اکنون در دسترس! پژوهش تلگرام ۲۰۲۵ — مهمترین بینشهای سال 
Библиотека задач по Data Science | тесты, код, задания
رفتن به کانال در Telegram
Задачи и тесты по Data Science для тренировки и обучения. По рекламе: @proglib_adv Учиться у нас: https://proglib.io/w/fa77bf4e Для обратной связи: @proglibrary_feeedback_bot Наши каналы: https://t.me/proglibrary/9197
نمایش بیشتر4 018
مشترکین
-224 ساعت
-37 روز
+730 روز
در حال بارگیری داده...
کانالهای مشابه
13.8K
6.0K
4.5K
3.9K
1.6K
1
اشارات ورودی و خروجی
---
---
---
---
---
---
جذب مشترکین
ژوئن '26
ژوئن '26
+6
در 0 کانالها
مه '26
+48
در 1 کانالها
Get PRO
آوریل '26
+68
در 1 کانالها
Get PRO
مارس '26
+97
در 0 کانالها
Get PRO
فوریه '26
+58
در 2 کانالها
Get PRO
ژانویه '26
+102
در 4 کانالها
Get PRO
دسامبر '25
+61
در 2 کانالها
Get PRO
نوامبر '25
+69
در 2 کانالها
Get PRO
اکتبر '25
+87
در 2 کانالها
Get PRO
سپتامبر '25
+66
در 2 کانالها
Get PRO
اوت '25
+75
در 4 کانالها
Get PRO
ژوئیه '25
+95
در 2 کانالها
Get PRO
ژوئن '25
+56
در 2 کانالها
Get PRO
مه '25
+60
در 1 کانالها
Get PRO
آوریل '25
+69
در 1 کانالها
Get PRO
مارس '25
+119
در 52 کانالها
Get PRO
فوریه '25
+75
در 32 کانالها
Get PRO
ژانویه '25
+131
در 36 کانالها
Get PRO
دسامبر '24
+162
در 35 کانالها
Get PRO
نوامبر '24
+178
در 37 کانالها
Get PRO
اکتبر '24
+161
در 36 کانالها
Get PRO
سپتامبر '24
+140
در 36 کانالها
Get PRO
اوت '24
+186
در 35 کانالها
Get PRO
ژوئیه '24
+176
در 35 کانالها
Get PRO
ژوئن '24
+180
در 29 کانالها
Get PRO
مه '24
+224
در 35 کانالها
Get PRO
آوریل '24
+210
در 35 کانالها
Get PRO
مارس '24
+274
در 29 کانالها
Get PRO
فوریه '24
+266
در 29 کانالها
Get PRO
ژانویه '24
+227
در 24 کانالها
Get PRO
دسامبر '23
+455
در 33 کانالها
Get PRO
نوامبر '23
+435
در 11 کانالها
Get PRO
اکتبر '23
+1 203
در 22 کانالها
| تاریخ | رشد مشترکین | اشارات | کانالها | |
| 04 ژوئن | +1 | |||
| 03 ژوئن | +1 | |||
| 02 ژوئن | +3 | |||
| 01 ژوئن | +1 |
پستهای کانال
| 2 |  🐸 Библиотека задач по Data Science | 49 |
| 3 | Что выведет код? | 130 |
| 4 |  🐸 Библиотека задач по Data Science | 128 |
| 5 | 🐸 Библиотека задач по Data Science | 1 |
| 6 | Что выведет код? | 165 |
| 7 |  🐸 Библиотека задач по Data Science | 158 |
| 8 | ⚡️ Продолжаем знакомить вас с экспертами курса AgentOps!
— Сергей Нотевский расскажет, как выстроить FinOps для AI-продуктов: оптимизировать затраты на разработку и продакшен, внедрить model routing, semantic cache и систему алертов для контроля расходов
— Эмиль Сатаев разберет Context Engineering: управление контекстом, защиту от prompt injection, работу с длинными контекстами и построение безопасного пайплайна входа для AI-систем
— Михаил Бондаревский покажет, как подготовить инфраструктуру для AI-агентов: Docker, sandboxing, streaming, docker-compose и воспроизводимое окружение для разработки и продакшена
— Мурат Хажгериев расскажет про Enterprise Integrations & MCP: когда MCP действительно нужен, как подключать внешние сервисы и реализовывать интеграции с OAuth2 delegation
— Герман Сабиров разберет Governance & Compliance для AI-систем: data flow, audit logs, требования 152-ФЗ, локализацию данных и построение compliance-подхода на уровне архитектуры
Курс для backend-разработчиков, тимлидов и LLM инженеров о том, как внедрять AI-логику в бэкенд IT-продуктов и сохранять стабильность сервиса.
