Библиотека задач по Data Science | тесты, код, задания
Відкрити в Telegram
Задачи и тесты по Data Science для тренировки и обучения. Учиться у нас: clc.to/jF-g3g По рекламе: @tproger_sales_bot Учиться у нас: https://proglib.io/w/fa77bf4e Для обратной связи: @proglibrary_feeedback_bot
Показати більше
Сітка:3 983
Підписники
+224 години
+87 днів
-1030 днів
Триває завантаження даних...
Схожі канали
30.3K
18.3K
14.8K
2.4K
1.6K
1
Вхідні та вихідні згадування
---
---
---
---
---
---
Залучення підписників
вересень '26
вересень '26
+26
в 0 каналах
серпень '26
+35
в 1 каналах
Get PRO
липень '26
+31
в 0 каналах
Get PRO
червень '26
+36
в 1 каналах
Get PRO
травень '26
+48
в 1 каналах
Get PRO
квітень '26
+68
в 1 каналах
Get PRO
березень '26
+97
в 0 каналах
Get PRO
лютий '26
+58
в 2 каналах
Get PRO
січень '26
+102
в 4 каналах
Get PRO
грудень '25
+61
в 2 каналах
Get PRO
листопад '25
+69
в 2 каналах
Get PRO
жовтень '25
+87
в 2 каналах
Get PRO
вересень '25
+66
в 2 каналах
Get PRO
серпень '25
+75
в 4 каналах
Get PRO
липень '25
+95
в 2 каналах
Get PRO
червень '25
+56
в 2 каналах
Get PRO
травень '25
+60
в 1 каналах
Get PRO
квітень '25
+69
в 1 каналах
Get PRO
березень '25
+119
в 52 каналах
Get PRO
лютий '25
+75
в 32 каналах
Get PRO
січень '25
+131
в 36 каналах
Get PRO
грудень '24
+162
в 35 каналах
Get PRO
листопад '24
+178
в 37 каналах
Get PRO
жовтень '24
+161
в 36 каналах
Get PRO
вересень '24
+140
в 36 каналах
Get PRO
серпень '24
+186
в 35 каналах
Get PRO
липень '24
+176
в 35 каналах
Get PRO
червень '24
+180
в 29 каналах
Get PRO
травень '24
+224
в 35 каналах
Get PRO
квітень '24
+210
в 35 каналах
Get PRO
березень '24
+274
в 29 каналах
Get PRO
лютий '24
+266
в 29 каналах
Get PRO
січень '24
+227
в 24 каналах
Get PRO
грудень '23
+455
в 33 каналах
Get PRO
листопад '23
+435
в 11 каналах
Get PRO
жовтень '23
+1 203
в 22 каналах
| Дата | Залучення підписників | Згадування | Канали | |
| 16 вересня | 0 | |||
| 15 вересня | +5 | |||
| 14 вересня | +2 | |||
| 13 вересня | +3 | |||
| 12 вересня | +4 | |||
| 11 вересня | +3 | |||
| 10 вересня | 0 | |||
| 09 вересня | +4 | |||
| 08 вересня | 0 | |||
| 07 вересня | 0 | |||
| 06 вересня | 0 | |||
| 05 вересня | +1 | |||
| 04 вересня | +1 | |||
| 03 вересня | +1 | |||
| 02 вересня | +1 | |||
| 01 вересня | +1 |
Дописи каналу
🚀 Приглашаем на третий конкурс по археологии от Phystech.Genesis.
🗓 Подача заявок до 30 сентября, 23:59 мск
👨💻 Работа над решениями — октябрь–ноябрь 2026
🔝 Реальные данные — реальный вызов
🔥 Призовой фонд 30 000 000 ₽
Организаторы уже провели два конкурса— теперь очередь третьего.
В нём модели участников будут находить объекты и в рельефе, и на поверхности, и под землёй — в культурном слое и материке.⚡️ Ждём команды из 2–5 человек с уверенными навыками в машинном обучении и компьютерном зрении. 📌 Формат — онлайн-платформа Phystech.Genesis. Можно участвовать как физическим, так и юридическим лицам. Перейти к регистрации
| 2 |  Что выведет код?
