👩‍💻 Задачка по Python

Создайте Python-скрипт для обработки данных. Задача состоит в том, чтобы построить ETL-процесс, который очищает и агрегирует данные из CSV-файлов о продажах, а затем сохраняет агрегированные данные в новом файле.

Очистка данных: удаление записей с пустыми значениями в столбцах price или quantity.

Агрегация: подсчет общего количества проданных товаров и общей суммы по каждому продукту.

➡️ Пример:

• python app.py sales_data.csv — создает новый файл aggregated_data.csv с общей суммой и количеством проданных товаров по каждому продукту.

Решение задачи ⬇️

import pandas as pd
import sys

def clean_and_aggregate(file_path):
# Загружаем данные
data = pd.read_csv(file_path)

# Удаляем строки с пустыми значениями в колонках 'price' и 'quantity'
data.dropna(subset=['price', 'quantity'], inplace=True)

# Преобразуем колонки в числовой формат, ошибки игнорируем
data['price'] = pd.to_numeric(data['price'], errors='coerce')
data['quantity'] = pd.to_numeric(data['quantity'], errors='coerce')

# Удаляем строки с некорректными значениями
data.dropna(subset=['price', 'quantity'], inplace=True)

# Агрегируем данные
aggregated_data = data.groupby('product_id').agg(
total_quantity=('quantity', 'sum'),
total_sales=('price', 'sum')
).reset_index()

# Сохраняем в новый CSV
aggregated_data.to_csv('aggregated_data.csv', index=False)
print("Агрегация завершена. Данные сохранены в 'aggregated_data.csv'.")

if __name__ == "__main__":
if len(sys.argv) != 2:
print("Использование: python app.py <путь к файлу CSV>")
sys.exit(1)

file_path = sys.argv[1]
clean_and_aggregate(file_path)

➡️ Самые интересные статьи за последние дни:

• Эксперимент: даём ChatGPT полный доступ к компьютеру

• Правильный путь создания python-библиотеки: от создания до публикации

• Запускаем Yolo на пятирублёвой монете или Luckfox Pico Mini

• Более мощное семейство моделей YandexGPT 4: рост качества ответов, длинный контекст, пошаговые рассуждения

• Как мы обучили Mistral 7B русскому языку и адаптировали для объявлений Авито

Алиса спорит с майором, нейросети стучат и «нано-бананы» летят. Кратко опишем новости недели.

Технологии снова удивляют: Яндекс оштрафовали за круглосуточный доступ ФСБ к «Алисе», а OpenAI напомнили, что чатбот может сообщить властям о подозрительных действиях пользователей. Между тем, нейросеть Сбера GigaChat успела проявить неожиданные либеральные наклонности, предлагая «неправильные» источники новостей, но после вмешательства снова перешла на официальный курс.

В мире финансов и технологий тоже кипит жизнь: Google выпустил забавную модель «nano-banana» для редактирования фото, Rutube проводит массовые сокращения айтишников, а Илон Маск строит конкурента Microsoft — Macrohard. В США Трамп вновь оспаривает пошлины и пытается уволить членов ФРС, а вирус PromptLock впервые применил ИИ для генерации вредоносного кода прямо на компьютере жертвы.

Что из этого удивило больше всего? Пишите в комментариях! 😮

Data Science

GPT-5 совершила большой скачок, но заметили его немногие

Хотя GPT-5 значительно опережает GPT-4 на новых тестах — приросты доходят до 80 процентных пунктов на самых сложных задачах — релиз восприняли скорее как эволюционное обновление, а не прорыв. В Epoch AI называют две причины такой реакции.

— Первая: модели теперь выходят очень часто. Между GPT-3 и GPT-4 был всего один крупный апдейт — GPT-3.5, а после GPT-4 появлялись Turbo-версии, мини- и high-варианты, o1, o3 и, наконец, GPT-5. При таком темпе, когда новые версии выходят едва ли не каждый месяц, эффект рывка заметить сложно.

— Вторая: насыщение старых бенчмарков. Например, MMLU с почти 16 000 вопросов был пройден GPT-4 почти на 86%, а последующие версии показали лишь небольшое улучшение.

GPT-5 тестировали уже на усложненной версии MMLU-Pro, где результат составил 86%, но при переходе на новые задачи прогресс впечатляет: GPQA Diamond +54 п.п., MATH Level 5 +75 п.п., Mock AIME +80 п.п. METR Time Horizons, где оценивают сложность задач по времени решения человеком, также показал огромный скачок: GPT-3 справлялась с задачами, требующими около 9 секунд, GPT-4 — с задачами до 5,36 минут, а GPT-5 — до 137 минут. То есть прорыв GPT-5 к GPT-4 укладывается в долгосрочную экспоненту, просто он заметен не всем 😂

Как вы воспринимаете новые релизы GPT?

