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
Archivo de publicaciones
Что выведет код?
Anonymous voting

⏰ 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

Что выведет код?
Anonymous voting

🤖 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

Что выведет код?
Anonymous voting

🤖 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

Почему def f(x, lst=[]) - классический баг?
Anonymous voting

Что выведет код?
Anonymous voting

Что выведет код?
Anonymous voting

⏰ 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

Что выведет код?
Anonymous voting

🔥 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 ₽

Что выведет код?
Anonymous voting