Привет!  |
| | | | | Выбор нейросетей для задач Data Science — дело непростое, ведь всё в мире AI меняется каждый день. Чтобы облегчить вам работу, мы собрали свежие отзывы и проверенные рекомендации профессионалов с Reddit. В этом письме рассказываем, какие нейросети действительно полезны в 2025 году и какие задачи они решают лучше всего.
* все пруфы к приведенным тезисам внизу |
| | | | | ChatGPT (GPT‑4/4.5). Инструмент от OpenAI остаётся одним из самых мощных универсальных ассистентов. Обновление GPT‑4.5 (начало 2025) оказалось эволюционным: пользователи на Reddit отмечают лишь небольшие улучшения по сравнению с GPT‑4. Тем не менее, интеграция функций вроде Advanced Data Analysis сделала ChatGPT особенно полезным для data science. Специалисты описывают, как с его помощью автоматизируют рутины – например, генерируют ETL-скрипты и находят выбросы по загруженным данным, экономя часы работы (при этом модель остаётся инструментом, а не заменой аналитику). На форумах дата сайентисты часто используют GPT‑4 для вопросов по дизайну кода и быстрого прототипирования; типичный кейс – помощь в архитектуре классов или переводе фрагментов кода (например, переписать Pandas на Numba). В совокупности ChatGPT выступает как 24/7 «напарник», значительно ускоряя задачи аналитики данных и написания кода без необходимости переключаться между инструментами, хотя качество ответов всё ещё требует критичной оценки специалистом.
Claude 4. Модель Anthropic нового поколения получила противоречивые отзывы среди практиков. Её главное преимущество – чрезвычайно большой контекст (десятки тысяч токенов) для работы с массивами текста – сохраняется, однако качество обновления вызвало споры. В r/LocalLLaMA инженеры, ежедневно работавшие с предыдущей версией (Claude 3.7), сообщили, что Claude 4 чаще ошибается в коде и логике, не дотягивая до скачка качества, который многие ожидали. С другой стороны, нашлись и улучшения: по сравнению с 3.7, новая модель аккуратнее выполняет узко заданные правки в коде, не пытаясь «переписать всё сразу» – это снизило риск радикально испортить проект при рефакторинге. Тем не менее, даже поклонники признают, что Claude 4 пока не обошёл конкурентов в ключевых задачах и в некоторых случаях уступает как предшественнику, так и моделям OpenAI/Google, особенно в сложных аналитических сценариях.
Gemini 2.5. Новейшая LLM от Google, представленная как мультимодальный «разумный» ассистент. Reddit-сообщество активно обсуждает Gemini 2.5 Pro, особенно после анонсов на Google I/O 2025. Ключевые улучшения – впечатляющий объём контекста (до 500 тыс. токенов) и заметно лучшая поддержка программирования. В специализированных тредах r/Bard исследователи делятся примерами: режим Deep Research позволил модели саммаризировать ~250 научных статей по биомедицине с поразительной точностью – аспирант отметил, что текст обзора был «безупречно точен», содержательно не уступая нескольким неделям его собственной работы, и даже приводил ссылки на свежайшие публикации . В то же время ряду практиков Gemini пока кажется ненадёжным для прикладного анализа данных: один пользователь пожаловался, что при попытке поручить модели простые аналитические задачи ответы оказались «сущим бредом», хотя с кратким пересказом веб-страниц Gemini справляется хорошо . В целом, сообщество считает Gemini перспективным (особенно в творческих задачах и кодинге), но подчёркивает необходимость тщательной валидации её выводов в Data Science-проектах. |
| | | Кстати, мы сейчас запускаем курс по AI-агентам для специалистов в Data Science. Это продвинутая программа для тех, кто хочет получить прикладной опыт с LLM и решать сложные задачи!
На обучении вы соберёте полноценные LLM-системы с учётом особенностей доменных областей, получите hands-on навыки RAG, Crew-AI/Autogen/LangGraph и агентов.
В рамках курса вы научитесь:
– адаптировать LLM под разные предметные области и данные
– собирать свою RAG-систему: от ретривера и реранкера до генератора и оценки качества
– строить AI-агентов с нуля — на основе сценариев, функций и взаимодействия с внешней средой
Разберете реальные кейсы и научитесь применять похожие подходы в разных доменных областях, получите фундамент для уверенного прохождения NLP system design интервью и перехода на следующий грейд. |
| | | | | Специализированные AI-сервисы |
| | | Hugging Face. Платформа остаётся центральным узлом open-source экосистемы LLM. В 2024–2025 гг. десятки новых моделей от различных команд (Microsoft, IBM, Allen AI, стартапы и др.) появлялись на Hugging Face Hub буквально каждую неделю. Дата сайентисты пользуются этой открытостью, чтобы бесплатно тестировать локально развернутые модели – например, в сообществе обсуждаются успехи Qwen-3 или Mistral, которые догоняют закрытые аналоги на отдельных задачах. С другой стороны, были и споры: ход, когда Hugging Face начала ограничивать доступ к некоторым моделям через «гейт» (требуя подтвердить цель использования), вызвал резкую критику – энтузиасты увидели в этом отход от принципов открытости. Тем не менее, большинство признаёт вклад HF: благодаря общему репозиторию и инструментам (Transformers, Diffusers и др.) открытые модели стали реальной альтернативой для тех, кто ценит контроль над данными и стоимость решения.
