Библиотека задач по Data Science | тесты, код, задания

Если такие трюки с Python кажутся забавными, представьте, как интересно будет, когда вы будете строить модели, работать с массивами и автоматизировать задачи на данных: — AI-агенты в Data Science — ML для старта в Data Science 🐸 Библиотека задач по Data Science

🐸 Библиотека задач по Data Science

❗ Так, владелец макбука. Хватит позировать в кофейне. Настоящее портфолио — это не стикеры на крышке, а проект с чистым кодом, README и рабочей демкой. Не знаешь, как такой собрать? Научим. Наш курс «ML для старта в Data Science» — это пошаговый гайд к проекту, за который не стыдно. ОСТАЛАСЬ НЕДЕЛЯ, чтобы забрать его по старой цене в 44.000 ₽. С 1 сентября — всё. 🎁 И да, при покупке курса ML до 1 сентября — курс по Python получаешь бесплатно. 👉 Апгрейд от «вайба» до «оффера» тут

🏃‍♀️ Новый поток курса — собери своих AI-агентов 7 октября стартует второй поток курса «AI-агенты для DS-специалистов». За 5 недель вы научитесь собирать агентов, которые уже сейчас будут помогать бизнесу. В кружке выше Максим Шаланкин, наш преподаватель, рассказывает подробнее — включай, чтобы не пропустить. 👉 Записаться на курс

🐸 Библиотека задач по Data Science

🙃 Если такие трюки с Python кажутся прикольными, то представьте, как весело будет, когда списки, матрицы и даже модели начнут распаковываться сами: — AI-агенты в Data Science — ML для старта в Data Science 🐸 Библиотека задач по Data Science

🐸 Библиотека задач по Data Science

📌 Совет: такие мелкие упражнения отлично помогают понять, как Python работает со списками и методами вроде extend и count. А если хочется ещё больше практических задач по Data Science, есть курсы с готовыми проектами: — AI-агенты в Data Science — ML для старта в Data Science 🐸 Библиотека задач по Data Science

P.S. Маленький лайфхак: если хотите понимать, как Python управляет списками и элементами — такие задачки полезны. А ещё полезнее — курсы, где можно это применить к реальным данным: — AI-агенты в Data Science — ML для старта в Data Science 🐸 Библиотека задач по Data Science

📅 Сегодня в 19:00 МСК — бесплатный вебинар с Марией Жаровой. Тема: «Введение в ML: как спрогнозировать стоимость недвижимости». 🔹 Разберём задачу прогноза стоимости недвижимости. 🔹 Покажем пошагово, как собрать первую модель. 🔹 Получите готовые скрипты для старта. Не зайдёшь — будешь ещё год делать вид, что понимаешь графики в чужих презентациях. 👉 Регистрируйтесь