Data science Архив бесплатных курсов

OpenAI собрала библиотеку реальных сценариев работы с ChatGPT и Codex На сайте Work, in progress публикуют практические кейсы, эксперименты и промпты от разработчиков и обычных пользователей. Среди примеров: * создание сайтов, API и интерактивных инструментов; * работа с несколькими ИИ-агентами; * анализ документов и исследования; * ревью и исправление кода; * монтаж видео через Codex; * автоматизация повседневных задач. Материалы можно фильтровать по продукту, типу задачи, автору и языку. Полезная база идей для тех, кто ищет реальные способы встроить ChatGPT и Codex в работу. https://work-in-progress.openai.chatgpt.site/

Математика без попсы: три бесплатных книги для тех, кто хочет настоящий фундамент Три бесплатные книги Аллена Хатчера по математике Если хочется нормального фундамента по топологии, K-theory и теории чисел, у Аллена Хатчера есть отличный бесплатный набор. 1. Algebraic Topology Классический учебник по алгебраической топологии. Книга вышла в Cambridge University Press, но онлайн-версия доступна бесплатно по соглашению с издателем. На сайте есть полный PDF, главы отдельно, исправления и дополнительные упражнения. https://pi.math.cornell.edu/~hatcher/AT/AT.pdf Дополнительно: Spectral Sequences - отдельная расширенная глава к этой книге. https://pi.math.cornell.edu/~hatcher/AT/ATch5.pdf 2. Vector Bundles & K-Theory Короткая книга про векторные расслоения, топологическую K-теорию и характеристические классы. Сейчас онлайн выложено около 120 страниц: основы vector bundles, часть K-theory, Bott periodicity, characteristic classes и stable J-homomorphism. https://pi.math.cornell.edu/~hatcher/VBKT/VB.pdf 3. Topology of Numbers Необычное введение в теорию чисел через геометрию и картинки. Много внимания уделено квадратичным формам, диаграмме Фарея, цепным дробям, уравнению Пелля, quadratic reciprocity и topograph Конвея. PDF примерно на 350 страниц доступен бесплатно. https://pi.math.cornell.edu/~hatcher/TN/TNbook.pdf

Maths, CS & AI Compendium: бесплатный учебник для будущих AI/ML-инженеров На GitHub завирусился большой open-source компедиум по математике, computer science и AI. Сейчас у проекта уже около 6.3K звёзд. Автор позиционирует его как «нестандартный учебник» для практиков: меньше сухой нотации, больше интуиции, связей между темами и реального контекста. Внутри 20 глав: * векторы, матрицы, calculus * статистика и вероятность * machine learning и deep learning * NLP, computer vision, audio/speech * multimodal learning и autonomous systems * GNN, OS, алгоритмы * production engineering, GPU/SIMD * AI inference, ML systems design и applied AI Отдельно есть MCP server, чтобы Claude Code, Cursor, VS Code и другие AI-ассистенты могли использовать компедиум как локальную базу знаний. Хороший ресурс для тех, кто хочет не просто «выучить ML», а собрать фундамент: математика → CS → ML systems → современный AI. GitHub: https://github.com/HenryNdubuaku/maths-cs-ai-compendium thub.com/HenryNdubuaku/maths-cs-ai-compendium

✔️ Первым устройством OpenAI станет умная колонка OpenAI готовит к выпуску свой первый гаджет - переносную умную колонку без экрана, задуманную как "домашний компьютер эпохи ИИ".

Об этом сообщает Bloomberg со ссылкой на источники, знакомые с проектом. Устройство ещё в разработке, официально о нём не объявляли, а представитель OpenAI отказался от комментариев.

