Міноборони відкрило українським оборонним компаніям доступ до платформи Avengers Labs для навчання моделей штучного інтелекту на бойових даних. Вона містить датасет із 5 млн анотованих кадрів з фронту. 3
У першому півріччі 2026 року в Україні зареєстрували 1642 нові ІТ-компанії — це 8,3% від усіх нових юросіб. Найбільше реєстрацій припало на Київ — їх було стільки ж, як за перше півріччя 2025 року.
Скільки насправді коштує підготувати дані для AI-агента в HR? Недостатньо під’єднати Confluence, HRM та кілька API. Документи застарівають, а разом із базою знань доводиться оновлювати правила та датасети для перевірки якості. BA Григорій пояснює, які витрати на дані зазвичай залишаються поза початковими оцінками та чому підтримка продакшен-агента може потребувати окремої команди.
Понад 100 українських компаній навчають моделі штучного інтелекту на основі бойових даних. Розробники тренують системи для виявлення та перехоплення ворожих дронів, зокрема «Шахедів».
У мережі з’явився архів diia_users_db_2025.zip, де зібрані персональні та контактні дані мільйонів громадян. У Мінцифри заявили, що витоку даних з Дії не було. 82
Максим Івашура написав свою першу «комерційну» базу даних ще у 1995 році та з того часу активно працює з DataBase-інжинірингом. У своєму блозі він розповідає, чим є сучасні бази даних та як їх можна використовувати в різних проєктах, а також розглядає кейси та виклики, пов’язані з використанням ШІ. 16
Ілля Маляренко розповідає про створення сертифікованих дашбордів, використання нових технологій з ШІ у їх побудові та про те, як вони можуть збільшити цінність розробника на проєкті. А також про те, які переваги та недоліки мають, як можуть допомогти в аналізі та розвідці даних не тільки зі сторони розробників, а й Data-спеціалістами. 4
Оксана Носенко, Head of Analytics в jooble і викладачка в Projector, розповідає як будувати стратегію на основі даних і як впровадити аналітику в компаніях з нуля. Тож якщо ви плануєте якісно збирати та аналізувати дані, але не розумієте, які конкретні кроки треба зробити — цей блог для вас. 3
У цій статті Сергій Моренець ділиться досвідом роботи з системами доступу до даних. Зокрема узагальнює і систематизує всю інформацію станом на 2023 рік, розповідає про останні тенденції в галузі. А також порівнює три схожі технології: Spring Data, Micronaut Data і Jakarta Data. 2
У цій статті Роман Романенко, Software Engineer у компанії MEV, розповідає про один з варіантів застосування ANLTR на практиці та про те, як з його допомогою можна перетворити текстові дані на плани та візуалізації нерухомості. 8
Віктор, Tech Lead у компанії MEV, розповідає про створення гнучкої, швидкої та масштабованої системи пошуку на основі кастомної мови запитів. Стаття особливо зацікавить інженерів, які віддають перевагу оптимальним у довгостроковій перспективі рішенням: із застосуванням наукових та технічних знань, креативності та експертизи. 5
Чимало фахівців задумуються: який найважливіший компонент створення успішного бізнесу? Продакт-менеджерка Юлія впевнена, що актуальна та правильно витлумачена інформація — головний дороговказ, який веде до успішного продукту. У статті спеціалістка розповідає про головні принципи data-driven підходу, його функціонування та вміння ухвалювати рішення, засновані на даних. 2
Продуктовий аналітик Роман Повзик зібрав у матеріалі ґрунтовну базу питань, за якими варто готуватися до співбесід початківцям в аналітиці даних. SQL, AB-тести, продуктові метрики, логіка і статистика, BI-системи — читайте у матеріалі, що саме варто знати з цих напрямів. 30
У цій статті розглядаємо, як працювати з Wireshark — популярним інструментом для аналізу обміну даними між клієнтом і сервером. 31
«Я вірю у pet-проєкти як хорошу можливість початківцю прокачати себе і збільшити шанс на розмову з рекрутером. Їх не варто переоцінювати, але й ігнорувати теж не раджу». Аналітик даних Роман Повзик розповідає про pet-проєкти для початківців — усе, що треба знати, якщо ви сумніваєтесь чи варто братися до своїх розробок. 14
Як у вас із процесом засвоєння нового: чи швидко опановуєте? Чи встигаєте структурувати нові знання? Чи використовуєте новітні продукти, щоб вчитися швидше й ефективніше? Ця стаття про зв’язку сучасних технологій, які допомагають вчитися: GPT, Zettelkasten в Obsidian та навчальний фреймворк Таксономії Блума. Станіслав Кравець стверджує, що з усім цим ви навчатиметеся в десятки разів швидше та нічого не забуватимете. 193
Матеріал буде цікавий аналітикам та інженерам даних, які виконують перетворення та агрегації даних засобами SQL. У ньому Data Engineer описує можливості інструмента DBT (data build tool), який додає елементи програмної інженерії в роботу з даними (SQL) і полегшує життя дата-спеціалістам. 20
Дмитро Самчук, Machine Learning Engineer з компанії Levi9 ділиться переліком корисних порад, які стосуються бібліотеки для аналізу даних Pandas. Матеріал стане в пригоді тим, хто регулярно працює з даними. 4
Євген Ковалевський, CPO/CTO в TECHIIA та KOLO, вирішив перевірити цифрами, чи справді все так погано з відключенням світла у столиці, як здається. У цій статті наведені графіки та python-код для їх генерації, а також є роз’яснення, на основі яких даних ці графіки побудовані. 24
Оксана Носенко, Head of General Analytics в компанії Jooble, розповідає, як вдалося побудувати актуальну та зручну у використанні аналітику з розрізнених внутрішніх баз даних. Які технічні складнощі виникли, як їх долали і з якими інструментами, а також про те, що й досі потребує вдосконалення. Читати аналітикам — і не тільки. 11
Коментарі