<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?><rss version="2.0" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom"><channel><title>KPI on AI-Uchi — Всё об искусственном интеллекте</title><link>/tags/kpi/</link><description>Recent content in KPI on AI-Uchi — Всё об искусственном интеллекте</description><generator>Hugo</generator><language>ru</language><lastBuildDate>Tue, 19 May 2026 15:30:00 +0300</lastBuildDate><atom:link href="/tags/kpi/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml"/><item><title>Как команды data science используют Codex</title><link>/translations/kak-komandy-data-science-ispolzuyut-codex/</link><pubDate>Tue, 19 May 2026 15:30:00 +0300</pubDate><guid>/translations/kak-komandy-data-science-ispolzuyut-codex/</guid><description>&lt;h2 id="аналитика-данных-от-запроса-к-готовому-артефакту"&gt;Аналитика данных: от запроса к готовому артефакту&lt;/h2&gt;
&lt;blockquote&gt;
&lt;p&gt;«Работа аналитика данных не заканчивается запросом к базе — она заканчивается артефактом, который можно прочитать, оспорить и на основе которого можно действовать.»&lt;/p&gt;
&lt;/blockquote&gt;
&lt;p&gt;Именно в этом и состоит ключевая идея OpenAI Codex применительно к командам data science (аналитики и науки о данных). С Codex команды способны быстрее превращать разрозненные входные данные в пригодные для работы аналитические артефакты. Начиная с дашбордов, определений метрик, экспортов, заметок об экспериментах и бизнес-контекста, Codex помогает собрать первый черновик итогового документа — включая графики, оговорки, ссылки на источники и вопросы для ревью, — чтобы команды могли проверить работу и уверенно поделиться результатом.&lt;/p&gt;</description></item></channel></rss>