Библиотека задач по Python | тесты, код, задания

Что выведет код? 👾 — {"Alice", 24} 👍 — {"Bob", 50} 🥰 — {"Charlie", 18} ⚡️ — {"Diana", 30} Библиотека задач по Python

📝 Старт через час! Успей подключиться к вебинару про AI-агентов для Data Scientist'ов — и получи практику, а не только теорию. ➡️ Ждём тебя, если: — ты Data Scientist, Analyst или ML Engineer — хочешь автоматизировать рутину и ускорить пайплайны в разы — интересуешься автономными AI-агентами — топ-трендом 2025 года — хочешь быть на шаг впереди коллег и увеличить свою ценность на рынке 👉 Не пропусти — Никита Зелинский рассказывает, что реально могут современные AI-агенты: кейсы, инструменты, архитектуры P. S. Вебинар бесплатный, поэтому ждем ВСЕХ

‼️ Последний шанс вебинар уже СЕГОДНЯ в 19:00 «AI-агенты: Новый инструмент в арсенале DS-специалиста. Обзор курса» Прекращаем писать вручную каждый скрипт, прямо сегодня можно узнать, как реализовать все ИИ-хотелки ➡️ Кто будет ведущий: Никита Зелинский – Chief Data Scientist МТС, руководитель центра компетенций Data Science и head of ML Platforms Big Data МТС ➡️ На вебинаре разберем: 1. Содержание уроков курса: 🔵Что такое AI-агенты и как они работают «под капотом» 🔵Какие фреймворки и инструменты будем осваивать (LangChain, AutoGen, CrewAI и др.) 🔵Практические кейсы курса: от простых автономных скриптов до сложных агентских систем. 🔵Чему конкретно вы научитесь на каждом модуле 2. Применение агентов в мире и в МТС: 🔵Реальные примеры: как агенты уже меняют DS-практику глобально (автоматизация EDA, feature engineering, мониторинг, развертывание). 🔵Особый фокус: Как мы уже применяем и будем применять AI-агенты внутри МТС для решения бизнес-задач 🔵Какие задачи DS в МТС идеально ложатся на плечи агентов 🔵Перспективы: Куда движется это направление и как занять в нем лидирующую позицию Не упусти свой шанс стать эффективнее уже сейчас! 📅 Дата: СЕГОДНЯ, 23 июня ⏰ Время: 19:00 (МСК) 📍 Формат: Онлайн-вебинар 👨‍💻 Ведущий: Никита Зелинский 👉 Бронируй свое место прямо сейчас! P.S. Вебинар стартует через несколько часов — регистрируйся, пока не опоздал!

Объясните, как в Python осуществляется управление памятью. В Python объекты и структуры данных data structures находятся в закрытой динамически выделяемой области private heap, которая управляется менеджером памяти Python. Он делегирует часть работы программам распределения ресурсов allocators, закрепленным за конкретными объектами, и одновременно с этим следит, чтобы они не выходили за пределы динамически выделяемой области. По факту данной областью управляет интерпретатор interpreter. Пользователь никак не контролирует данный процесс, даже когда манипулирует ссылками объектов на блоки памяти внутри динаической области. Менеджер памяти Python распределяет пространство динамической области среди объектов и другие внутренние буферы по требованию. Библиотека задач по Python

😱 Уже завтра — вебинар про AI-агентов! Мест почти не осталось На вебинаре вы получите то, чего нет в открытых источниках — живой разбор, примеры и прямой диалог с экспертом. Но только если придёте. ➡️ Что будет: — покажем структуру курса и ключевые модули — обсудим вопросы, которые обычно остаются за кадром — разберём реальные кейсы: как применять AI-агентов — от чат-ботов до систем поддержки решений 📅 Уже 23 июня в 19:00 МСК 🎙️ Ведёт Никита Зелинский — эксперт в AI и DS 👉 Зарегистрируйтесь заранее, чтобы не забыть: https://clc.to/_lDV0Q 🫢 Для тех, кто дочитал до конца → промокод lucky, он даст −5.000₽ на курс

