📊 5 лучших GitHub-репозиториев для старта в Data Science на Python

Если вы врываетесь в Data Science — не тратьте время на теорию без практики. Вот топ репозиториев, которые реально качают скиллы:

1️⃣ 100-Days-Of-ML-Code — 100 дней практики по машинному обучению

2️⃣ TheAlgorithms/Python — все алгоритмы, которые нужны для ML и собесов

3️⃣ Python Programming Exercises — 100+ задач на Python для отработки навыков

4️⃣ Project-Based-Learning — учимся через реальные проекты, а не через пустую теорию

5️⃣ Python Reference — шпаргалки, лайфхаки и туториалы для работы

🚀 Добавляйте в закладки — это ваш быстрый старт в Data Science.

🔵 Чтобы знать математику для Data Science, забирайте наш курс → «Математика для Data Science»

Proglib Academy #буст

Та самая рабочая рекурсивная функция?

😢 — не может такого быть
🌚 — у меня она всегда работает

Proglib Academy #развлекалово

⚙️ API: кто, как и зачем их придумал

Перед тем как лезть в сложную архитектуру, нужно понимать самую основу — как вообще устроены API.

➡️ Вот короткая карта по основным стилям:

⭐ SOAP (1999)
— Формат: XML
— Учиться: тяжело
— Где юзают: платежи, CRM, банки, телеком

⭐ REST (2000)
— Формат: XML, JSON, HTML
— Учиться: легко
— Где юзают: публичные API, ресурсные приложения

⭐ GraphQL (2015)
— Формат: JSON
— Учиться: средне
— Где юзают: мобильные API, микросервисы, сложные системы

⭐ RPC / gRPC (2016)
— Формат: JSON, XML, Protobuf
— Учиться: легко
— Где юзают: высоконагруженные микросервисы, быстрая внутренняя коммуникация

Почему это важно: если вы хотите строить серьезную архитектуру, надо уметь выбирать инструмент под задачу. А не просто «слышал про REST — сделаю REST».

🔵 Для полного понимания Архитектуры, забирайте наш курс → «Архитектуры и шаблоны проектирования»

Если нравятся посты с инфографикой — ставим ежа 👾

Proglib Academy #буст

🧪 Когда обычный A/B-тест даёт кривую картину

A/B-тесты — классика: берём всех пользователей, делим пополам, сравниваем.
Но это работает, если ваши пользователи живут «поодиночке».

📊 В статье разложили по полочкам:

— в каких системах классический A/B не работает
— почему ваши метрики могут вас обмануть
— какие есть выходы: временное разбиение, кластерные тесты, гибриды
— как выбирать схему под ваш продукт
— и главное: почему плохой эксперимент — это не просто ошибка аналитики, а риск для бизнеса

Если вы хотите принимать точные продуктовые решения — это обязательный материал.

👉 Читать статью: https://proglib.io/sh/lNqAnLfe9J

Proglib Academy #буст

🫢 Оффер-мечты начинается с тестового

Если вы планируете выйти на рынок и брать сильные офферы — готовьтесь к реальным тестовым.

Мы собрали несколько актуальных заданий, которые реально дают на старте. Чистая практика:

— Frontend + GraphQL: собираем SPA на React, подключаемся к Github GraphQL API, выводим список issues, добавляем комментарии. Всё должно работать красиво, удобно и с обработкой ошибок.

— Конвертер валют: пишем SPA с двумя страницами — сам конвертер и актуальные курсы. Работаем с любым открытым API. Главное — быстрый отклик, хороший UI и желательно тесты.

— Верстка: макет из Figma или Zeplin, адаптив под 4К и мобильные, фиксированные колонки, пост- и препроцессоры, немного JS для интерактива. И всё это — сразу на продакшен-ссылку.

— React Native: модифицируем библиотеку react-native-ussd-dial, работаем с нативным кодом для Android и iOS, делаем сборку, оформляем patch-package и выкладываем в GitHub. В бонус — переписываем нативный код на Kotlin и Swift.

— React: делаем аналог stories, как в Тинькове. Проектируем API, создаем mock-сервер, пишем сам просмотрщик с прогресс-баром и прокруткой историй. Полноценный компонент готов для интеграции с продом.