👍 — Эволюция, ничего сверхъестественного
🤔 — Сложно заметить разницу

Data Science

«У нас большие планы на будущее»: Microsoft представила свои первые собственные модели ИИ

Microsoft AI сделала крупный шаг к независимому развитию искусственного интеллекта, анонсировав сразу две новые модели: MAI-Voice-1 и MAI-1-preview.

Первая умеет превращать текст в аудиозапись длиной в минуту за меньше чем секунду на одном GPU — то есть говорить быстрее, чем успеваешь моргнуть.
Вторая — MAI-1-preview — даёт представление о будущих возможностях Copilot и способна давать полезные ответы на повседневные вопросы, обучаясь на огромном массиве данных.

MAI-Voice-1 уже применяется внутри Microsoft: она ведёт рубрику Copilot Daily, зачитывая главные новости дня, а также помогает создавать обсуждения в формате подкастов. Любители тестировать новинки могут попробовать модель в Copilot Labs, где ИИ произнесёт любой введённый вами текст. MAI-1-preview, в свою очередь, обучалась на 15 000 графических процессоров Nvidia H100 и сейчас проходит публичное тестирование на платформе LMArena, где её можно сравнить с другими ИИ.

Глава Microsoft AI Мустафа Сулейман подчёркивает: внутренние модели компании не ориентированы только на корпоративные задачи. «Мы создаём ИИ для потребителя, чтобы он реально был полезен в повседневной жизни», — говорит Сулейман. Компания планирует внедрять MAI-1-preview в Copilot, расширяя возможности помощника, который до сих пор опирался на модели OpenAI.

Microsoft AI явно нацелена на будущее: они видят потенциал в создании специализированных моделей под разные задачи и сценарии, а не одной универсальной системы. Мустафа Сулейман при этом напоминает о рисках «кажущегося сознательного ИИ» (Seemingly Conscious AI), когда люди начинают воспринимать нейросети как живых существ. По его словам, подобные иллюзии могут отвлекать от реальных проблем и создавать лишние споры о правах и гражданстве ИИ 😁

Data Science

Обзор UDTF в PySpark: зачем нужны табличные функции

PySpark 3.5 привнёс интересную новинку — UDTF (User-Defined Table Function). Если UDF возвращает одно значение, а UDAF агрегирует сразу несколько строк, то UDTF работает прямо в секции FROM и может вернуть целую таблицу строк для одного входного значения. Это открывает сценарии, которые раньше приходилось изобретать через обходные пути.

Что умеет UDTF? У вас есть текстовое поле, и вы хотите превратить каждое слово в отдельную строку. С UDF так не получится, он вернёт только одно значение. А UDTF легко «разворачивает» данные: одна входная строка превращается в десятки выходных. Таким образом можно:

• Разбивать текст на слова, списки на элементы
• Рраспаковывать коллекции или делать cartesian-развёртки
• Получать более гибкие трансформации без громоздкого кода

Как это выглядит? UDTF оформляется как Python-класс с методом eval, где можно yield-ить столько строк, сколько нужно. Например, разбиение строки на слова превращается в лаконичный цикл for word in text.split(): yield (word,). Результат в Spark будет выглядеть как таблица, где каждое слово — отдельная строка.

Другой пример — генерация чисел и их квадратов. Обычный цикл for num in range(start, end): yield (num, num*num) вернёт сразу множество строк. Всё прозрачно: одна запись на входе — много записей на выходе.

Зачем это в продакшене? Главное преимущество UDTF — гибкость. В задачах анализа данных часто нужно «развернуть» структуру: например, массив тегов превратить в таблицу или подсчитать все комбинации значений. Раньше такие приёмы были неудобными, теперь они встроены в PySpark.

UDTF — это 20% кода и 80% удобства. Теперь можно писать генераторы как в Python и получать готовые таблицы в Spark 💳

Data Science

Работа с большими CSV без боли на Python 🔨

Когда нужно обработать гигабайтные CSV-файлы, Pandas начинает «захлёбываться». Решение простое — использовать dask.

import dask.dataframe as dd

# Загружаем огромный CSV как будто это Pandas
df = dd.read_csv("data.csv")

# Считаем топ-10 самых популярных значений в колонке
top10 = df["category"].value_counts().compute()
print(top10)

🤔 Разбираемся:

• dask под капотом разбивает файл на маленькие части
• Вы работаете с DataFrame так же, как в Pandas
• compute() запускает реальный расчёт, но только когда нужно

Можно анализировать файлы в десятки гигабайт на обычном ноутбуке, без кластеров и суперкомпов.

