Библиотека задач по Data Science | тесты, код, задания

🐸 Библиотека задач по Data Science

Кейс: построй автономную аналитику, пока ты всё ещё вручную «жаришь» выборки? Ты в забегаловке. Настоящий Шеф строит Систему. В понедельник, 26 января, стартует интенсив по разработке ИИ-агентов. Учим проектировать архитектуры, которые работают сами. 📊 В программе: — мультиагентные системы в CrewAI: делегирование аналитики; — сложная логика в LangGraph: стейт-менеджмент в графах; — tool use интеграция: работа с реальными данными. 🚀 Записаться на курс

🐸 Библиотека задач по Data Science

Пятница, 19:00. Худшее время для деплоя, но идеальное, чтобы решить задачку по внедрению RAG и перестать бояться галлюцинаций вашей модели. Как заставить LLM отвечать по закрытым документам, не переобучая модель каждые пять минут? Правильный ответ — RAG. На открытом уроке: — разбор архитектуры RAG и её отличий от Fine-tuning; — практика с LangChain и LlamaIndex; — live coding: подключаем PDF-индекс к LLM. Один из спикеров — Алексей Яндутов, ML-инженер в поиске Яндекса. Занятие проходит в рамках курса «Разработка AI-агентов». Только хардкор и код. Записаться на урок

🐸 Библиотека задач по Data Science

🐸 Библиотека задач по Data Science

🐸 Библиотека задач по Data Science

🐸 Библиотека задач по Data Science

🐸 Библиотека задач по Data Science

🐸 Библиотека задач по Data Science

«Этот манёвр будет стоить нам 51 год...» Решение прикладных задач в DS требует глубокого понимания того, что происходит под капотом у библиотек. Не будьте просто пользователями import, станьте теми, кто понимает математику и логику моделей. Успейте забронировать обучение по старой цене до повышения цен в понедельник: — Разработка ИИ-агентов — Математика для разработки AI-моделей — ML для старта в Data Science — Математика для Data Science — Специалист по ИИ — Алгоритмы и структуры данных — Программирование на Python — Основы IT для непрограммистов — Архитектуры и шаблоны проектирования Прокачаться в Data Science ⚠️ Цены станут выше 19 января