Как вам задания с реальных собесов? Ставьте ежа, если топ 👾

Proglib Academy #оффер_мечты

🔥 100+ практических задач по Python — качаем скилл по-настоящему

Если вы застряли в теории — пора переходить к практике. Нашли классный проект на GitHub: Mega Project List

Здесь собрано >100 задачек разного уровня, которые реально учат писать код, а не просто повторять за видео:

— работа с числами (факториалы, числа e, pi, happy numbers, кредитный калькулятор)
— алгоритмы (сортировки, решето Эратосфена, Collatz, графы, Дейкстра)
— структуры данных (инвертированные индексы, работа с файлами, базы данных)
— практика для работы с API, сетью, потоками, графикой
— шифры, криптография, генераторы PDF, редакторы, трекеры расходов
— и даже проекты уровня CMS, форумов и музыкальных плееров

Вы сами выбираете сложность и язык. Можно решать хоть на Python, хоть на любом другом.

📌 Репозиторий

Если полезно — кидайте сюда ежа 👾

🔵 Начинайте свой путь в программировании и прокачивайте свои навыки с нашим курсом «Основы программирования на Python»

Proglib Academy #буст

⏳ Как компании выкатывают код в прод: инфографика для понимания всего пайплайна

🔹 Планирование — пишем user stories в Jira
🔹 Разработка — коммитим код в Git, собираем фидбек
🔹 Сборка — билдим проект, сохраняем сборки в JFrog
🔹 Тестирование — автоматические тесты (JUnit, SonarQube, Jacoco), QA и UAT тестирование
🔹 Деплой — выкатываем фичи по этапам: Dev, QA, UAT
🔹 Релиз — выкатываем в прод с фичетогглами, A/B тестами и мониторингом через Prometheus и Skywalking

👉 Источник

Proglib Academy #буст

📂 Как правильно раскладывать ML-проект по папкам: структура, проверенная временем

Если у вас в проекте лежит model_final_v3.ipynb, train_data_last_really.csv и results_ок.xlsx — пора пересобраться.

ML — это не просто «написал и забыл». Это куча экспериментов, данных, логов, моделей, артефактов. И если всё в куче — ты сам себе враг.

➡️ Вот структура, которая спасёт от хаоса:

project/
│
├── data/                # входные данные (raw, processed)
│   ├── raw/
│   └── processed/
│
├── notebooks/           # Jupyter-ноутбуки для исследований
│
├── src/                 # весь исполняемый код
│   ├── data/            # загрузка и подготовка данных
│   ├── features/        # генерация фичей
│   ├── models/          # обучение, валидация, предсказания
│   └── utils.py         # вспомогательные функции
│
├── reports/             # графики, метрики, результаты
│   └── figures/
│
├── models/              # сохранённые модели (.pkl, .pt, .joblib)
│
├── config/              # yaml/json-конфиги для запуска
│
├── scripts/             # bash/python скрипты запуска пайплайнов
│
├── requirements.txt     # зависимости
└── README.md            # инструкция

🔵 Чтобы знать о машинном обучении все, забирайте наш курс «Базовые модели ML и приложения»

Proglib Academy #буст

🏃‍♀️ 1 день до конца спец предложения

Успей впрыгнуть на курс «AI-агенты для DS» до завтрашнего повышения цены: 59.000 р. вместо 69.000 р.

🎙 Наш спикер — Никита Зелинский, Chief Data Scientist МТС, в своем канале рассказывает о RAG:

Про RAG слышали все — это уже два года самый массовый способ применения LLM в проде для бизнеса.

Это значит, что точность и надёжность такого решения достаточно предсказуемы для того, чтобы исключить человека из процесса аппрува выдачи LLM,
а связка «локально развернутая LLM + RAG над корпоративными документами» обеспечивает достаточную конфиденциальность, чтобы снять тревожность
«что наши данные попадут в OpenAI».

Эта история настолько популярна, что на рынке есть готовые RAG-решения,
а даже «маленькие» опенсорс-модели (до 5B) уже обзавелись своей RAG-ареной:
👉 https://huggingface.co/spaces/aizip-dev/SLM-RAG-Arena

Во время обучения на курсе «AI-агенты для DS» научим собирать автономные системы под реальные бизнес-задачи. На прошлой неделе мы рассказали о первом занятии.

➡️ вот что ждет слушателей курса на втором:

— Собираем свой RAG-пайплайн на своих данных
— Обсуждаем, почему качество такой системы нельзя измерять «на глаз»
— Разбираем схему LLM as a Judge и как подготовить для неё датасет
— Что такое guardrails и как они спасают от бреда
— Что делать, когда LLM не знает ответа
— Смотрим на агентский RAG и обсуждаем, можно ли использовать RAG как память агента

Если пропустили первое занятие, то вот ссылочка

❗️До повышения цены остался последний день — бронируйте место сейчас