Data Science

Легаси без боли: как ИИ помогает разгрести завалы в коде

Фред Брукс ещё в 80-х сформулировал идею: главная сложность разработки — не сам код, а взаимосвязи компонентов. Код можно дописать, а вот восстановить архитектурные идеи старой системы — куда труднее. Именно поэтому модернизация легаси-софта часто превращается в квест.

Где ИИ реально помогает. Современные LLM могут быть не просто «генераторами кода», а инструментами для восстановления концепций, которые когда-то закладывали архитекторы. Это снимает боль с ключевых этапов:

• Трассировка кода — автоматический обход AST и выделение связей, которые определяют функциональность
• Сбор контекста БД — привязка SQL-запросов к конкретным модулям кода
• Визуализации (PlantUML) — превращение кода в диаграммы, понятные не только инженерам
• Автоматизация BRD — модели составляют бизнес-требования на основе исходного кода и базы

Возьмём e-commerce: розница работает, потом добавили опт, но всё осталось на старой архитектуре. В итоге новая логика строится поверх старых правил. Это и есть концептуальный дрейф. LLM помогают не только его обнаружить, но и предложить варианты архитектурных решений, уменьшая риски при переписывании.

ИИ пока не заменяет экспертов, но делает процесс модернизации быстрее, прозрачнее и предсказуемее. Вместо бесконечного копания в коде инженеры получают структурированный контекст и готовые подсказки 😮‍💨

А как вы считаете:
👍 — ИИ уже стал must-have в модернизации
👎 — Без людей ничего не выйдет
🤔 — Зависит от сложности проекта

Data Science

ИИ научится думать быстрее: что такое DeepConf

Meta* AI и исследователи из Университета Калифорнии показали технологию DeepConf (Deep Think with Confidence) — новый метод, который помогает языковым моделям решать сложные задачи логики и математики быстрее и точнее.

Как работает DeepConf? Вместо того чтобы одинаково рассматривать все возможные варианты решения (включая ошибочные), DeepConf анализирует уровень «уверенности» самой модели. Если вероятность правильного ответа падает ниже порога — такой путь просто отсекается. В итоге остаются только сильные кандидаты, среди которых проходит «взвешенное голосование».

Экономия ресурсов и рост точности. DeepConf умеет работать в двух режимах: offline (после генерации) и online (на лету). Второй вариант особенно полезен — слабые цепочки обрубаются ещё до конца рассуждений. Это не только ускоряет процесс, но и экономит вычислительные мощности. В тестах метод показал впечатляющий результат: 99,9% точности на AIME 2025 при сокращении числа токенов почти на 85%.

Почему это важно? С ростом числа больших моделей нагрузка на инфраструктуру становится критичной. DeepConf показывает, что можно не просто обучать ИИ на всё больших объёмах данных, а учить его мыслить рациональнее, сокращая лишние шаги и снижая цену вычислений 🍑

*Meta признана экстремистской организацией и запрещена на территории РФ

Data Science

Как собрать резюме-матчер за вечер на TypeScript и tRPC

На Хабре вышла статья о том, как можно быстро собрать MVP-сервис для сравнения резюме и вакансий. Автор решил задачу на стыке NLP и ИИ: из PDF резюме и описания вакансии извлекаются ключевые навыки, а затем модель Gemini от Vertex AI выдаёт оценку совпадения.

— Почему tRPC: вместо REST или GraphQL используется TypeScript-first RPC-фреймворк. Он позволяет описывать API без схем, прямо функциями, а типы автоматически «протягиваются» на фронтенд. Итог — меньше бойлерплейта и меньше багов на ранних этапах.

— Как работает пайплайн: резюме и вакансия загружаются в сервис, оттуда извлекается текст, ключевые слова выделяются с помощью простых NLP-приёмов (токенизация, поиск существительных и заглавных слов), а дальше результат прогоняется через Gemini, который возвращает JSON с оценкой совпадения, сильными сторонами и рекомендациями.

Идея проста: зачем писать свой алгоритм сопоставления навыков, если можно отдать работу модели? Такой подход ускоряет прототипирование и отлично подходит для внутренних инструментов или быстрых демо.

В итоге получился рабочий инструмент, который не претендует на замену LinkedIn, но отлично показывает, как современные фреймворки и ИИ можно объединять в боевую связку 🍆

Data Science

ИИ против лишних зависимостей

Раньше у разработчиков был один рефлекс: нужна функция — ищем библиотеку. Хоть простую валидацию, хоть мини-парсер. Вместе с решением приходили десятки транзитивных зависимостей, багфиксы и неожиданные апдейты.

