👊 Холивар: Kaggle или реальные проекты — где настоящий дата-сайенс

«Kaggle — это песочница для студентов, а реальные проекты — для взрослых дата-сайентистов. Если ты только и делаешь, что гонишься за медальками, ты не профи, а геймер!»

Давайте спорить в комментариях! ⤵️

👍 Kaggle — лучший тренажёр для мозга
❤️ Реальные проекты — тут рождается настоящий DS

🏃‍♀️ Азбука айтишника

#междусобойчик

💎 Шпаргалка, после которой вы реально поймёте LLM

Что внутри шпаргалки:
— Архитектура трансформеров
— Механизмы внимания
— Обучение языковых моделей
— Позиционные эмбеддинги
— Разбор современных LLM

🔝 И многое другое, объяснённое максимально наглядно всего на 4 страницах!

👉 Скачать шпаргалку: https://clc.to/T4BpUg

🏃‍♀️ Азбука айтишника

#буст

🐳 Чек-лист: использование Docker в задачах Data Science

Цель: обеспечить воспроизводимость, удобную работу с зависимостями и подготовку модели к деплою с помощью контейнеризации.

1️⃣ Установка и проверка Docker

🟣Установите Docker Desktop или Docker Engine для Linux

🟣Проверьте установку командой:

  docker --version

🟣 Выполните тестовый запуск:

  docker run hello-world

Это подтвердит, что Docker работает корректно.

2️⃣ Создание Dockerfile для проекта

🟣 Выберите подходящий базовый образ:
— python:3.11-slim — компактный образ на Python
— jupyter/datascience-notebook — включает Jupyter и популярные библиотеки

🟣Создайте файл Dockerfile и опишите в нём:

  FROM python:3.11-slim
  WORKDIR /app
  COPY . .
  RUN pip install -r requirements.txt

🟣Убедитесь, что файл requirements.txt содержит все зависимости проекта

3️⃣ Подготовка окружения для воспроизводимости

🟣 Укажите фиксированные версии библиотек в requirements.txt, например:

  pandas==2.2.1
  numpy==1.26.0

🟣 Добавьте .dockerignore, чтобы исключить ненужные файлы:

  .git
  *.csv
  __pycache__/

🟣 Постройте образ:

  docker build -t my-ds-image .

4️⃣ Работа с данными в контейнере

🟣 Подключите локальные данные:

  docker run -v /path/to/data:/app/data my-ds-image

🟣 Запустите Jupyter Notebook внутри контейнера:

  docker run -p 8888:8888 my-ds-image jupyter notebook --ip=0.0.0.0 --allow-root

🟣 При необходимости работы с GPU:
— Убедитесь, что установлен nvidia-docker
— Используйте флаг --gpus all

5️⃣ Тестирование и отладка

🟣 Получите интерактивный доступ к контейнеру:

  docker run -it my-ds-image bash

🟣Проверьте, работают ли библиотеки:

  python -c "import pandas; print(pandas.__version__)"

🟣 Просмотрите логи выполнения контейнера:

  docker logs <container_id>

6️⃣ Деплой модели как API

🟣 Напишите API на Flask или FastAPI (файл app.py)

🟣 Укажите в Dockerfile команду запуска:

  CMD ["python", "app.py"]

🟣 Запустите модель как сервис:

  docker run -p 5000:5000 my-ds-image  

🚩 Полезные инструменты и образы

🟣 Docker Compose — для запуска нескольких контейнеров (например, модель + база данных)

🟣 Образы:
—tensorflow/tensorflow:latest-gpu — с поддержкой GPU
— continuumio/anaconda3 — включает Anaconda и библиотеки

🔎 Рекомендация

Храните Dockerfile и requirements.txt в репозитории. Это залог воспроизводимости и эффективной командной работы в проектах Data Science.

🏃‍♀️ Азбука айтишника

#ликбез

🎧 7 подкастов об AI, которые реально стоят вашего времени

Индустрия шумит, новостей море, а времени — как всегда, впритык. Поэтому мы собрали для вас список подкастов, где обсуждают суть: машинное обучение, реальные кейсы и будущее AI. Без лишнего хайпа.