По словам собеседников агентства, колонка будет управлять умным домом, включать музыку и видео, отвечать на вопросы и сообщения через возможности ChatGPT. Главная ставка, как утверждают источники, на человечность - устройство должно со временем всё лучше понимать владельца, предугадывать его запросы и само предлагать нужную информацию. Для этого колонка будет использовать личные данные пользователя, в том числе электронную почту. В корпус устройства будут встроены камера, датчики и подвижные механические элементы - по замыслу разработчиков, они создают ощущение, что перед вами живое существо, а не предмет. Голосовое общение построят на GPT-Live - обновлённом голосовом режиме ChatGPT, который OpenAI представила в этом месяце. Он умеет слушать и говорить одновременно и подстраиваться под ход разговора. 🟡Это направление обходится компании дорого В прошлом году OpenAI заплатила 6,5 миллиарда долларов за стартап io Products, сооснователем которого был Джони Айв - бывший глава дизайна Apple. Над устройством работает его студия LoveFrom и десятки бывших инженеров и дизайнеров Apple, причастных к созданию iPhone и Mac. Всего, по данным Bloomberg, аппаратное подразделение OpenAI разрабатывает около 5 продуктов, но колонка должна выйти первой. Показать устройство рассчитывают до конца этого года, а продажи начать в 2027-м. Эти сроки уже под вопросом - Apple добивается в суде запрета на выпуск устройств OpenAI, и источники Bloomberg признают, что планы могут сдвинуться из-за судебного разбирательства. В дальнейших планах компании, по тем же данным, устройство, способное заменить смартфон, носимые гаджеты и домашняя робототехника. @ai_machinelearning_big_data #news #ai #ml

🔥 Глобальное обновление программ CyberYozh Academy

3 новых уровня для вашей карьеры

Рынок кибербезопасности меняется каждый месяц, и мы меняемся вместе с ним. Теперь наши флагманские программы выстроены в четкую систему из 3 уровней, которые идеально подойдут для специалиста на любом этапе карьеры. ⚡️Выбирайте свой трек: 🟢 УРОВЕНЬ 1: Новичкам - Инженер по информационной безопасности

Трек для тех, кто готов освоить одну из самых высокооплачиваемых и востребованных профессий в IT с полного нуля, без воды и иллюзий. Длительность: 11 месяцев Итог: Диплом установленного образца + помощь с трудоустройством Стоимость: от 5 015 ₽/мес

🟡УРОВЕНЬ 2: Специализация - Специалист по OSINT

Полное погружение в конкретную специальность. Идеально для студентов, у которых уже есть базовые знания в ИБ, и которым нужно стать профи в узкой нише. Длительность: 9 месяцев Итог: Удостоверение + помощь с трудоустройством Стоимость: от 4 763 ₽/мес

🟥УРОВЕНЬ 3: Повышение квалификации - Пентест внутренней инфраструктуры: Active Directory

Курсы для действующих специалистов в сфере ИБ, которым необходимо расширить свой боевой арсенал и пробить карьерный потолок. Длительность: 6 месяцев Итог: Удостоверение + подготовка к сертификации Стоимость: от 5 821 ₽/мес

Неважно, делаете ли вы первые шаги или уже давно работаете - у нас есть инструменты, чтобы кратно усилить ваши скиллы. 👉 Подобрать программу и записаться на курс: @cyacademy_support 🦔

Кто-то разобрал Claude Code почти до винтика learn-coding-agent - репозиторий для тех, кто хочет понять, как устроены современные coding agents не на уровне промо-страниц, а на уровне архитектуры. Автор собрал разбор Claude Code по публичным источникам: цикл агента, систему инструментов, разрешения, работу с контекстом, сессии, подпроцессы, MCP, удалённые настройки, телеметрию и скрытые флаги. Получился не “гайд по использованию”, а карта внутренней логики CLI-агента: как он принимает решение, когда просит разрешение, как вызывает инструменты, как хранит историю и как расширяется через внешние интеграции. https://github.com/justxor/Claudecourse/

NAITION AI: Спрос на разработку с ИИ-агентами вырос в сотни раз за год. Свежий Stanford AI Index 2026 показал, что навык AI Agents стал №1 среди самых востребованных инженерных скиллов.

• Упоминания «Agentic systems» в вакансиях за год выросли на 10854% (!) — это не опечатка. • «AI agents» — +2113%. • Вывод простой: компаниям массово нужны не «написатели кода», а архитекторы мультиагентных систем.Главный скилл в 2026 году — строить долгоживущие автономные процессы, управлять контекстом и верифицировать работу десятков агентов.

