Data Science Tutorials

Разберите разницу между итераторами и генераторами в Python и узнайте, какие из них лучше использовать в разных ситуациях.

Сингулярное разложение (SVD) — это метод факторизации матриц, который разбивает любую матрицу на три более простые компоненты, раскрывая её внутреннюю структуру.

Управляемые агенты Google позволяют развернуть автономных агентов одним вызовом API. Узнайте, как создать агента, который анализирует данные, запускает Python и строит графики.

Полное руководство по лучшим практикам кодирования, включая принципы DRY/SOLID, автоматизированные инструменты, Git‑процессы и ответственное использование ИИ‑ассистентов.

Узнайте, что такое BigQuery, как он работает, чем отличается от традиционных хранилищ данных и как использовать консоль BigQuery для запросов к публичным наборам данных Google.

Научитесь писать спецификацию, превращать её в план и позволять Claude Code строить по методу разработки на основе спецификации. Сравните Superpowers, Spec Kit и BMAD-METHOD, чтобы выбрать инструмент под ваш процесс.

Подключите Xiaomi MiMo‑V2.5‑Pro к OpenCode с Olostep MCP и тарифом MiMo Token, а затем проверьте его, создав CLI‑утилиту и веб‑приложение на Reflex.

Узнайте, как писать переиспользуемые и эффективные функции в Python. Освойте параметры, операторы return и продвинутые темы вроде лямбда-функций. Логично организуйте код с main() и другими практиками.

Узнайте, как использовать n8n для создания ИИ-агентов, которые автоматизируют обработку электронной почты, и как сделать агента RAG (retrieval-augmented generation) для ответов на вопросы по документам.

Узнайте о различных вариантах визуализации данных в Excel, которые помогут вам анализировать и интерпретировать ваши данные.

Узнайте, как создавать от простых до сложных рисунков с помощью модуля turtle в Python. Освойте ключевые команды и собирайте интерактивные проекты, воплощая свои идеи. Исследуйте фракталы, анимации и креативные дизайны, параллельно осваивая основы Python.

Запустите Qwen3.6 27B на RTX 3090 и узнайте, как Multi-Token Prediction (MTP) в llama.cpp почти в 2 раза ускоряет локальный инференс LLM без апгрейда GPU.