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
Red:3 985
Suscriptores
-124 horas
-187 días
-3030 días
Carga de datos en curso...
Canales Similares
50.2K
18.4K
14.2K
2.4K
1.6K
1
Menciones Entrantes y Salientes
---
---
---
---
---
---
Atraer Suscriptores
julio '26
julio '26
+11
en 0 canales
junio '26
+36
en 1 canales
Get PRO
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 | |
| 14 julio | 0 | |||
| 13 julio | +1 | |||
| 12 julio | 0 | |||
| 11 julio | 0 | |||
| 10 julio | 0 | |||
| 09 julio | +1 | |||
| 08 julio | +2 | |||
| 07 julio | +1 | |||
| 06 julio | 0 | |||
| 05 julio | 0 | |||
| 04 julio | +3 | |||
| 03 julio | +2 | |||
| 02 julio | 0 | |||
| 01 julio | +1 |
Publicaciones del Canal
Что вернёт sum(x*x for x in range(1000000)) по сравнению со списком?
| 2 |  🔥 Стартуем СЕГОДНЯ! Новый поток курса «Разработка ИИ-агентов» открыт
По этому поводу мы решили выложить закрытую запись одного из уроков из программы. Найти её в поиске YouTube нельзя — она доступна только по ссылке и всем, кто будет на курсе.
Внутри глубокий разбор LLM от Алексея Яндутова (Senior ML-инженер, развивал ответы «Алисы» и «Нейро» в Яндексе). Учимся получать точный результат без галлюцинаций.
Что внутри урока:
- Устройство LLM.
- Рабочие шаблоны промптов (Persona, Chain-of-Thought и др.).
- Разбор реального кейса Яндекса. Как автоматизировать разметку, обойти качество людей на 5% и срезать косты на 60%.
После просмотра вы поймете, когда хватает промпт-инжиниринга, а когда нужен RAG или fine-tuning.
👉Смотреть закрытый урок на YouTube
Понравился урок? Переходите на новый уровень! Оставляйте заявку на курс, чтобы научиться проектировать надежные автономные системы. Обучение началось, но вы еще успеваете присоединиться.
🔗 Занять место на курсе | 104 |
| 3 | Что выведет код? | 121 |
| 4 |  🐸 Библиотека задач по Data Science | 117 |
| 5 |  🚀 Уже завтра стартует новый поток курса «ИИ-агенты»!
Мы собрали мощнейший состав преподавателей. Учить вас проектировать архитектуру и собирать продакшн-агентов будут инженеры и исследователи из топовых IT-компаний.
Старт уже завтра!
Сомневаетесь, подойдет ли вам программа и подача? Начните с бесплатного демо-урока!
Всего за 2 часа вы заглянете под капот ИИ-агента, поймете, чем мышление модели отличается от ее ответа, и научите систему чинить собственный код. Это идеальный способ протестировать нашу платформу перед покупкой.
🔗 Пройти демо-урок и занять место на курсе | 137 |
| 6 | Какие два метода должен реализовать объект для работы с with? | 152 |
| 7 | Что выведет код? | 180 |
| 8 |  🐸 Библиотека задач по Data Science | 173 |
| 9 |  🤨 Как заставить AI-агента не ломать архитектуру, а нормально писать код?
Мы привыкли общаться с ИИ промптами, но для автономных систем это путь к бесконечным циклам и сливу бюджета. Чтобы убрать хаос, инженеры переходят на Spec-Driven Development (SDD).
Вот как этот подход меняет работу агента на практике:
🔹Контракт вместо текста. Сначала пишется строгая спецификация (JSON-схема/OpenAPI) и автотесты. Агент зажат в рамки интерфейсов, за которые физически не может выйти.
🔹Контроль на шагах. Внутри петли Think-Act-Observe агент сверяет действия со спецификацией.
🔹Саморефлексия. Если ИИ нарушил типы или «додумал» лишнее, тест падает. Агент получает ошибку в контекст и сам правит код, не выходя за рамки ТЗ.
Это лишь база того, как укротить ИИ-разработку. Если вы хотите глубоко внедрить эту методологию, научиться проектировать архитектурные контракты и собирать отказоустойчивые системы —оставляйте заявку на наш новый курс по Spec-Driven Development. Стартуем совсем скоро🙂 | 181 |
| 10 | Что выведет код? | 170 |
| 11 |  🐸 Библиотека задач по Data Science | 170 |
| 12 |  🔥 Как перестать слепо доверять ИИ и начать им управлять?
1–2 августа на «ИИ-выходных» вы научитесь проектировать архитектуру автономных AI-агентов и контролировать их работу.
Что будет в вашем портфолио после обучения:
— Вы выйдете с готовым профилем AI-инженера (отлично дополнит ваши LinkedIn и GitHub).
— Освоите связку Python, FastAPI, OpenAI API, Docker и PostgreSQL.
— Соберете полноценный AI-сервис под вашу личную задачу.
Для кого: junior-middle разработчики. Вы пишете на Python, работаете с Git и терминалом (с нуля не подойдет, темп очень быстрый!).
👨💻 Спикер: Алексей Жиряков (Сбер, GenAI).
Места строго ограничены!
👉 Изучить программу и занять место | 178 |
| 13 | Что выведет код? | 175 |
| 14 |  🐸 Библиотека задач по Data Science | 178 |
| 15 | Что выведет код? | 210 |
| 16 |  🐸 Библиотека задач по Data Science | 205 |
| 17 |  📹 Из чего на самом деле состоит ИИ-агент?
Прикрепили для вас свежую вырезку из вебинара. Внутри, что прячется под капотом агентных систем: от LLM-ядра до вызова внешних инструментов. Обсуждаем, какими бывают агенты (спойлер: далеко не только автономными) и когда какой подход использовать.
Готовы перейти от видео к практике и собрать свой первый продакшн-кейс?
Прямо сейчас у нас действует акция «3 курса по цене 1»:
🔹 При покупке VIP-тарифа нового потока «Разработка ИИ-агентов» вы получаете в подарок хардкорный курс «AgentOps» + ещё один любой курс Академии на ваш выбор!
🔹 Ваша чистая экономия — 129 000 ₽! Два топовых курса по созданию и контролю агентов обойдутся вам всего в 134 000 ₽ вместо 263 000 ₽. Плюс третий курс бонусом (например, «Математика для AI»).
Сомневаетесь, подойдет ли вам формат? Оставьте заявку и пройдите бесплатный демо-урок, чтобы протестировать платформу перед покупкой.
👉 Пройти демо-урок и забрать 3 курса по цене 1 | 172 |
| 18 |  💰 Почему одним Data Scientist платят больше, чем другим?
Дело не только в знании Python и ML-библиотек. Во многих компаниях уровень специалиста оценивают по математической подготовке: теории вероятностей, статистике, линейной алгебре и математическому анализу.
Именно эти знания помогают понимать модели, решать более сложные задачи и претендовать на позиции с более высокой оплатой.
На курсе «Математика для Data Science» вы изучите разделы, которые используются в работе Data Scientist и ML Engineer.
Что вас ждёт:
🔹 40+ видеолекций и 150+ практических заданий на Python
🔹 Проверка домашних работ и обратная связь от преподавателей
🔹 Подготовка к техническим собеседованиям
🔹 Программа от преподавателей ВМК МГУ, НИУ ВШЭ и экспертов индустрии
👉 Записаться на бесплатный демо-урок | 216 |
| 19 | Что выведет код? | 211 |
| 20 |  🐸 Библиотека задач по Data Science | 220 |