1⃣ Practical AI — прикладные задачи и инструменты ML

2⃣ Machine Learning Street Talk — глубокие техразборы и дискуссии

3⃣ The AI Podcast – NVIDIA — коротко и по сути от лидеров индустрии

4⃣ Data Skeptic — скептически и научно о данных

5⃣ Super Data Science — карьера, практики и история успеха

6⃣ Lex Fridman Podcast — большие умы, большие темы

7⃣ TWIML AI Podcast — технологии и реальный бизнес

👍 Сохраняйте пост, делитесь с командой и включайте в удобное время.

🏃‍♀️ Азбука айтишника

#буст

Идите на X, и вас не заменят ИИ 👍

🔥🎸 IT, костер, гитара: как за 5 шагов организовать драйвовый корпоратив

Провести офлайн-вечеринку для распределенной IT-команды — тот еще квест, если не продумать все до мелочей. Рассказываем, как не облажаться.

👉 Читать статью

🏃‍♀️ Азбука айтишника

#буст

📝 Промпт для идеального код ревью

Чтобы облегчить код ревью, используйте этот промпт для ChatGPT:

1. Проанализируй приведенный [язык] код на предмет признаков проблемного кода и предложи улучшения: [фрагмент кода].

2. Проверь [язык] код на предмет правильности логирования и мониторинга: [фрагмент кода].

3. Проанализируй [язык] код на предмет потенциальных проблем масштабируемости: [фрагмент кода].

4. Оцени тестовое покрытие этого [язык] кода: [фрагмент кода].

5. Оцени [язык] код на совместимость с [платформой или технологией]: [фрагмент кода].

⚡️ Как вы обычно проводите код ревью? Делитесь в комментариях!

🏃‍♀️ Азбука айтишника

#оффер_мечты

🏦 Строим банк с нуля

Начинаете проект с нуля?
Сначала решите, как разные части вашего приложения будут общаться.
ArchiMate — удобный способ всё нарисовать и разложить по полочкам.
Когда схема понятна, проект становится аккуратным, а систему легко улучшать и развивать.

➡️ В статье — о том, как визуализировать компоненты приложения и построить систему, которую легко развивать.

🏃‍♀️ Азбука айтишника

#буст

⌨️ Интерактивный тренажёр для всех, кто хочет прокачать навыки в алгоритмах и структурах данных

На VisualGo можно не только почитать теорию, но и увидеть, как работают алгоритмы в реальном времени.

🔹 Классные визуализации каждого алгоритма, чтобы понимать не на словах, а на практике;
🔹 Всё простое, с подробным разбором — подходит как для новичков, так и для продвинутых;
🔹 Реальные примеры, показывающие, как алгоритмы решают реальные задачи;

➡️ Изучаем алгоритмы здесь

🏃‍♀️ Азбука айтишника

#буст

👀 Новый ИИ-Агент, который может все

SuperAgent объединяет возможности 9 популярных нейросетей, а также использует 80 инструментов и 10 датасетов для выполнения разнообразных задач.

📍 Что умеет:

➡️ Бронирование столика в ресторане: автоматически звонит и резервирует место.​

➡️ Конвертация видео в презентации: преобразует 5 часов видео в 10 слайдов.​

➡️ Создание контента: генерирует эпизоды «Южного Парка» на основе последних новостей.​

➡️ Планирование путешествий: организует поездку в Сан-Диего и бронирует отели.​

➡️ Создание видеорецептов: разрабатывает и монтирует тиктоки с кулинарными рецептами.​

SuperAgent интегрирует передовые модели, такие как GPT-4o, o1, Claude, Gemini и DeepSeek, для автономного выполнения задач.

Для генерации изображений и видео используются модели Kling 1.6, PixVerse 3.5, DreamMachine, Veo 2, Hunyuan, FLUX, Ideogram, Recraft, DALL·E 3 и Imagen 3.​

Пользователям предоставляется 200 бесплатных кредитов в день для использования всех функций.​

Поиграться можно на genspark.ai 🔗

🏃‍♀️ Азбука айтишника

#междусобойчик