👍 — {}
👾 — {«x»: 1}
🥰 — Error
🔥 — None
🐸 Библиотека задач по Data Science | 134 |
| 3 |  😭 Как не потратить недельный лимит AI-кодинга за три дня?
Разберём на вебинаре, как тратить меньше на AI-агентов — без потери качества кода.
🔘 Поговорим о том:
— когда дорогая модель действительно нужна, а когда хватит дешёвой;
— сколько стоит один прогон и куда уходят токены;
— какие задачи можно отдавать субагентам;
— как настроить маршрутизацию моделей;
— что проверять в AI-коде перед merge.
✏️ Покажем всё на конкретных цифрах и вживую: сравним расходы до и после.
⬇️ 18 сентября, 19:00 МСК
⬇️ 1,5 часа · бесплатно
⬇️ Арсений Харланов и Олег Лайок
💬 Пишите в комментариях, где упираетесь в лимиты и на что уходят деньги. Самые залайканные вопросы разберём на вебинаре.
🔗 Зарегистрироваться на вебинар | 140 |
| 4 | Что выведет код? | 227 |
| 5 |  🐸 Библиотека задач по Data Science | 222 |
| 6 |  👅 Самое сложное — выбрать не курс, а направление
Сегодня хочется разобраться в AI-агентах. Через пару недель появляется задача, где нужны алгоритмы. Потом понимаешь, что неплохо бы освежить Python или математику для Data Science.
🔜 Именно поэтому подписка на обучение многим оказывается удобнее отдельных курсов. Можно спокойно переключаться между темами, когда меняются задачи, а не покупать новую программу каждый раз.
В подписку Proglib Academy входят все основные направления — AI, ML, Python, алгоритмы, математика для DS и другие курсы, а ещё закрытый видеохаб с вебинарами практиков.
Начать можно с пробного месяца. Если решите остаться, его стоимость зачтётся при оформлении подписки 😎
🔗 Узнать подробнее
🏃♀️ Proglib Academy | 127 |
| 7 | Один доступ вместо вечного выбора между «нужно для работы» и «давно хотелось изучить» 👇 | 182 |
| 8 | Что выведет код? | 1 707 |
| 9 |  🐸 Библиотека задач по Data Science | 1 684 |
| 10 |  🎯 У разработчика, DevOps-инженера и техлида разные причины задуматься о системной работе с AI-агентами
Но цель одна: перейти от случайных удачных запусков к управляемому процессу на реальном проекте — с понятными правилами, ревью, контролем расходов и безопасности ✔️
На курсе «ИИ для разработчиков» участники выстраивают такой процесс на практике: подключают инструменты, задают границы для агента и учатся понимать, где ему можно доверять работу, а где требуется проверка.
⚡️ Предзапись на осенний поток уже открыта
🏃♀️ Proglib Academy | 174 |
| 11 | Разработчик, DevOps-инженер или техлид — у каждого своя причина навести порядок в работе с AI-агентами.
Разбираем, чем отличаются их задачи 😊 | 196 |
| 12 | Что выведет код? | 210 |
| 13 |  🐸 Библиотека задач по Data Science | 216 |
| 14 | Что вернёт sorted(data, key=lambda x: x[1])? | 246 |
| 15 | Что выведет код? | 270 |
| 16 |  🐸 Библиотека задач по Data Science | 256 |
| 17 |  У вас в проекте есть файл вроде utils_v2_final_FIX.py, который все боятся трогать ❓
Что делаете с таким легаси?
❤️ Не трогаю: работает — и ладно
👍 Переписываю с нуля и надеюсь на лучшее
🔥 Сначала покрываю тестами, потом рефакторю по частям
👾 У нас такого нет — честно-честно
На курсе «ИИ для разработчиков» разберём третий подход: как с помощью агента зафиксировать текущее поведение легаси-кода тестами, а затем менять его небольшими безопасными шагами — без одного огромного PR на тысячу файлов.
До 31 июля действует скидка и бессрочный доступ к материалам.
🔗 Занять место со скидкой
🏃♀️ Proglib Academy | 199 |
| 18 | Когда название файла уже само по себе считается техническим долгом 🎹 | 243 |
| 19 | Почему df['a'].fillna(df['a'].mean()) — распространённый приём? | 309 |
| 20 | Что делает zip(*matrix) для списка списков? | 314 |
