# анализ данных Published articles for анализ данных. This is one page of public article previews, not the complete archive. Follow Next page to continue. Summaries are not the original full articles. ## Сравнение AI-систем для глубокого анализа данных и исследований DevFeed: [Сравнение AI-систем для глубокого анализа данных и исследований]() Original publisher: [Read original article]() Author: kekslop (red\_mad\_robot) Published: 2025-03-18T12:40:03Z Content type: comparison Language: ru Sources: [Redmadrobot EN](), [Redmadrobot RU]() Topics: [Artificial Intelligence](), [Large Language Model](), [Retrieval Augmented Generation (RAG)](), [Langgraph](), [vllm](), [OpenAI](), [Claude]() Tags: [ai](), [ai-6560afdd46fd](), [deepresearch](), [langgraph](), [llm](), [openai](), [rag](), [research](), [sast](), [structured-output](), [tag-1cd610c0e518](), [tag-5e27d5297aca](), [tag-8e9a901cca08](), [tag-baf5012a40ff](), [vllm]() ### AI overview The article compares OpenAI, Grok, Perplexity, and the author's NDT Deep Research system on five analytical tasks, including financial-market analysis, technology research, and identifying promising AI startups. NDT Deep Research uses LangGraph, Tavily, multiple language models, Structured Output, vLLM, retrieval-augmented generation, and source analysis. The author reports that system changes reduced generation costs threefold and latency by 40%. ### Source excerpt Как я сравнил топовые AI-модели для глубокого анализа данных и собственную разработку Привет! Меня зовут Валера Ковальский, я CEO NDT by red_mad_robot. Недавно я протестировал ведущие AI-системы, которые способны проводить глубокие исследования, и делюсь с вами результатами. Читать далее ## Datalore Enterprise 2021.3: ячейки SQL, подключение Jupyter-ноутбуков к БД, интерактивные отчеты и многое другое DevFeed: [Datalore Enterprise 2021.3: ячейки SQL, подключение Jupyter-ноутбуков к БД, интерактивные отчеты и многое другое]() Original publisher: [Read original article]() Author: alenaguzharina (JetBrains) Published: 2021-12-07T14:10:12Z Content type: release Language: ru Sources: [JetBrains RU]() Topics: [Data Science](), [jupyter](), [SQL](), [Databases](), [SQLAlchemy](), [R](), [Scala](), [Amazon Redshift](), [Azure SQL](), [MariaDB](), [MySQL](), [Oracle Database]() Tags: [azure-sql](), [data](), [data-science](), [database](), [datalore](), [jupyter](), [jupyterhub](), [mysql](), [oracle](), [plus-a5524f17cbdd](), [postgresql](), [python](), [scala](), [sql](), [tag-4d3456108bed](), [tag-b0c5f1e2d8ce](), [tag-baf5012a40ff]() ### AI overview This release article presents Datalore Enterprise 2021.3, a data science platform for collaborative Jupyter notebooks. The update adds database connections and native SQL cells, with query results transferred to pandas DataFrames, support for R and Scala notebooks, reactive features, chart builders, and interactive report publishing. ### Source excerpt Привет, Хабр! Datalore Enterprise -- это data science платформа для совместной работы с Jupyter-ноутбуками. Ее можно установить в частное облако или на приватный сервер компании. Новая версия 2021.3 позволяет специалистам по анализу и обработке данных работать с базами данных и SQL-кодом внутри Jupyter-ноутбуков, а также легко делиться результатами работы с коллегами. Также мы интегрировали поддержку ноутбуков R и Scala, добавили новый реактивный режим, реализовали конструкторы графиков и множество других функций. Читайте дальше, чтобы узнать о новых возможностях Datalore Enterprise 2021.3! Читать далее ## Scrum для аналитиков. Как мы построили процессы в Кошельке DevFeed: [Scrum для аналитиков. Как мы построили процессы в Кошельке]() Original publisher: [Read original article]() Author: Ira\_Pilyavskaya (Кошелёк) Published: 2021-07-28T09:12:29Z Content type: tutorial Language: ru Sources: ["Кошелёк" RU]() Topics: [Data Science](), [data]() Tags: [data](), [data-analysis](), [data-science](), [it-230f60ed7bc9](), [scrum](), [tag-4e794c2e1852](), [tag-baf5012a40ff](), [tag-fa773991fb10]() ### AI overview The article describes the specific nature of data analysts' work and explains how the company Wallet adapted Scrum principles into a process for analysts. The adapted processes were tested over a year. ### Source excerpt В этой статье я расскажу об особенностях работы data-аналитиков и поделюсь, как взяла за основу scrum и оставила только каркас, идеологию. Адаптировала в Кошельке процессы, которые успешно прошли тест-драйв длиною в год. Так-так-так ## Анонсируем версию Datalore Enterprise для команд Data Science DevFeed: [Анонсируем версию Datalore Enterprise для команд Data Science]() Original publisher: [Read original article]() Author: alenaguzharina (JetBrains) Published: 2021-07-06T15:00:01Z Content type: release Language: ru Sources: [JetBrains RU]() Topics: [Data Science](), [jupyter](), [Python](), [Amazon S3]() Tags: [aws](), [aws-s3](), [data-science](), [datalore](), [jetbrains](), [jupyter](), [jupyter-notebooks](), [jupyterhub](), [jupyterlab](), [python](), [tag-055aee430837](), [tag-752bfc3f8269](), [tag-baf5012a40ff]() ### AI overview JetBrains announces Datalore Enterprise, a version of Datalore designed for Data Science teams. It adds team-oriented capabilities to Jupyter notebooks, including PyCharm code assistance, persistent data storage, authentication, configurable environments, compute-resource management, versioning, real-time collaboration, and AWS S3 integration. ### Source excerpt Привет, Хабр! Jupyter-ноутбуки хоть и вызывают споры, однако все равно являются самым часто используемым инструментом для решения задач Data Science. Ноутбуки просты в личном использовании. Но если вы когда-либо пробовали организовать командную работу с ними, то наверняка сталкивались со сложностями. Именно поэтому мы в JetBrains решили выпустить специальную версию Datalore Enterprise для команд Data Science! Читать далее