GitHub Copilot. Инструмент автодополнения кода на базе моделей OpenAI, интегрированный в IDE, прочно вошёл в рабочие процессы, но отзывы разнятся. Некоторые специалисты отключают Copilot: при попытке писать код за аналитика он иногда лишь мешает – до 90% подсказок могут быть не по делу, отвлекая больше, чем помогают. Другие же, напротив, называют Copilot значительным бустом продуктивности при разработке. В обсуждениях на Reddit многие используют его для шаблонного кода: генерации функций-заготовок, документации, unit-тестов. Например, в VS Code и PyCharm Copilot ценят за экономию времени на типовых операциях – автодополнение синтаксиса, комментарии, boilerplate-код – особенно в сочетании с другими помощниками вроде Tabnine для чувствительных данных. Вывод один: Copilot хорош в ускорении рутинной части программирования, но не заменяет осмысленного подхода и иногда требует отключить его «навязчивость».
Deepnote, Hex и DataLab AI. Новое поколение облачных ноутбуков для анализа данных, уже «срастающихся» с LLM. Deepnote и Hex – популярные платформы, где помимо совместной работы добавлены AI-функции помощника. Пользователи сравнили их на Reddit: Deepnote хвалят за более продвинутого AI-ассистента и удобную организацию проектов, тогда как Hex ценят за удобный интерфейс для совместной работы, позволяющий строить интерактивные отчёты, когда возможностей обычных BI-инструментов не хватает. При этом отмечают и практические нюансы: Hex, например, остаётся дорогим удовольствием на больших объёмах данных, что сдерживает его использование большими командами. DataLab от DataCamp – совсем свежий игрок, предлагающий привычный ChatGPT-подобный чат напрямую поверх ваших данных. В Reddit-треде разработчики описали, как DataLab подключается к разным источникам (CSV, Google Sheets, Snowflake и др.) и сразу генерирует Python-код для ответа на запрос аналитика. Все вычисления прозрачны: пользователь видит и правит сгенерированный код, что снижает риск ошибок и повышает доверие к результатам. Эти инструменты стремятся сделать анализ более интерактивным: задаёшь вопрос на естественном языке – получаешь готовый график или модель, не покидая ноутбук.
Julius AI. Отдельно стоит упомянуть Julius, бесплатный AI-инструмент для автоматизации анализа данных, который активно обсуждается практикующими аналитиками. В отличие от чисто языковых моделей, Julius позиционируется как «автономный аналитик»: пользователь загружает данные и формулирует задачу, а инструмент генерирует код, результаты и объяснения. Такой подход собрал положительные отзывы: модель сама отлаживает свой код (например, SQL или Python) для корректного выполнения запроса, подробно расписывает выбранную методологию, отмечает ограничения и предлагаемые улучшения к модели. По сути, Julius берёт на себя черновую работу, позволяя специалисту сосредоточиться на выводах. Однако полностью полагаться на него пока рано – участники r/dataanalysis делятся опытом использования Julius для сложных проектов (вроде диссертационного анализа) и хвалят качество, но всё же относятся осторожно и перепроверяют результаты. Преимущество инструмента в том, что он снимает барьеры для не-программистов: даже новичок, слабо знакомый со статистикой, может получить приличный анализ «под ключ». Тем не менее, эксперты подчёркивают, что финальная интерпретация и проверка остаются за человеком, чтобы избежать неверных инсайтов.
H2O.ai. Компания H2O.ai предлагает альтернативное решение для data science-команд, которым нужны более контролируемые LLM-решения. В 2023–2024 гг. она открыла исходный код своих моделей h2oGPT (до 20 млрд параметров) и выпустила H2O LLM Studio для их дообучения. Reddit-сообщество отмечает, что это даёт организациям возможность развернуть собственного «ChatGPT на своих данных» в приватном контуре – без риска утечки информации и с гибкой настройкой под домен. H2O-подход ориентирован на опытных пользователей: модели можно запускать локально, тонко настраивать и интегрировать в существующую инфраструктуру. Такие инициативы особенно ценят энтузиасты открытого кода и предприятия с высокими требованиями к безопасности. Сложность в том, что поддержка своих LLM требует ресурсов и экспертизы (обучение, оптимизация, хостинг), поэтому в сообществе H2O.ai видят скорее как платформу для сложных разработок, дополняющую общедоступные сервисы, а не полностью их заменяющую. |
| | | | | Рынок LLM-инструментов для дата-сайентистов на июнь 2025 невероятно богат и продолжает быстро развиваться. Reddit-обсуждения показывают, что у каждого решения – от закрытых GPT-4/Claude до открытых моделей и специализированных помощников – есть свои сильные стороны и ограничения. Практикующие аналитики нередко комбинируют несколько инструментов: например, используют Copilot для ускорения кодирования, а ChatGPT или Claude – для обобщения результатов и нетривиальных исследований. Главный тренд – рост влияния AI на повседневную работу DS: те, кто научился эффективно задавать вопросы моделям и проверять их ответы, отмечают существенный скачок продуктивности, хотя и подчёркивают, что критическое мышление и экспертизу машины не заменили.
| | Спасибо за внимание! Напоминаем про наш курс по AI-агентам :) |
| | | | | | | | Вы получили данное письмо, потому что подписаны на рассылку по AI. на собеседованиях?» на сайте proglib.academy. Чтобы отписаться, нажмите сюда |
| |
|