Рынок можно догнать! Naition запускает новый, обновленный в июле поток буткемпа по AI-driven разработке уже 21 июля. Максимум пользы получат middle+ разработчики и команды, нацеленные на апгрейд производительности инженерного процесса. IT-специалисты других профессий тоже могут себя попробовать. За 12 недель вы встроите ИИ во все процессы:

• Соберёте своё ядро — MCP под задачи, RAG, мультиагентную систему с сабагентами и оркестрацией. • Внедрите агентов в кодовые базы на 100К+ строк — автоматизируете индексацию кода, рефакторинг и изменение архитектуры. • Научитесь масштабировать AI-практики на всю команду. Ведут практики с 15-20 годами опыта: ex-Yandex Cloud, staff-инженер Google, CEO Symbioway (центр по найму разработчиков) — люди из эпицентра трансформации рынка.

Формат: 17 уроков, 5 модулей, живые вечерние эфиры + практика между ними. Минимум теории, максимум разборов кейсов и групповой практики прямо на вебинаре. 👉 Забронировать место — naition.ai А по промокоду DATACOURSSES для подписчиков — скидка 20% до 17 июля.

Что ещё стоит знать: • Приведёте друга или коллегу — вы вместе получите доп. скидку 10% сверху (в сумме 30%). • Можно оплатить частями, а начать даже с одного модуля. • Если вы бизнес, можно прокачать всю команду разом.

Всё, что вы всегда хотели знать о математике* (*Но даже не знали, о чём спрашивать) Путешествие с гидом по миру абстрактной математики, теорем и написания доказательств в 698 страниц! https://www.math.cmu.edu/~jmackey/151_128/bws_book.pdf

Большой бесплатный курс по Go в формате одной статьи. Learn Go: The complete course от Karan Pratap Singh — это не короткий туториал на 15 минут, а огромный разбор примерно на 159 минут чтения: от установки и Hello World до модулей, интерфейсов, тестов, generics, goroutines, channels, sync, context и concurrency patterns. По сути, это нормальная дорожная карта для тех, кто хочет зайти в Go без хаоса: * синтаксис и типы * функции, структуры, методы * массивы, slices, maps * interfaces и errors * testing и fuzzing * generics * goroutines, channels, mutex, waitgroups * context и продвинутые concurrency patterns Хороший материал, чтобы не просто «выучить синтаксис», а понять, почему Go так часто выбирают для backend, distributed systems, cloud-инфраструктуры и tooling. https://www.karanpratapsingh.com/blog/learn-go-the-complete-course

Пошаговый гайд по изучению GPU-архитектуры и программирования на CUDA. https://github.com/mesutoezdil/Systematic-CUDA-Learning

⚡️ 30 техник памяти для AI-агентов в Jupyter notebooks Вышел репозиторий Agent Memory Techniques с 30 runnable notebooks по памяти в современных AI-агентах. Внутри собраны основные подходы: conversation buffers, vector stores, knowledge graphs, episodic и semantic memory, MemGPT, Mem0, Letta, Zep, Graphiti и production-паттерны, которые уже встречаются в реальных агентных системах. Это набор ноутбуков, которые можно запускать, менять и сравнивать между собой. Удобно, если нужно понять, чем простая история диалога отличается от долговременной памяти, где уместен vector store, когда нужен graph-based подход и как память влияет на поведение агента в длинной задаче. GitHub: http://github.com/NirDiamant/Agent_Memory_Techniques

Anthropic вместе с Frontend Masters выкатили бесплатный курс по Claude Code. И это не поверхностный обзор, а нормальный разбор инструмента для тех, кто хочет реально прокачать вайбкодинг и работу с AI-агентами. Курс ведёт Lydia Hallie из Anthropic. Внутри: • основы Claude Code • skills • hooks • sub-agents • MCP • плагины • Agent SDK • продвинутые сценарии работы Хороший вход для тех, кто хочет не просто “просить ИИ написать код”, а собирать нормальный рабочий процесс вокруг Claude Code. Ссылка: http://frontendmasters.com/courses/claude-code

