es
Feedback
Библиотека задач по Data Science | тесты, код, задания

Библиотека задач по Data Science | тесты, код, задания

Ir al canal en Telegram

Задачи и тесты по Data Science для тренировки и обучения. Учиться у нас: clc.to/jF-g3g По рекламе: @proglib_adv Учиться у нас: https://proglib.io/w/fa77bf4e Для обратной связи: @proglibrary_feeedback_bot

Mostrar más
4 007
Suscriptores
-224 horas
-107 días
-1330 días
Atraer Suscriptores
junio '26
junio '26
+29
en 1 canales
mayo '26
+48
en 1 canales
Get PRO
abril '26
+68
en 1 canales
Get PRO
marzo '26
+97
en 0 canales
Get PRO
febrero '26
+58
en 2 canales
Get PRO
enero '26
+102
en 4 canales
Get PRO
diciembre '25
+61
en 2 canales
Get PRO
noviembre '25
+69
en 2 canales
Get PRO
octubre '25
+87
en 2 canales
Get PRO
septiembre '25
+66
en 2 canales
Get PRO
agosto '25
+75
en 4 canales
Get PRO
julio '25
+95
en 2 canales
Get PRO
junio '25
+56
en 2 canales
Get PRO
mayo '25
+60
en 1 canales
Get PRO
abril '25
+69
en 1 canales
Get PRO
marzo '25
+119
en 52 canales
Get PRO
febrero '25
+75
en 32 canales
Get PRO
enero '25
+131
en 36 canales
Get PRO
diciembre '24
+162
en 35 canales
Get PRO
noviembre '24
+178
en 37 canales
Get PRO
octubre '24
+161
en 36 canales
Get PRO
septiembre '24
+140
en 36 canales
Get PRO
agosto '24
+186
en 35 canales
Get PRO
julio '24
+176
en 35 canales
Get PRO
junio '24
+180
en 29 canales
Get PRO
mayo '24
+224
en 35 canales
Get PRO
abril '24
+210
en 35 canales
Get PRO
marzo '24
+274
en 29 canales
Get PRO
febrero '24
+266
en 29 canales
Get PRO
enero '24
+227
en 24 canales
Get PRO
diciembre '23
+455
en 33 canales
Get PRO
noviembre '23
+435
en 11 canales
Get PRO
octubre '23
+1 203
en 22 canales
Fecha
Crecimiento de Suscriptores
Menciones
Canales
24 junio+1
23 junio+1
22 junio+2
21 junio+1
20 junio0
19 junio0
18 junio+1
17 junio+2
16 junio+2
15 junio+3
14 junio0
13 junio+2
12 junio+4
11 junio0
10 junio+1
09 junio0
08 junio0
07 junio+2
06 junio+1
05 junio0
04 junio+1
03 junio+1
02 junio+3
01 junio+1
Publicaciones del Canal
Что выведет код?
Anonymous voting

