Экспертный блог

Последние исследования, тренды и кейсы в мире парсинга данных и искусственного интеллекта

Последние публикации

Аналитика данных
Абстрактная визуализация, где научные датасеты представлены в виде светящейся нейронной сети, соединяющей различные области знаний.
31 октября 2025
4

Научные датасеты: что это, где найти и как использовать для исследований

Что такое научные датасеты, где их искать и как применять? Полное руководство по открытым наборам данных для исследований и AI.

Аналитика данных
Визуализация процесса создания кастомного датасета из необработанной информации.
30 октября 2025
3

Создание кастомного датасета: полное руководство по сбору и подготовке данных

Узнайте, как создание кастомного датасета помогает решать уникальные задачи. Пошаговая инструкция по сбору, разметке и подготовке данных.

Аналитика данных
Инфографика, демонстрирующая лучшие сайты с датасетами для анализа и машинного обучения.
29 октября 2025
4

Лучшие сайты с датасетами: полный гид для аналитиков и ML-инженеров

Наш гид представляет лучшие сайты с датасетами. Найдите открытые наборы данных для машинного обучения, аналитики и исследований.

Аналитика данных
Специалист по данным ищет, где скачать датасет для своего проекта, анализируя графики на экране.
29 октября 2025
4

Где скачать датасет: Полный гид по источникам данных для ML и анализа

Узнайте, где скачать датасет для машинного обучения, анализа или исследований. Полный обзор бесплатных платформ и репозиториев данных.

Аналитика данных
Инфографика, иллюстрирующая где найти датасет: мозг из данных и иконки источников.
29 октября 2025
4

Где найти датасет: полный гид по источникам данных для аналитики и ML

Ищете где найти датасет? Полный гид по открытым порталам, научным репозиториям и агрегаторам для аналитики и машинного обучения.

Аналитика данных
Процесс создания датасета: от сырых данных к структурированной информации.
29 октября 2025
4

Создание датасета: полное руководство от сбора данных до разметки

Создание датасета: как собрать, очистить и подготовить данные для машинного обучения и аналитики. Практические шаги и инструменты.