Библиотека задач по Data Science | тесты, код, задания
Open in Telegram
Задачи и тесты по Data Science для тренировки и обучения. Учиться у нас: clc.to/jF-g3g По рекламе: @tproger_sales_bot Учиться у нас: https://proglib.io/w/fa77bf4e Для обратной связи: @proglibrary_feeedback_bot
Show more
Network:3 986
Subscribers
No data24 hours
+67 days
-1330 days
Data loading in progress...
Similar Channels
Incoming and Outgoing Mentions
---
---
---
---
---
---
Attracting Subscribers
September '26
September '26
+26
in 0 channels
August '26
+35
in 1 channels
Get PRO
July '26
+31
in 0 channels
Get PRO
June '26
+36
in 1 channels
Get PRO
May '26
+48
in 1 channels
Get PRO
April '26
+68
in 1 channels
Get PRO
March '26
+97
in 0 channels
Get PRO
February '26
+58
in 2 channels
Get PRO
January '26
+102
in 4 channels
Get PRO
December '25
+61
in 2 channels
Get PRO
November '25
+69
in 2 channels
Get PRO
October '25
+87
in 2 channels
Get PRO
September '25
+66
in 2 channels
Get PRO
August '25
+75
in 4 channels
Get PRO
July '25
+95
in 2 channels
Get PRO
June '25
+56
in 2 channels
Get PRO
May '25
+60
in 1 channels
Get PRO
April '25
+69
in 1 channels
Get PRO
March '25
+119
in 52 channels
Get PRO
February '25
+75
in 32 channels
Get PRO
January '25
+131
in 36 channels
Get PRO
December '24
+162
in 35 channels
Get PRO
November '24
+178
in 37 channels
Get PRO
October '24
+161
in 36 channels
Get PRO
September '24
+140
in 36 channels
Get PRO
August '24
+186
in 35 channels
Get PRO
July '24
+176
in 35 channels
Get PRO
June '24
+180
in 29 channels
Get PRO
May '24
+224
in 35 channels
Get PRO
April '24
+210
in 35 channels
Get PRO
March '24
+274
in 29 channels
Get PRO
February '24
+266
in 29 channels
Get PRO
January '24
+227
in 24 channels
Get PRO
December '23
+455
in 33 channels
Get PRO
November '23
+435
in 11 channels
Get PRO
October '23
+1 203
in 22 channels
| Date | Subscriber Growth | Mentions | Channels | |
| 15 September | +5 | |||
| 14 September | +2 | |||
| 13 September | +3 | |||
| 12 September | +4 | |||
| 11 September | +3 | |||
| 10 September | 0 | |||
| 09 September | +4 | |||
| 08 September | 0 | |||
| 07 September | 0 | |||
| 06 September | 0 | |||
| 05 September | +1 | |||
| 04 September | +1 | |||
| 03 September | +1 | |||
| 02 September | +1 | |||
| 01 September | +1 |
Channel Posts
Что выведет код?
👍 — {}
👾 — {«x»: 1}
🥰 — Error
🔥 — None
🐸 Библиотека задач по Data Science
| 2 |  😭 Как не потратить недельный лимит AI-кодинга за три дня?
Разберём на вебинаре, как тратить меньше на AI-агентов — без потери качества кода.
🔘 Поговорим о том:
— когда дорогая модель действительно нужна, а когда хватит дешёвой;
— сколько стоит один прогон и куда уходят токены;
— какие задачи можно отдавать субагентам;
— как настроить маршрутизацию моделей;
— что проверять в AI-коде перед merge.
✏️ Покажем всё на конкретных цифрах и вживую: сравним расходы до и после.
⬇️ 18 сентября, 19:00 МСК
⬇️ 1,5 часа · бесплатно
⬇️ Арсений Харланов и Олег Лайок
💬 Пишите в комментариях, где упираетесь в лимиты и на что уходят деньги. Самые залайканные вопросы разберём на вебинаре.
🔗 Зарегистрироваться на вебинар | 80 |
| 3 | Что выведет код? | 227 |
| 4 |  🐸 Библиотека задач по Data Science | 222 |
| 5 |  👅 Самое сложное — выбрать не курс, а направление
Сегодня хочется разобраться в AI-агентах. Через пару недель появляется задача, где нужны алгоритмы. Потом понимаешь, что неплохо бы освежить Python или математику для Data Science.
🔜 Именно поэтому подписка на обучение многим оказывается удобнее отдельных курсов. Можно спокойно переключаться между темами, когда меняются задачи, а не покупать новую программу каждый раз.
В подписку Proglib Academy входят все основные направления — AI, ML, Python, алгоритмы, математика для DS и другие курсы, а ещё закрытый видеохаб с вебинарами практиков.
Начать можно с пробного месяца. Если решите остаться, его стоимость зачтётся при оформлении подписки 😎
🔗 Узнать подробнее
🏃♀️ Proglib Academy | 127 |
| 6 | Один доступ вместо вечного выбора между «нужно для работы» и «давно хотелось изучить» 👇 | 182 |
| 7 | Что выведет код? | 1 707 |
| 8 |  🐸 Библиотека задач по Data Science | 1 684 |
| 9 |  🎯 У разработчика, DevOps-инженера и техлида разные причины задуматься о системной работе с AI-агентами
Но цель одна: перейти от случайных удачных запусков к управляемому процессу на реальном проекте — с понятными правилами, ревью, контролем расходов и безопасности ✔️
На курсе «ИИ для разработчиков» участники выстраивают такой процесс на практике: подключают инструменты, задают границы для агента и учатся понимать, где ему можно доверять работу, а где требуется проверка.
⚡️ Предзапись на осенний поток уже открыта
🏃♀️ Proglib Academy | 174 |
| 10 | Разработчик, DevOps-инженер или техлид — у каждого своя причина навести порядок в работе с AI-агентами.
Разбираем, чем отличаются их задачи 😊 | 196 |
| 11 | Что выведет код? | 210 |
| 12 |  🐸 Библиотека задач по Data Science | 216 |
| 13 | Что вернёт sorted(data, key=lambda x: x[1])? | 246 |
| 14 | Что выведет код? | 270 |
| 15 |  🐸 Библиотека задач по Data Science | 256 |
| 16 |  У вас в проекте есть файл вроде utils_v2_final_FIX.py, который все боятся трогать ❓
Что делаете с таким легаси?
❤️ Не трогаю: работает — и ладно
👍 Переписываю с нуля и надеюсь на лучшее
🔥 Сначала покрываю тестами, потом рефакторю по частям
👾 У нас такого нет — честно-честно
На курсе «ИИ для разработчиков» разберём третий подход: как с помощью агента зафиксировать текущее поведение легаси-кода тестами, а затем менять его небольшими безопасными шагами — без одного огромного PR на тысячу файлов.
До 31 июля действует скидка и бессрочный доступ к материалам.
🔗 Занять место со скидкой
🏃♀️ Proglib Academy | 199 |
| 17 | Когда название файла уже само по себе считается техническим долгом 🎹 | 243 |
| 18 | Почему df['a'].fillna(df['a'].mean()) — распространённый приём? | 309 |
| 19 | Что делает zip(*matrix) для списка списков? | 314 |
| 20 | Что выведет код? | 296 |