2
🐸 Библиотека задач по Data Science
🐸 Библиотека задач по Data Science
127
3
⏰ Уже сегодня в 19:00 (МСК) стартует наш открытый урок! Знаем, летом хочется отложить учёбу на осень. Но пока остальные отдых
⏰ Уже сегодня в 19:00 (МСК) стартует наш открытый урок! Знаем, летом хочется отложить учёбу на осень. Но пока остальные отдыхают 😅, мы предлагаем без лишней конкуренции прокачать свой workflow и начать закрывать тикеты в три раза быстрее. Тема: «AI-инструменты в разработке: пишем код быстрее» Мы покажем живой разбор реального проекта: как с помощью AI-ассистентов мгновенно разбираться в чужой кодовой базе, искать нужные участки и собирать Pull Request. Только рабочие промпты, которые сэкономят вам часы рутины. 🎙️ Спикер — Ольга Лукьянова, руководитель команды в SourceCraft (18+ лет развивала инструменты в JetBrains и Huawei). 👉 Узнать, как ускорить разработку с AI
135
4
Что выведет код?
152
5
🐸 Библиотека задач по Data Science
🐸 Библиотека задач по Data Science
149
6
🤖 Какие задачи можно действительно доверить ИИ? Уже завтра разберём это на открытом уроке «AI-инструменты в разработке: как писать код быстрее с помощью ассистентов». Спикер — Ольга Лукьянова, руководитель команды поиска и навигации по коду в SourceCraft от Яндекса. После урока вы: 🔹 поймёте, какие задачи стоит делегировать AI уже сегодня; 🔹 научитесь быстрее разбираться в новых проектах и кодовой базе; 🔹 увидите, как выглядит современный workflow разработки с AI; 🔹 узнаете, где AI помогает экономить время, а где всё ещё нужен контроль разработчика. На практике разберём путь от получения задачи до готового Pull Request с использованием AI-инструментов и AI-ревью. 🗓️ 23 июня, 19:00 (МСК) ⏱️ 90 минут 👉 Зарегистрироваться и получить рабочий AI-workflow для своих задач
153
7
Что выведет код?
170
8
🐸 Библиотека задач по Data Science
🐸 Библиотека задач по Data Science
169
9
🤖 AI пишет код за вас? Это самое скучное, что он умеет Основное время разработчик тратит на другое: разобраться в чужой кодо
🤖 AI пишет код за вас? Это самое скучное, что он умеет Основное время разработчик тратит на другое: разобраться в чужой кодовой базе, найти нужный участок проекта, проверить решение, собрать Pull Request. Вот где AI реально экономит часы — если знать, как им пользоваться. 23 июня Ольга Лукьянова покажет это на практике: как с помощью современных AI-инструментов быстро погружаться в незнакомый проект, находить нужный код, реализовывать задачи и проверять результат до ревью коллег. В итоге вы увидите не отдельные приёмы и промпты, а целостный workflow, который можно встроить в свою работу уже на следующий день 🔥 Чтобы лучше погрузиться в тему: 📺 Выступление про SourceCraft 📖 Статья на Хабре 🗓️ Когда: 23 июня, 19:00 (МСК) 👉 Занять место на открытом уроке
189
10
Почему def f(x, lst=[]) - классический баг?
207
11
Что выведет код?
232
12
🐸 Библиотека задач по Data Science
🐸 Библиотека задач по Data Science
217
13
Что выведет код?
249
14
🐸 Библиотека задач по Data Science
🐸 Библиотека задач по Data Science
252
15
⏰ Уже сегодня в 19:00 (МСК) стартует открытый урок! Тема: «Мультиагентные системы: почему большинство архитектур переусложнены» 🔥 За 90 минут разберёмся, когда действительно стоит строить мультиагентную систему, а когда она только добавляет сложность, расходы и новые точки отказа. Поговорим о критериях выбора архитектуры, типичных ошибках и ограничениях современных ИИ-агентов, которые важно учитывать ещё до внедрения в продукт. 🎙️ Спикер — Дмитрий Юдин, руководитель AI/ML-направления в Сloud․ru. 🎁 Для всех участников подготовили промокод на скидку 10 000 ₽ на курс «Разработка ИИ-агентов». 👉 Успей присоединиться к уроку
257
16
Что выведет код?
231
17
🐸 Библиотека задач по Data Science
🐸 Библиотека задач по Data Science
238
18
🔥 Чем больше агентов — тем лучше? Не всегда. Уже завтра поговорим о реальных ограничениях на открытом уроке «Мультиагентные
🔥 Чем больше агентов — тем лучше? Не всегда. Уже завтра поговорим о реальных ограничениях на открытом уроке «Мультиагентные системы: почему большинство архитектур переусложнены». Спикер — Дмитрий Юдин, руководитель AI/ML-направления в Сloud․ru. После урока вы: 🔹 будете лучше ориентироваться в выборе между одним агентом и мультиагентной системой; 🔹 поймёте, какие архитектурные ошибки встречаются чаще всего; 🔹 получите практические ориентиры для проектирования и внедрения агентных систем; 🔹 будете лучше понимать возможности и ограничения современных ИИ-агентов. 🗓️ 18 июня, 19:00 (МСК) ⏱️ 90 минут 👉 Зарегистрироваться и получить промокод на 10 000 ₽
259
19
Что выведет код?
228
20
🐸 Библиотека задач по Data Science
🐸 Библиотека задач по Data Science
247