Вже доступно! Дослідження Telegram за 2025 — головні інсайти року 
Библиотека задач по Data Science | тесты, код, задания
Відкрити в 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
Показати більше4 017
Підписники
-224 години
-37 днів
+730 день
Триває завантаження даних...
Схожі канали
Вхідні та вихідні згадування
---
---
---
---
---
---
Залучення підписників
червень '26
червень '26
+5
в 0 каналах
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 | |
| 04 червня | 0 | |||
| 03 червня | +1 | |||
| 02 червня | +3 | |||
| 01 червня | +1 |
Дописи каналу
| 2 |  🐸 Библиотека задач по Data Science | 100 |
| 3 | 🐸 Библиотека задач по Data Science | 1 |
| 4 | Что выведет код? | 151 |
| 5 |  🐸 Библиотека задач по Data Science | 146 |
| 6 | ⚡️ 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. | 164 |
| 7 | Что выведет код? | 171 |
| 8 |  🐸 Библиотека задач по Data Science | 171 |
| 9 | 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?
| 208 |
| 10 | Что выведет код? | 251 |
| 11 |  🐸 Библиотека задач по Data Science | 233 |
| 12 | Что выведет код? | 242 |
| 13 |  🐸 Библиотека задач по Data Science | 229 |
| 14 | 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 |
| 15 | ✏️ 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 | 173 |
| 16 | Что выведет код? | 212 |
| 17 |  🐸 Библиотека задач по Data Science | 229 |
| 18 | Что выведет код? | 247 |
| 19 |  🐸 Библиотека задач по Data Science | 228 |
| 20 |  👀 Краткая выжимка нашей имбовой рассылки по ИИ
Ниже — небольшая подборка, а если хотите фулл, то подписывайтесь на рассылку
💬 Новости
▫️ Энтузиасты получили доступ к Anthropic Mythos
Группа из Discord-канала, искавшая доступ к ещё не вышедшим моделям, угадала URL Mythos по шаблонам URL других моделей Anthropic и через аккаунт стороннего подрядчика получила доступ к инструменту
▫️ Anthropic тайно устанавливает шпионское ПО при установке Claude Desktop
Claude Desktop без спроса прописывает в семь браузеров (Chrome, Brave, Edge, Chromium, Arc, Vivaldi и Opera) Native Messaging bridge, который дает расширению Claude доступ к авторизованным сессиям, DOM и формам за пределами песочницы. Удалить это нельзя — приложение восстанавливает файл с настройками при каждом запуске.
▫️ Три бага, которые сломали Claude Code
Сначала снизили режим мышления с high до medium ради скорости, потом словили баг с кешированием, из-за которого модель теряла контекст каждый ход вместо одного раза, а под конец добавили системный промпт с жесткими лимитами на длину ответов — все это вместе выглядело как общая деградация модели, хотя API б
🤖 Инструменты для ИИ
Google DESIGN.md — открытый стандарт описания дизайн-систем для UI-агентов
designdotmd.directory — каталог DESIGN.md файлов
beads — система памяти для агентов
swarm-forge — оркестратор агентов, работающих в разных git worktree одного проекта
browser-harness — дает агентам полный контроль над браузером
agentmako — превращает код в локальную базу знаний и скармливает AI-агентам готовый контекст
thonops — cобирает сайт на Next.js, обновляя страницу на лету при любой правке кода и заливая проект на Vercel в пару кликов
vibechord — инструмент для запуска нескольких AI-агентов и управления ими из одного места
monitorability-evals — открытый датасет от OpenAI для оценки того, насколько хорошо можно отслеживать и контролировать поведение языковых моделей в различных сценариях
🖥 Разбор пяти AI-проектов, набравших тысячи звезд на GitHub:
Hermes Agent — самообучающийся ассистент с долгой памятью
DeerFlow — мультиагентный фреймворк с изолированными песочницами
Multica — аналог Jira для AI-команд
Claude Code Game Studios — 48 агентов-коллег для инди-геймдева
MarkItDown — конвертер любых документов в Markdown
⚡️ Скиллы
ui-skills.com — 12 кураторских скилов для UI
Nothing Design Skill — скил для Claude Code по созданию пользовательского интерфейса в дизайн-языке Nothing: монохромный, типографический, индустриальный
codex-marketplace.com — каталог плагинов, скилов и хуков для Codex с установкой в одну команду и рейтингом от коммьюнити
TBM Recommender — прикручивает к AI-агентам базу рассылки TBM про продукты и менеджмент, вытаскивая релевантные посты через хитрую трехуровневую выборку ради экономии токенов
🔹 Получить консультацию менеджера
🔹 Сайт Академии 🔹 Сайт Proglib
🏃♀️ Proglib Academy
#буст | 166 |
