Data Science Tutorials

Практическое руководство по рядам Маклорена: базовая формула, распространённые разложения, правила сходимости и реальные применения в численных методах, физике и машинном обучении.

Практическое введение в дифференциальные уравнения: основные типы и классификация, аналитические и численные методы решения и их реальная роль в градиентном спуске, регрессии и моделировании временных рядов.

Освойте вычисления времени в Excel. Применяйте готовые формулы прямо к своим данным.

В этом руководстве вы найдете безопасные подходы на основе формул и варианты визуального слияния, чтобы оформить листы и не повредить данные.

Узнайте, как использовать VLOOKUP() в Google Таблицах, чтобы за секунды искать, находить и подтягивать данные из больших наборов.

GELU — плавная вероятностная функция активации, которая превосходит более простые альтернативы вроде ReLU в глубоких архитектурах и стала стандартом в трансформерах, таких как BERT и GPT.

Узнайте, как дообучить NVIDIA Nemotron-3-Nano-4B на наборе данных вопросов и ответов по психологии на GPU RTX 3090 с использованием LoRA и TRL после загрузки модели с Hugging Face.

Узнайте, как использовать Qwen 3.6 Plus от Alibaba, Python и SDK OpenAI для построения конвейера автоматической обработки счетов с нативным зрением и вызовом инструментов.

Узнайте, как создать приложение-агента OpenAI, которое запускается в песочницах Modal, работает с файлами, выполняет код и возвращает результаты, — в этом практическом руководстве по Python.

Узнайте всё о новейшей модели генерации изображений от Google — Nano Banana 2, включая то, как создать итеративный чат‑редактор изображений с использованием API на Python.