🐍 Python Парсинг: Большой продвинутый бесплатный курс Полное практическое руководство по веб-скрейпингу на Python — от основ HTTP до production-grade пауков, обхода антибот-защит, асинхронности и проектирования надёжных пайплайнов. Каждый раздел содержит рабочие примеры, типовые ошибки и продвинутые практики. https://github.com/justxor/Pythonparsing-/tree/main

Hugging Face выкатили Serge, опенсорсного ИИ-ревьюера для GitHub. Работает просто: вызываете агента в комментариях к pull request, и он сам проходит по diff, ищет баги, спорные места и оставляет замечания прямо в PR. Что удобно: * можно задавать правила ревью прямо в репозитории * можно указать, на что агент должен обращать внимание * можно заранее описать, что стоит игнорировать * ревью запускается через обычный комментарий * проект open source Разработчики Hugging Face уже используют Serge внутри компании, в том числе для ревью в diffusers и transformers. По сути, это ещё один шаг к новой норме: ревью кода становится не только задачей людей, но и постоянным AI-слоем поверх GitHub. Не замена нормальному code review, а дополнительный фильтр, который может поймать очевидные баги, регрессии и странные решения до того, как до них дойдёт человек. https://huggingface.co/blog/huggingface/serge

⚡️ Linux Roadmap: подробный практический курс от нуля до уверенного администратора Это пошаговый маршрут изучения Linux с упором на практику. Каждый раздел содержит объяснение «почему это устроено именно так», разбор команд и обязательные задания, которые нужно выполнить руками в терминале. Чтение без повторения навыка не даёт — держите терминал открытым рядом с этим текстом. Как работать с этим курсом: идите сверху вниз, не перепрыгивайте разделы; каждую команду набирайте руками, а не копируйте; в конце каждого блока выполняйте задание; специально ломайте систему в виртуалке и чините — это лучший способ учиться. https://github.com/justxor/linuxfullroadmap/

Kaggle и Google запускают бесплатный 5-дневный интенсив по вайбкодингу. За пять дней разберут, как устроен агентный кодинг, как настраивать скиллы, память и контекст, а также как делать ИИ-помощников не только полезными, но и безопасными. В программе - ежедневные задания, прямые эфиры, обсуждения и практические проекты. После окончания обещают официальный сертификат, который можно добавить в портфолио. Старт - 15 июня. https://www.kaggle.com/competitions/5-day-ai-agents-intensive-vibecoding-course-with-google Если давно хотели нормально разобраться в агентном кодинге, хороший повод залететь.

🐍 Python Roadmap 2026: наконец-то полноценная актуальная карта изучения Python, а не список ссылок «разберись сам» На GitHub выложили большой русскоязычный роадмап по Python на 2026 год - от первых скриптов до уровня Middle+/Senior. Маршрут собран под современный Python: - Python 3.13+ - free-threaded mode без GIL - JIT - uv вместо боли с pip/venv/poetry - ruff, pyright, pytest, hypothesis - async-first подход - типизация - CPython внутри - web, базы, ML/AI, DevOps и архитектура В роадмапе есть нормальная последовательность: сначала окружение и база, потом идиомы, ООП, типы, стандартная библиотека, асинхронность, тестирование, внутренности CPython, web, базы данных, AI-направление, продакшн и архитектура. Отдельный плюс - практический формат. На каждом этапе есть задачи, чеклисты, примеры кода и бесплатные ресурсы. То есть это не мотивационная простыня, а маршрут, по которому реально можно идти несколько месяцев и видеть прогресс. Для новичков - понятный путь без хаоса. Для джунов - способ закрыть дыры. Для тех, кто уже пишет на Python - хороший чеклист, чтобы понять, где ты всё ещё плаваешь. Python в 2026 году - это tooling, типы, async, инфраструктура, AI и продакшн-дисциплина. И этот роадмап как раз про такой Python. https://github.com/justxor/pythonroamap2026

