☸️ CKAD 2025. Самый свежий гайд по сдаче сертификации Certified Kubernetes Application Developer

CKAD стал более строгим к деталям — без системной подготовки можно завалить даже на банальных заданиях. Если хочется разобраться, что важно для получения сертификации — эта статья сэкономит часы.

➡️ Читать статью

🐸Библиотека devops'a

❓ Вопросы подписчиков: как прокачать ML-навыки для карьерного роста?

Сегодня делимся вопросом от нашего подписчика, который уже 3,5 года работает Data Scientist, но хочет выйти на новый уровень и попасть в топовые компании.

💬 Вот что он пишет:

Общаясь с опытными DS, я получил важный фидбэк по своему резюме:— У меня недостаточно опыта в NLP, Deep Learning и LLMs.— У меня нет проектов, которые демонстрируют эти навыки.— По оформлению резюме мнения сильно разнятся.

Теперь передо мной стоит вопрос: как эффективно прокачать эти навыки и повысить шансы на новую работу?

🔹 Как развить понимание NLP, DL и LLMs на уровне, достаточном для перехода в новую компанию?

🔹 Из-за разных форматов обучения (курсы, проекты и т. д.) ощущаю перегруз. Как организовать процесс, чтобы не распыляться?

🔹 Как объективно оценить свою подготовку перед собеседованием?

💡 Делитесь своими советами и личным опытом в комментариях!

P.S. Если хотите задать вопрос, заполните нашу гугл-форму. Это займет 5 минут.

Библиотека дата-сайентиста #междусобойчик

⚡️ Команда дня: aiopandas — асинхронная магия для Pandas

Теперь обработка данных в Pandas может быть асинхронной! aiopandas — это лёгкий monkey-patch, который добавляет поддержку async в map, apply, applymap, aggregate и transform. Это позволяет параллельно выполнять асинхронные функции без лишних сложностей.

🔺 Что умеет aiopandas?

— Поддерживает асинхронные функции без изменений в коде
— Управляет количеством параллельных задач через max_parallel
— Встроенная обработка ошибок: можно прерывать, игнорировать или логировать
— Поддержка tqdm для отслеживания прогресса

🔺 Быстрый старт:

import aiopandas as pd  # Monkey-патчим Pandas
import asyncio

df = pd.DataFrame({'x': range(10)})

async def f(x):
    await asyncio.sleep(0.1  x)  # Симуляция асинхронной задачи
    return x  2  # Преобразование данных

df['y'] = await df.x.amap(f, max_parallel=5)  # Асинхронный map
print(df)

🔺 Кому пригодится aiopandas?

— Запросы к API (LLMs, веб-скрапинг, базы данных)
— Ускорение работы с асинхронными задачами в Pandas
— Минимальные изменения кода: .map() → .amap(), .apply() → .aapply()

Ссылка на репозиторий aiopandas: https://clc.to/Pf_xow

Библиотека дата-сайентиста #буст

💪 Прокачай Power BI: создаем bullet-chart для наглядного сравнения данных

🎯 Устали от вопросов типа «Ну и что это значит для бизнеса?» после презентации отчетов?

Bullet-chart — мощный инструмент, который сразу показывает, насколько фактические показатели соответствуют целевым. В этой статье разберем, как правильно читать такой график и шаг за шагом создадим его в Power BI.

Готовы визуализировать данные так, чтобы они говорили сами за себя?

🔗 Тогда поехали, ссылка на статью: https://proglib.io/sh/hcrRdAuqT5

Библиотека дата-сайентиста

👋 Холивар: аугментация или сбор данных — что лучше?

Качество и количество данных — ключ к успеху в машинном обучении. Но что эффективнее, дешевле и «правильнее» для улучшения модели?

🔵 Аугментация данных:
• Экономия времени: повороты, отражения, шумы (например, с помощью библиотеки Albumentations) создают тысячи новых примеров за минуты.
• Борется с переобучением: модель учится на разнообразных вариациях данных.
• Доступно даже с маленьким датасетом: из 1000 изображений можно сделать 10 000.
• Аугментация не всегда отражает реальные сценарии, и модель может «выучить» искусственные артефакты.

🔵 Сбор большого объёма данных:
• Реалистичность: модель видит настоящие данные, а не сгенерированные вариации.
• Лучше для сложных задач: например, в медицинском ML синтетические данные могут быть недостаточно точными.
• Долгосрочная выгода: качественный датасет можно использовать для разных проектов.
• Сбор данных дорогой (например, разметка изображений может стоить $1–5 за пример) и занимает много времени.

