежуточные результаты.
2️⃣Более того, я попросила его выполнить ANOVA-тест тремя разными способами: используя стандартную функцию из библиотеки scipy.stats, вручную и с помощью матричного подхода.
▶️Это был своего рода тест на вшивость. Цель — убедиться в корректности работы ИИ, сравнив результаты разных методов.

Все три варианта дали удивительно похожие результаты: p-значение значительно превысило 0.05, что подтвердило гипотезу об отсутствии статистически значимой разницы между моделями напоминаний.

Конечно, данные в этом примере были выдуманные, и поэтому на практике результат не столь важен. Но сам подход к валидации, — именно его я хочу подчеркнуть.

🐈‍⬛ Убедили ли бы меня такие результаты в корректности расчетов ИИ? Да, в данном случае — безусловно. Совпадение результатов, полученных тремя разными методами, — это весомый аргумент в пользу достоверности выводов. А вас?
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
16👍53
Любимый вопрос: "А что бы почитать?"

❗️Я объединилась с каналом «Альпинарий» и выбрала 5 книг, которые я прочитала и могу смело советовать! Итак, разыгрываем 7 наборов электронных книг и аудиоверсий, который я выбрала специально для вас!

В каждом «наборе»:

«Максимальный репост» Борислава Козловского

🔴Эта книга здорово освежила мой взгляд на то, что пишут в соцсетях и СМИ. Я и раньше была довольно скептична, знакома с методами манипуляции, системами верификации данных, теориями Махомски, Шиллера, Ласвелла и прочими умными штуками. Но Козловский разбирает всё на современном материале, что гораздо понятнее, чем, например, история Ласвелла про Первую мировую. Автор классно показывает, как наши когнитивные искажения используются компаниями и людьми для манипуляции, и какими именно средствами. В общем, полезная книга, даже если вы уже читали что-то про критическое мышление и когнитивные искажения.

«Наука о данных»

🔴Я читала её, когда решала, не занырнуть ли мне с головой в аналитику и бигдату. Книга помогла понять, готова ли я к этой профессии, и дала базовое представление о Data Science, без лишних усложнений. Если вы о Data Science слышали только в рекламе на YouTube и хотите хотя бы понять, что к чему, то это отличный старт. Для опытных ребят будет слишком просто, но для новичка — то, что нужно.

«Как заботиться о психике каждый день» Дарьи Варламовой

🔴Это не просто книга, а практикум, который уже дважды вытащил меня из глубокой эмоциональной ямы: первый раз в феврале 2022, второй — год назад, когда накрыла депрессия. Параллельно я, конечно, обращалась к специалистам, но и снова вернулась к упражнениям Варламовой. В них много про ресурсы, про то, как понять, на что уходит твоя энергия, и главное — как её восстановить, когда кажется, что уже всё в минус. Для меня эта книга — спасательный круг, который помогает не скатиться ещё глубже в тревогу.

«Добыча» Дэниела Ергина


🔴Все книги Ергина – это супер-погружение в мир энергетики, геополитики и экономики. Как и сама энергия, книга затрагивает разные области жизни: технологии добычи, политические кризисы, взаимодействие стран, даже столкновения ученых-климатологов с корпорациями. И таких историй много. Несмотря на то, что это аналитика, читается как приключенческий роман. Хотя ты примерно знаешь, чем всё кончится, взгляд Ергина настолько глубокий и многосторонний, что потом уже не смотришь на цену бензина на заправке как раньше.

«Почему у женщин при социализме секс был лучше» Кристен Готси

🔴Эта книга оставила меня в растерянности. Я так и не поняла, почему при социализме секс был лучше. Аргументы про экономическую независимость – вещь полезная и бесспорная. Про детские сады и внимание государства к женщинам – тоже понятно (я-то ходила в сад, который еще в СССР построили, для меня это естесственная опция). 
Годси не замалчивает ужасы тоталитарных режимов, но предлагает задуматься: а что, если взять лучшие практики оттуда и внедрить их в нормальное, свободное общество? Книга заставляет спорить, сомневаться и думать, и, по-моему, это главный признак хорошей литературы.

Принять участие в розыгрыше очень просто — расскажу в следующем посте!

Реклама ООО «Альпина Диджитал»,
ИНН: 7719841661, erid:
2SDnjd1FRzB
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
20👍2
Принять участие в розыгрыше очень просто, для этого лишь нужно:

1️⃣Быть подписчиком моего канала;
2️⃣Подписаться нa @alpinaacademy — на канале ежедневно выходят полезные материалы по саморазвитию, новым технологиям, софт-скиллам и лругим интересным темам из книг издательства «Альпина».
3️⃣Нажать на кнопку «участвовать» под постом.

Готово!

Итоги подведем 19 декабря. Непредвзятый рандомайзер выберет 7 победителей, которые получат наборы электронных книг!

Реклама ООО «Альпина Диджитал»,
ИНН: 7719841661, erid:
2SDnjd1FRzB

Участников: 229
Призовых мест: 7
Дата розыгрыша: 15:48, 19.12.2024 MSK (завершён)

Победители розыгрыша:
1. Andrew М - 21r4u9
2. Водичка Кристаллическая - 21no9u
3. VIP - 21hgtl
4. flig_ira - 22sqde
5. Азиза - 22vj2u
6. Ира - 21ma6s
7. Сергей - 233r65
20👾1
какая-то библиотека pinned «Принять участие в розыгрыше очень просто, для этого лишь нужно: 1️⃣Быть подписчиком моего канала; 2️⃣Подписаться нa @alpinaacademy — на канале ежедневно выходят полезные материалы по саморазвитию, новым технологиям, софт-скиллам и лругим интересным темам…»
🆕 «Кабинетные исследования»: книга, которая основана на моем опыте работы в кабинетках. А это больше 5 лет!

Я почти дописала свою книгу «Кабинетные исследования». ✏️ С названием решила не чудить, как и с содержанием:

✔️ Лайфхаки по работе с данными, от поиска до анализа.
✔️ Техники эффективного поиска информации, которые я уже 6 лет использую в работе.
✔️Инструменты для систематизации данных и аналитической гигиены.
✔️ Методики, которые помогут вам не просто находить, но и извлекать максимум пользы из информации. На примере реальных кейсов.

🔤 Кому это нужно?
🟣Исследователям и аналитикам, которые хотят искать быстрее и лучше.
🟣Предпринимателям, принимающим решения на основе данных.
🟣Маркетологам, продуктовым командам, отделам инноваций.

📅 Скоро расскажу, как получить доступ к книге.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
273👍1613
Горячо рекомендую канал Михаила, который рассказал мне про промты и ИИ все, что я знаю и применяю сегодня.
👍2
2025/10/23 02:51:42
Back to Top
HTML Embed Code: