Библиотека задач по Data Science | тесты, код, задания

🙃 Если такие трюки с Python кажутся прикольными, то представьте, как весело будет, когда списки, матрицы и даже модели начнут распаковываться сами: — AI-агенты в Data Science — ML для старта в Data Science 🐸 Библиотека задач по Data Science

🐸 Библиотека задач по Data Science

📌 Совет: такие мелкие упражнения отлично помогают понять, как Python работает со списками и методами вроде extend и count. А если хочется ещё больше практических задач по Data Science, есть курсы с готовыми проектами: — AI-агенты в Data Science — ML для старта в Data Science 🐸 Библиотека задач по Data Science

P.S. Маленький лайфхак: если хотите понимать, как Python управляет списками и элементами — такие задачки полезны. А ещё полезнее — курсы, где можно это применить к реальным данным: — AI-агенты в Data Science — ML для старта в Data Science 🐸 Библиотека задач по Data Science

📅 Сегодня в 19:00 МСК — бесплатный вебинар с Марией Жаровой. Тема: «Введение в ML: как спрогнозировать стоимость недвижимости». 🔹 Разберём задачу прогноза стоимости недвижимости. 🔹 Покажем пошагово, как собрать первую модель. 🔹 Получите готовые скрипты для старта. Не зайдёшь — будешь ещё год делать вид, что понимаешь графики в чужих презентациях. 👉 Регистрируйтесь

Если такие задачки заходят и хочется прокачаться глубже: — AI-агенты в Data Science — ML для старта в Data Science 🐸 Библиотека задач по Data Science

☝️ Один мудрый тимлид дал трём своим разработчикам по «таланту» — мощной, но своенравной LLM. Первый разработчик испугался её «галлюцинаций». Он запер модель в песочнице, не давая ей доступа к свежим данным. На вопросы модель отвечала красиво, но часто придумывала факты, то есть врала. Он просто «закопал» свой талант, боясь им пользоваться. Второй же разработчик не побоялся. Он построил для своей LLM систему RAG — дал ей «лопату и карту», чтобы находить сокровища в базе знаний компании. Его AI-агент отвечал точно по делу, ссылаясь на реальные документы. Он заставил свой «талант» работать и приносить пользу.

Мощь LLM раскрывается не в ней самой, а в системах, которые вы строите вокруг неё.

Именно такие системы мы и будем строить на втором потоке нашего курса «AI-агенты для DS-специалистов». Мы не просто поговорим о RAG, а соберём полный пайплайн с оценкой качества, чтобы ваш агент не врал. Представьте, что вы сможете начать изучать эту сложную и востребованную тему уже 15 сентября, а не ждать официального старта в октябре. У вас будет фора в 3 недели, чтобы спокойно разобраться в векторных базах и подходе «LLM as a Judge». 💸 Цена 49.000 ₽ действует последние 4 дня — до 24 августа. 👉 Начать строить RAG раньше других

P.S. Если округление чисел даётся легко, самое время перейти к чему-то поинтереснее: — AI-агенты в Data Science — ML для старта в Data Science 🐸 Библиотека задач по Data Science

🐸 Библиотека задач по Data Science

🔥 Последняя неделя, чтобы забрать курс по AI-агентам по старой цене! Пока вы тестируете Copilot, другие уже учатся строить AI-агентов, которые реально работают на бизнес. Хватит отставать! Наш курс — это концентрат практики по LangChain и RAG. Улучшенная версия, доработанная по отзывам первого потока. 📆 Старт — 15 сентября. 💸 Цена 49 000 ₽ — только до 24 августа. 👉 Зафиксировать цену