⚙️ ASMLings - подробный гайд на русском ASMLings - это набор из ~32 коротких упражнений на ассемблере Intel 8086, выстроенных по возрастанию сложности: от mov ax, 0x1337 до 32-битного сложения через carry flag, циклов, подпрограмм, работы с памятью и стеком. Полный русскоязычный гайд по asmlings — интерактивной песочнице для изучения ассемблера Intel 8086, в которой 16-битный x86-эмулятор написан на Rust. Внутри: что это, как устроено под капотом, как установить, как читать и решать упражнения, разборы реальных задач из репозитория, готовые примеры в examples/ и шпаргалки. https://github.com/justxor/-ASMLingsru/

⚡️ Microsoft выложила в open source AI Engineer Coach - плагин, который оценивает, насколько адекватно вы работаете с агентами и не сливаете токены в пустоту. По сути, это локальный тренер по агентному кодингу. Он смотрит на ваши сессии, показывает, какие агенты использовались, сколько ушло токенов, где промпты были нормальными, а где вы просто заставляли дорогую модель делать работу, которую можно было решить проще. Отдельно плагин проверяет 45 анти-паттернов. Например, если вы не используете plan mode, гоняете мощные модели на мелкие задачи, повторяете одни и те же действия руками или плохо готовите проект под работу агентов - он это подсветит. Есть и практичная часть: AI Engineer Coach анализирует, готов ли проект к агентному кодингу, есть ли нужные файлы и инструкции, находит повторяющиеся промпты и помогает превращать их в скиллы. Плюс внутри есть роадмап по вайбкодингу и ачивки, чтобы было понятно, куда расти дальше. Всё работает локально и бесплатно. Microsoft отдельно подчёркивает, что данные никуда не отправляются. Выглядит как полезная штука для тех, кто уже живёт в Claude Code, Codex, Cursor и похожих инструментах, но хочет понять, где реально ускоряется, а где просто красиво сжигает контекст. https://github.com/microsoft/AI-Engineering-Coach

✔️ Machine Learning Roadmap: нормальная карта входа в ML без сказок про «выучить нейросети за месяц» Большой русскоязычный roadmap по машинному обучению: от первого import numpy до LLM, RAG, fine-tuning, AI-агентов и MLOps. И это не просто очередной список ссылок в стиле «посмотри 40 курсов и станешь ML engineer». Внутри нормальная структура: что учить, в каком порядке, зачем это нужно и какой практический артефакт должен появиться после каждого этапа. Roadmap разбит на 7 треков: - фундамент: Python, математика, статистика, инструменты - классический ML: scikit-learn, табличные данные, метрики, валидация - Deep Learning: PyTorch, CNN, RNN, training loop - LLM и трансформеры: attention, KV-cache, RAG, LoRA, агенты - Generative AI: изображения, видео, аудио, мультимодальность - MLOps и прод: Docker, Kubernetes, CI/CD, мониторинг, serving - специализация: CV, NLP, RecSys, RL, Safety Самое полезное - там честно написано, что ML это не только «обучить модель». В реальности большая часть работы живёт вокруг данных, метрик, деплоя, мониторинга, воспроизводимости и понимания, почему модель вообще ошибается. Хорошая мысль из roadmap: LLM не делает джуна сениором. Она ускоряет того, кто понимает базу. Без базы человек просто превращается в оператора Copilot, который не может объяснить, почему модель сломалась. По времени тоже без инфоцыганства: - 0-3 месяца: кодинг, математика, классический ML - 3-6 месяцев: Deep Learning и PyTorch - 6-12 месяцев: LLM, RAG, fine-tuning, AI-агенты - 12+ месяцев: MLOps, прод, масштабирование, специализация Короче, если давно хотели системно зайти в ML, а не прыгать между роликами про ChatGPT, Stable Diffusion и «топ-10 библиотек», это хороший ориентир. https://github.com/justxor/MachineLearningRoadmap/tree/main