🔵 Гибридный подход — комбинируем аугментацию и сбор данных:
• Начало: использование аугментации для быстрого наращивания объёма данных.
• Со временем: добавление реальных данных для улучшения качества модели.
• Баланс: экономия на разметке при сохранении реалистичности.
• Риски: необходимость грамотного балансирования, чтобы избежать перегрузки модели «фальшивыми» данными.

Давайте обсудим в комментариях!

👍 Аугментация — потому что быстро и дёшево
❤️ Сбор данных — реальные данные рулят
🔥 Гибрид — зачем выбирать, если можно всё?

Библиотека дата-сайентиста #междусобойчик

🔥 Свежие новости AI

🚀 Модели и релизы:
— NemoTron-H — новые гибридные Mamba-модели от NVIDIA, обученные на 20T токенов
— Google DeepMind представил Gemini 2.5 Pro Experimental — доступен в Google AI Studio и приложении Gemini
— Google DeepMind опубликовал технический отчёт о Gemma 3 — 27B параметров, оптимизирован для многозадачности и многозначности
— OpenAI добавил генерацию изображений в GPT-4o и Sora — интеграция текстового и визуального AI

📊 Аналитика и исследования:
— Hugging Face Real-Time Endpoint Analytics — теперь с обновлениями в реальном времени для мониторинга AI-инференса
— OpenAI и MIT исследовали эмоциональное влияние ChatGPT — редкие, но глубокие взаимодействия, снижение благополучия у активных пользователей.
— Как дистилляция меняет AI-индустрию — ускорение моделей без потери качества
— Галлюцинации в языковых моделях — причины, типы и способы борьбы

🔒 Безопасность и интеграция:
— NIST выпустил финальное руководство по безопасности AI — рекомендации по защите AI-систем от атак
— OpenAI внедрил Anthropic MCP в Agents SDK — упрощает интеграцию сторонних инструментов

📚 Что почитать:
— Модели машинного обучения: что могут спросить на интервью
— Частые ловушки в ML-экспериментах
— От скриптов к сервисам: 10 книг для Data Science-разработки
— Подборка книг по нейросетям и рекомендательным системам
— Советы по эффективному обучению ML-моделей
— Reinforcement Learning: детальный обзор

Библиотека дата-сайентиста #свежак

✍️ Шпаргалка: как генерировать текст с LLM

Генерация текста — это не просто предсказание следующего токена! LLM оценивает вероятность появления каждого слова, но как выбрать, какие слова вставлять в текст?

Давайте разберём основные методы:

🔵 Жадный поиск (Greedy Search) — выбираем слово с наивысшей вероятностью и продолжаем. Проблема: тексты становятся предсказуемыми и повторяются.

🔵 Случайный отбор (Sampling) — выбираем слова случайно с учётом вероятностей. Регулируется параметром temperature:
🔥 Высокая температура → креативный, но хаотичный текст.
❄️ Низкая температура → логичный, но скучный текст.

🔵 Лучевой поиск (Beam Search) — выбираем k лучших вариантов, продолжаем развивать их и выбираем последовательность с наибольшей вероятностью. Это баланс между качеством и скоростью.

🔵 Контрастный поиск (Contrastive Search) — улучшенный вариант, который оценивает гладкость и разнообразие текста. Слова с высокой вероятностью, но слишком похожие на предыдущие, могут быть наказаны и заменены более разнообразными.

💡 Какой метод лучше?
✓ Если нужен фактологичный ответ — лучше beam search
✓Для творческих текстов — sampling
✓ Для баланса между качеством и разнообразием — contrastive search

Библиотека дата-сайентиста #буст

🔝 Апрель 2025: важные события в мире ИИ и машинного обучения

🔹 Конференции:

• ECIR 2025 — Европейская конференция по информационному поиску
6–10 апреля | Лукка, Италия

• CHI 2025 — Конференция по взаимодействию человека и компьютера
26 апреля — 1 мая | Иокогама, Япония

• ICLR 2025 — Международная конференция по представлениям обучения
24–28 апреля | Сингапур

🔹 Релизы фреймворков для ИИ:

• TensorFlow 2.20.0 — ожидается около 12 апреля

• PyTorch 2.7 — запланирован на апрель

🤔 Какое из этих событий вам наиболее интересно?

Библиотека дата-сайентиста #свежак