👉 Изучить обновленную программу AgentOps и занять место. | 171 |
| 9 | Что выведет код? | 177 |
| 10 |  🐸 Библиотека задач по Data Science | 177 |
| 11 | Нужно проверить, содержится ли ID в черном списке, где хранятся 10 000 000 элементов. Какую структуру данных эффективнее использовать и какая будет сложность этого поиска?
| 220 |
| 12 | Что выведет код? | 261 |
| 13 |  🐸 Библиотека задач по Data Science | 241 |
| 14 | Что выведет код? | 244 |
| 15 |  🐸 Библиотека задач по Data Science | 230 |
| 16 | До 31 мая можно забрать любой курс Proglib Academy со скидкой 40%
Если давно хотели прокачаться в Python, ML, алгоритмах или AI-агентах, сейчас самое время выбрать программу и начать обучение по сниженной цене.
🎁 Разработка AI-агентов — от 49.000 ₽ (вместо 69.000 ₽)
Практический курс по разработке AI-агентов для автоматизации задач, работы и собственных проектов
🎁 Курс AgentOps — 129.000 ₽ (вместо 149.000 ₽)
Для разработчиков и LLM-инженеров, которые хотят внедрять AI-логику в бэкенд и сохранять стабильность сервиса.
🎁 Математика для разработки AI-моделей — 23.990 ₽ (вместо 31.990 ₽)
Практическая база по математике для анализа данных, ML и дальнейшего развития в AI.
🎁 Математика для Data Science — от 29.990 ₽ (вместо 39.990 ₽)
Курс для тех, кто хочет решать задачи, которые дают на собеседованиях на позицию дата-сайентиста в бигтехе.
🎁 ML для старта в Data Science — 28.990 ₽ (вместо 38.990 ₽)
Разберётесь в машинном обучении: от базовых понятий и линейных моделей до ансамблей, бустинга и рекомендательных систем.
🎁 Основы IT для непрограммистов — 16.990 ₽ (вместо 28.990 ₽)
Курс для IT-рекрутеров, маркетологов, проджектов, продактов и всех, кто работает с IT, но не пишет код.
🎁 Архитектуры и шаблоны проектирования — 27.990 ₽ (вместо 37.900 ₽)
Освоите основные паттерны проектирования и прокачаете навыки архитектора программного обеспечения.
🎁 Специалист по ИИ — 89.000 ₽ (вместо 113.900 ₽)
Курс для тех, кто хочет получить профессию в сфере ИИ, собрать портфолио из 5 проектов и научиться разрабатывать сложных AI-агентов.
🎁 Алгоритмы и структуры данных — 33.990 ₽ (вместо 57.990 ₽)
Подготовитесь к алгоритмическим собеседованиям, разберёте структуры данных и научитесь писать более эффективный код.
🎁 Программирование на языке Python — 27.990 ₽ (вместо 47.390 ₽)
Освоите Python на практике: без сухой теории, с пошаговой прокачкой навыков и итоговым проектом в портфолио.
🙌 Выбирайте курс по ссылке, оставляйте заявку, и менеджер поможет подобрать программу под ваши цели — https://clc.to/SALE40 | 214 |
| 17 | ✏️ Разбор задачи из высшей математики
Условие: Дискретная случайная величина задана своим законом распределения 1️⃣. Нужно найти математическое ожидание, дисперсию, и среднее квадратическое отклонение величины x.
Решение: Находим a,
cлучайная величина может принять только 5 значений, поэтому их сумма равна единице 2️⃣.
Приступаем к заполнению расчетной таблицы 3️⃣.
C помощью формулы находим математическое ожидание 4️⃣. Дисперсия вычисляется по формуле 5️⃣. Остается найти среднее квадратическое отклонение 6️⃣
Ответ: M(X) = 20.6; D(X) = 31.64; σ(X) = 5.62
Хотите подготовиться к поступлению или подтянуть знания? Оставляйте заявку на наш курс по математике для Data Science 💙
🔹 Получить консультацию менеджера
🔹 Сайт Академии 🔹 Сайт Proglib
🏃♀️ Proglib Academy
#буст | 177 |
| 18 | Что выведет код? | 213 |
| 19 |  🐸 Библиотека задач по Data Science | 230 |
| 20 | Что выведет код? | 254 |
