diff --git a/%D0%9F%D1%80%D0%BE%D1%81%D1%82%D1%8B%D0%B5-%D0%BF%D0%BE%D0%B4%D1%85%D0%BE%D0%B4%D1%8B-%D0%B2%D1%8B%D0%B4%D0%B5%D0%BB%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D1%8F-%D0%B4%D0%B0%D0%BD%D0%BD%D1%8B%D1%85-%D0%B8%D0%B7-%D1%81%D0%BE%D0%BE%D0%B1%D1%89%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D0%B9.md b/%D0%9F%D1%80%D0%BE%D1%81%D1%82%D1%8B%D0%B5-%D0%BF%D0%BE%D0%B4%D1%85%D0%BE%D0%B4%D1%8B-%D0%B2%D1%8B%D0%B4%D0%B5%D0%BB%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D1%8F-%D0%B4%D0%B0%D0%BD%D0%BD%D1%8B%D1%85-%D0%B8%D0%B7-%D1%81%D0%BE%D0%BE%D0%B1%D1%89%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D0%B9.md
new file mode 100644
index 0000000..c40259e
--- /dev/null
+++ b/%D0%9F%D1%80%D0%BE%D1%81%D1%82%D1%8B%D0%B5-%D0%BF%D0%BE%D0%B4%D1%85%D0%BE%D0%B4%D1%8B-%D0%B2%D1%8B%D0%B4%D0%B5%D0%BB%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D1%8F-%D0%B4%D0%B0%D0%BD%D0%BD%D1%8B%D1%85-%D0%B8%D0%B7-%D1%81%D0%BE%D0%BE%D0%B1%D1%89%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D0%B9.md
@@ -0,0 +1,29 @@
+Step 3: Predictive and statistical assessment
+Многие платформ интегрируют алгоритмы машинного обучения для выполнения регрессионного анализа, кластеризации и даже создания прогнозных моделей. Это уже далеко не взгляд в прошлое, а механизм для предсказания будущег�
+
+
+Анализ логов: С помощью комбинации awk и cut возможно мгновенно выделить колонку с IP-адресами, отсортировать и найти топ-10 посетителей сайта за прошедший час. 
+Подготовка данных: Инструмент csvkit позволяет легко преобразовывать Excel-файлы в CSV, выбрать лишь требуемые колонки, изменить названия их и отфильтровать ошибочные записи до импортом в иную систему. 
+Мониторинг системы: Вывод команды ps aux можно легко пропустить через awk, чтобы контролировать использование памяти определёнными процессами, агрегируя значения в определённой колон�
+
+
+Незаменимые союзники: инструменты для работы с столбцами данных
+В мире обработки информации, будь это гигантские базы данных или скромные таблицы, информация часто структурирована по колонкам. Манипуляции с этими колонками — извлечение, преобразование, изучение — часто становится монотонной работой, забирающую много времени. К сожалению, есть эффективные программы для манипуляции колонками, которые являются надежными помощниками сисадминов, дата-аналитиков и программистов. Эти программы позволяют манипулировать текстовыми данными с ювелирной точностью, превращая сложные задачи в простые однострочные коман�
+
+Каковы действия, в случае если мой список имеет непростую структуру?
+В случае если данные разделены необычным образом либо содержат комбинированную информацию, возможно необходима предварительная обработка. Отдельные инструменты предлагают базовые функции для этого (очистка ненужных пробелов, пустых строк). В запутанных случаях стоит рассмотреть применение регулярных выражений.
+
+
+Можно ли использовать эти инструменты в скриптах?
+Безусловно! Это их ключевое предназначение. Они прекрасно интегрируются в bash-скрипты для автоматизации повседневных задач работы с данными, создания отчётов и очистки информац�
+
+
+Таким образом, получение данных из текстов перестает быть нишевой технологией и становится важнейшим инструментом для бизнеса. Она наделяет организации умением "читать" и осмысливать колоссальные объемы информации со скоростью компьютера, трансформируя слова в стратегическую информацию. Компания, которая в совершенстве освоит это искусство, обретет несомненное конкурентное преимущество в информационную эпо�
+
+
+
+В любом продвинутом редакторе есть кнопка изменения абзацного отступа (Tab и Shift+Tab). Применяйте ее в списка, чтобы построить вложенную структуру. Онлайн-инструменты также поддерживают эту возможность посредством специальные зна�
+
+
+Важнейшие подходы и подходы
+Специалисты используют различные подходы для выполнения задачи извлечения данных из текста. В их число входят, например, шаблонный поиск на основе правил, который эффективен [сервисы для работы со списками](https://martdaarad.com/profile/jarrodsalo6355) крайне упорядоченных документов. Гораздо гибче выступают модели статистики, какие тренируются на помеченных текстах. Подлинным прорывом оказались глубокие нейросети, особенно трансформеры. Данные системы способны учитывать смысловой контекст слова в предложении, что в свою очередь кардинально улучшает точность. Вне зависимости от метода, цель едина: автоматически пополнить БД фактами, полученными из текстуальных материал�
\ No newline at end of file