Что такое сериализация? Сериализация — это процесс преобразования объектов в поток байтов для сохранения или передачи. Это позволяет сохранить состояние объекта в файл или базу данных и восстановить его позже. Основные преимущества сериализации: — Сохранение и восстановление объектов между сессиями программы. — Передача объектов по сети между приложениями и машинами. — Преобразование объектов в формат хранения, независимый от платформы. Библиотека задач по Python

Что выведет код сверху? 👾 — (4, 6) 👍 — (1, 2, 3, 4) 🥰 — Error ⚡️ — None Библиотека задач по Python

Что выведет код сверху? 👾 — [1. 2. 3] 👍 — 42 🥰 — [1. 42. 3] ⚡️ — [42] Библиотека задач по Python

Что такое Хэширование? Напомним, что Хэширование — это преобразование некоторого объема информации в уникальный набор символов, присущий только этому массиву информации. Широко используется в криптографии. Для создания хэш-значений есть удобный модуль hashlib, содержащий ряд полезных хэш-функций. Использование довольно простое: в модуле имеется ряд конструкторов, соответствующих названиям хэш-функций. В конструктор мы можем передать байт-строку, хэш которой мы хотим получить, на выходе мы получим объект хэша. Библиотека задач по Python

🔥 Не пропустите событие лета для DS-комьюнити 23 июня, 19:00 Мск — бесплатный вебинар с Никитой Зелинским «AI-агенты для DS: обзор курса и практические кейсы» 😤 Пока все обсуждают, «как бы внедрить LLM», мы покажем, как строить полноценных AI-агентов, которые делают работу вместо тебя. За час Никита разложит по полочкам: — архитектуру курса и ключевые модули — частые ошибки студентов, о которых не принято говорить вслух — реальные юзкейсы: от чат-ассистентов до систем поддержки решений в проде ➡️ Что почитать от Никиты до Веба: — Как adversarial-атаки живут даже при смене модели (и почему «подвинуть кровати в борделе» не спасёт) — Самый быстрый пакетный менеджер uv и эксперимент «pip vs uv» — 17 методов XAI и 20 метрик на NIPS’24: как не утонуть в «объяснимости» ⚡️ Хотели задать Никите свой каверзный вопрос? Ловите шанс: только в прямом эфире — отвечаем на всё, что обычно «остаётся за кадром». ⏰ МЕСТ МАЛО регистрация закроется, как только забьём комнату. Действуй сейчас → https://clc.to/1iGw6Q

Почему мы используем ndim в numpy? 👾 — Чтобы узнать размер массива 👍 — Чтобы узнать размерность массива 🥰 — Чтобы узнать количество элементов в массиве ⚡️ — Такого понятия, как ndim, не существует Библиотека задач по Python

Что выведет код сверху? 👾 — Ошибок нет 👍 — Деление на ноль! 🥰 — ZeroDivisionError ⚡️ — Ничего Библиотека задач по Python

Как работает метод __new__() в Python? Метод __new__() отвечает за создание нового экземпляра класса, выделяя необходимую память для объекта. Он вызывается раньше метода __init__(), который уже занимается инициализацией созданного экземпляра. Это особенно важно при работе с неизменяемыми типами, такими как str или int, а также в ситуациях, когда требуется контролировать процесс создания объекта, например, в паттерне Singleton. Библиотека задач по Python

Что такое shallow copy и как используется? Shallow copy — это создание нового объекта путем копирования ссылки на вложенный объект, вместо создания полной копии вложенного объекта. Если мы копируем список, который содержит другие списки, при shallow copy будут скопированы только внешние списки. Если изменить внутренний список в копии, то это отразится и на оригинале. Основное отличие от deep copy в том, что при полном копировании создаются копии всех вложенных объектов до самого нижнего уровня. Библиотека задач по Python

