Библиотека задач по Data Science | тесты, код, задания

🥴 Средний разработчик меняет работу каждые 1,5 года И это не потому, что мы такие непостоянные. Просто рынок показывает свое истинное лицо быстрее, чем успевают напечатать визитки. Поэтому мы собираем инсайды от тех, кто находится в окопах digital-трансформации каждый день. От джуниоров, которые только въезжают в профессию, до сеньоров, повидавших всякого. 😳 О чем говорим откровенно: — Job-hopping и что за этим стоит — Red flags, которые мгновенно убивают мотивацию — Реальные источники вакансий (не те, что рекламируют) — Боль от общения с рекрутерами — Сколько этапов отбора — норма, а сколько — издевательство Когда мы объединим опыт сотен IT-специалистов, получится настоящая карта того, как устроена индустрия. Не по версии HR-отделов, а по версии тех, кто пишет код, тестирует продукты и двигает технологии вперед. 🚀 Участвовать в исследовании → https://clc.to/9aaXVg

😵‍💫 Как правильно выбрать LLM для использования в агентских системах Модели могут выдумывать факты, ссылаться на несуществующие источники и уверенно врать. Особенно часто это происходит при работе с редкими языками или специфическими тематиками. Поэтому на первом занятии курса «AI-агенты для DS-специалистов» разберем, как с этим бороться. И это только первый из пяти уроков! 🔍 Выбор правильной модели Не все LLM одинаково полезны. Обсудим квантизованные модели, instruct-версии и мультилингвальные решения. Узнаем, где больше галлюцинаций — в базовых моделях или после дообучения. 💰 Токенизация и стоимость Разные языки «съедают» разное количество токенов. Покажем, как это влияет на цену API и почему русский текст может стоить дороже английского. ⚡️ Температура и Guardrails Настройка temperature помогает контролировать креативность модели. А системы Guardrails — отсекать неподходящие ответы еще до генерации. 🧠 Память vs контекст Казалось бы, зачем RAG, если есть модели с контекстом более 10М токенов? Но не все токены равнозначны. Разберем, когда внешние источники все еще нужны. В конце создадим простых агентов на LangChain с подключением к внешним источникам и инструментам поиска — и у вас уже будет кейс по созданию собственного AI-агента. 👉 Присоединяйтесь к курсу — приятная цена действует до 14 июня!

🫣 Устали от HR-сказок про «дружный коллектив» и «печеньки в офисе»? Давайте честно поговорим о том, что действительно происходит на IT-рынке. Не в розовых презентациях, а в реальной жизни разработчиков, тестировщиков, аналитиков и всех, кто живет кодом. 🧐 Мы проводим исследование, чтобы выяснить: — Как часто мы прыгаем между компаниями (и почему) — Какие красные флаги заставляют бежать без оглядки — Где реально находят работу — Что бесит в HR больше всего — Сколько кругов собеседований — это уже перебор Результаты покажут реальную картину рынка. Без приукрашиваний. Может, компании поймут, что нужно менять, а специалисты — куда двигаться дальше. 😈 Опрос займет 5 минут, но результаты будут работать на всех нас → https://clc.to/9aaXVg

🤔 Почему ИИ-агенты — технологический тренд №1 в 2025 году? Так заявил сам Gartner, а эксперт нашего курса по AI-агентам Никита Зелинский @datarascals объяснил, почему:

Агентские системы известны с прошлого века, и все это время применялись в производстве и логистике. Но широкое распространение LLM дало новый импульс этой технологии в двух направлениях. Во-первых, LLM стали использовать как универсальный оркестратор агентов. Это означает, что под каждый входящий запрос система составляет последовательность действий — планирует пайплайн, который состоит из применения различных инструментов или обращения к другим агентам, с возможными циклами и обращениями к общей памяти (с возможностью не только чтения но и записи / удаления). Во-вторых, LLM служат инструментом, который позволяет легко настраивать системы на тысячи агентов на естественном языке.

Поэтому на первом занятии курса «AI-агенты для DS-специалистов» мы рассмотрим, как выбрать конкретную LLM с учетом имеющихся ограничений и как оценить стоимость такого решения. Остаться без денег неожиданно легко — Никита сам столкнулся с тем, что генерация всего 70 тестовых вопросов для RAG-системы через GPT-4o обошлась в 30 долларов... Будем разбираться, как этого избежать и не только! 🤓 В следующем посте расскажем, как правильно выбрать LLM для использования в агентских системах. 👉 А пока — приходите на наш курс по AI-агентам. Приятная цена действует до 14 июня!

🚨 Что на самом деле происходит с увольнениями в ИТ Каждый день в чатах разработчиков появляются сообщения «ищу работу», «команду сократили», «проект закрыли». Но никто не говорит о причинах и масштабах катастрофы. Мы запустили большое исследование, чтобы раскрыть правду! 🎯 Что мы выясним: → Реальные причины увольнений → Сколько времени нужно на поиск работы → Самые безумные истории смены работы Понимая реальную ситуацию, мы сможем принимать взвешенные решения о карьере и не попасться на удочку HR-сказок. 👉 Пройдите опрос за 3 минуты и помогите всему сообществу: https://clc.to/yJ5krg