😱 Завтра цена на курс «AI-агенты для DS» вырастет
Пока вы думаете — другие уже покупают. Что вы теряете, откладывая решение? Как минимум — 10 000 рублей, именно столько вы переплатите завтра. Как максимум — шанс войти в топ-1% дата-сайентистов, которые умеют строить AI-агенты.
🎓 Чему вы научитесь на курсе:
— 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
Решение за вами.
👉 Купить курс по старой цене
Пока вы думаете — другие уже покупают. Что вы теряете, откладывая решение? Как минимум — 10 000 рублей, именно столько вы переплатите завтра. Как максимум — шанс войти в топ-1% дата-сайентистов, которые умеют строить AI-агенты.
🎓 Чему вы научитесь на курсе:
— 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
Решение за вами.
👉 Купить курс по старой цене
proglib.academy
Курс|AI-агенты для DS-специалистов
На курсе ты разберёшься, как работают AI-агенты и как их применять в работе — от текстовых помощников до систем, помогающих принимать решения. Разберем архитектуру агентов, связку с внешними API, пайплайны действий и популярные библиотеки. Курс включает реальные…
Что такое нормализация?
Нормализация является процессом организации структуры данных в базе данных для достижения оптимального хранения и обработки информации. Целью нормализации является устранение избыточности и аномалий данных, а также обеспечение целостности и эффективности работы с данными.
В процессе нормализации данные разделяются на отдельные таблицы и связываются при помощи отношений. Нормализация определяет правила, которым должны следовать отношения между таблицами, чтобы минимизировать избыточность и обеспечить логическую структуру данных.
Выделяют различные уровни нормализации (нормальные формы), такие как:
1. Первая нормальная форма (1NF): Требует, чтобы каждая колонка в таблице содержала только атомарные (неделимые) значения, а каждая строка была уникальной.
2. Вторая нормальная форма (2NF): Находит и устраняет избыточные зависимости между колонками в таблице, разделяя данные на связанные таблицы.
3. Третья нормальная форма (3NF): Устраняет транзитивные зависимости между колонками, вынося их в отдельные таблицы.
Существуют также более высокие уровни нормализации, такие как четвертая нормальная форма (4NF), пятая нормальная форма (5NF) и другие. Эти нормальные формы помогают сделать базу данных более гибкой, масштабируемой, эффективной и согласованной.
Нормализация является важным шагом в проектировании базы данных, однако следует помнить, что чрезмерная нормализация может привести к сложности и медленным запросам. Поэтому в некоторых случаях может быть необходимым достигнуть компромисса между нормализацией и денормализацией данных для повышения производительности и удобства использования базы данных.
Нормализация является процессом организации структуры данных в базе данных для достижения оптимального хранения и обработки информации. Целью нормализации является устранение избыточности и аномалий данных, а также обеспечение целостности и эффективности работы с данными.
В процессе нормализации данные разделяются на отдельные таблицы и связываются при помощи отношений. Нормализация определяет правила, которым должны следовать отношения между таблицами, чтобы минимизировать избыточность и обеспечить логическую структуру данных.
Выделяют различные уровни нормализации (нормальные формы), такие как:
1. Первая нормальная форма (1NF): Требует, чтобы каждая колонка в таблице содержала только атомарные (неделимые) значения, а каждая строка была уникальной.
2. Вторая нормальная форма (2NF): Находит и устраняет избыточные зависимости между колонками в таблице, разделяя данные на связанные таблицы.
3. Третья нормальная форма (3NF): Устраняет транзитивные зависимости между колонками, вынося их в отдельные таблицы.
Существуют также более высокие уровни нормализации, такие как четвертая нормальная форма (4NF), пятая нормальная форма (5NF) и другие. Эти нормальные формы помогают сделать базу данных более гибкой, масштабируемой, эффективной и согласованной.
Нормализация является важным шагом в проектировании базы данных, однако следует помнить, что чрезмерная нормализация может привести к сложности и медленным запросам. Поэтому в некоторых случаях может быть необходимым достигнуть компромисса между нормализацией и денормализацией данных для повышения производительности и удобства использования базы данных.