😱 Завтра цена на курс «AI-агенты для DS» вырастет Пока вы думаете — другие уже покупают. Что вы теряете, откладывая решение? Как минимум — 10 000 рублей, именно столько вы переплатите завтра. Как максимум — шанс войти в топ-1% дата-сайентистов, которые умеют строить AI-агенты. 🎓 Чему вы научитесь на курсе: — адаптировать LLM под разные предметные области и данные — собирать свою RAG-систему: от ретривера и реранкера до генератора и оценки качества — строить AI-агентов с нуля — на основе сценариев, функций и взаимодействия с внешней средой Решение за вами. 👉 Купить курс по старой цене

Работа с ip адресами Если вам приходится писать на Python программы для работы с сетью — это значит, что вам может очень пригодиться модуль ipaddress. Одним из вариантов его использования является генерация списка IP-адресов из диапазона адресов, заданных в формате CIDR (Classless Inter-Domain Routing, или бесклассовая адресация).

🏃‍♀️ 1 день до конца спец предложения Успей впрыгнуть на курс «AI-агенты для DS» до завтрашнего повышения цены: 59.000 р. вместо 69.000 р. 🎙 Наш спикер — Никита Зелинский, Chief Data Scientist МТС, в своем канале рассказывает о RAG:

Про RAG слышали все — это уже два года самый массовый способ применения LLM в проде для бизнеса. Это значит, что точность и надёжность такого решения достаточно предсказуемы для того, чтобы исключить человека из процесса аппрува выдачи LLM, а связка «локально развернутая LLM + RAG над корпоративными документами» обеспечивает достаточную конфиденциальность, чтобы снять тревожность «что наши данные попадут в OpenAI». Эта история настолько популярна, что на рынке есть готовые RAG-решения, а даже «маленькие» опенсорс-модели (до 5B) уже обзавелись своей RAG-ареной: 👉 https://huggingface.co/spaces/aizip-dev/SLM-RAG-Arena

Во время обучения на курсе «AI-агенты для DS» научим собирать автономные системы под реальные бизнес-задачи. На прошлой неделе мы рассказали о первом занятии. ➡️ вот что ждет слушателей курса на втором: — Собираем свой RAG-пайплайн на своих данных — Обсуждаем, почему качество такой системы нельзя измерять «на глаз» — Разбираем схему LLM as a Judge и как подготовить для неё датасет — Что такое guardrails и как они спасают от бреда — Что делать, когда LLM не знает ответа — Смотрим на агентский RAG и обсуждаем, можно ли использовать RAG как память агента Если пропустили первое занятие, то вот ссылочка ❗️До повышения цены остался последний день — бронируйте место сейчас

Что выведет код? 👾 — True 👍 —False 🥰 — Wrong syntax for isinstance() method ⚡️ — Invalid method for classes Библиотека задач по Python

Что помогает делать встроенная функция в контексте классов? 👾 — Определяет имя объекта любого значения 👍 — Определяет идентификаторы класса любого значения 🥰 — Определяет описание класса любого встроенного типа ⚡️ — Определяет описание класса любого встроенного типа, определенного пользователем Библиотека задач по Python

😎 Пока все говорят об AI — мы учим строить системы, которые работают за вас Что отличает топового дата-сайентиста от новичка? Умение не просто обучать модели, а создавать системы, которые принимают решения автономно. AI-агенты — это следующий уровень в DS, и мы запускаем курс по их разработке! ⚡️Если вы давно думали о прокачке скиллов или повышении грейда — сейчас самое время, потому что цена на курс вырастет уже 14 июня. Спикер нашего нового курса — Никита Зелинский, Chief Data Scientist МТС. Его посты в канале @datarascals бьют в актуальные проблемы дата-спецов: — Как за неделю окупить годовую зарплату одним COALESCE и получить свой quick win — Разбор катастрофы с Precision@K или почему ваши метрики врут — Комплексный гайд по антифроду Поэтому на курсе «AI-агенты для DS» мы научим вас строить системы, которые не просто работают в демо, а выдерживают нагрузку реального бизнеса. ❗До повышения цены осталось 3 дня — забронируйте место сейчас