Теперь с появлением рабочих моделей кода всё проще. Мы описываем задачу на человеческом языке, добавляем тесты — и получаем небольшой модуль без лишнего «жира». Такой кусочек кода легко читать, менять и проверять.

Где ИИ уже заменяет OSS
— Индикаторы и статистика: EMA, RSI, Z-score, корреляции окон — Узкие клиенты для работы с API биржи — Скелеты бэктестов или пайплайнов — Адаптеры и конвертеры форматов

Где границы? ИИ отлично справляется с утилитарными задачами. Но криптография, протоколы с жёсткими SLA, движки БД и численные солверы остаются в зоне зрелого OSS — там нужна предсказуемость и годами проверенные решения.

ИИ не «убивает» open source, а просто сдвигает баланс. Узкие задачи проще генерировать под себя, а всё сложное и критичное — оставлять за проверенными библиотеками. Чем меньше зависимостей — тем ниже риски и проще поддержка 🍑

Сейчас все уже массово доверяют свой код ии. Норма или ещё рано?

Data Science

⚙️ Open Datasets and Tools: An overview for Hugging Face

В статье собраны недавние релизы крупных ML-датасетов разных типов: структурированные таблицы, временные ряды, аудио и геоданные. Среди них Yambda-5B от Яндекса, крупнейший музыкальный рекомендательный датасет с 4,79 млрд взаимодействий (прослушивания, лайки, дизлайки). В мировом ML-сообществе уже отметили его пользу для науки и индустрии. Эксперты считают, что такие датасеты значительно ускорят развитие рекомендательных систем.

Читать…

Статья от инженера Google «Agentic Design Patterns»

В статье одна из самых амбициозных работ в области проектирования интеллектуальных систем. Эта книга предоставляет исчерпывающее руководство по разработке систем, которые могут мыслить, принимать решения и взаимодействовать с внешней средой, основываясь на уникальных «агентных» паттернах 😐

В первой части книги внимание уделяется ключевым аспектам работы с агентами, таким как цепочка команд, маршрутизация и параллелизация — все это с реальными примерами кода. Важно подчеркнуть, что каждый из разделов направлен на то, чтобы разработчики могли не только понять теорию, но и интегрировать эти методы в свои проекты.

Вторая часть книги посвящена памяти и адаптивности, а также ключевым протоколам взаимодействия между агентами. В процессе изучения материалов разработчики смогут научиться строить модели, которые способны не только решать поставленные задачи, но и улучшать свою работу на основе предыдущего опыта.

Также стоит отметить, что книга включает в себя полезные приложения: от углубленных техник подсказок до подробного описания внутреннего устройства агентов, что позволит читателям получить полное представление о создании эффективных и безопасных интеллектуальных систем.

Что вы думаете о применении таких систем в реальных проектах?

👍 — Могут изменить подход к разработке
👎 — Технология ещё не готова

Data Science

OpenAI ускоряет «сжигание» денег: прогноз расходов вырос до $115 млрд

Reuters сообщает, что OpenAI пересмотрела свои финансовые ожидания. До конца 2029 года компания потратит около $115 млрд — это на $80 млрд больше, чем прогнозировалось всего полгода назад.

Где горят деньги? По новым расчетам, в 2025 году расходы превысят $8 млрд, а уже к 2028-му достигнут $45 млрд. Для сравнения: в старом прогнозе на этот год фигурировала сумма всего $11 млрд. Львиная доля пойдет на обучение моделей ($9 млрд в 2025-м и $19 млрд в 2026-м), а также на компенсации сотрудникам акциями — их объем в прогнозе вырос на $20 млрд.

А как с доходами? Только ChatGPT в 2025-м должен принести почти $10 млрд — на $2 млрд выше прежних ожиданий. К 2030-му выручка чатбота оценивается уже в $90 млрд. Общая выручка компании к концу десятилетия должна достичь $200 млрд. Главная ставка — монетизация бесплатной аудитории через подписки и рекламу: ожидается около $110 млрд допдохода за 2026–2030 годы. При этом OpenAI планирует увеличить средний доход на пользователя с $2 до $15 и довести число еженедельных активных пользователей до 2 млрд.

Чем больше OpenAI тратит, тем выше поднимает планку выручки. Но первые реальные прибыли компания ожидает только ближе к 2029–2030 годам 💻

Data Science

Будущее джунов в эпоху ИИ: угроза или шанс?

В мире технологий часто возникает вопрос: могут ли ИИ и автоматизация полностью заменить начинающих разработчиков? В статье утверждают, что это невозможно и даже опасно. Именно джуны — будущие тимлиды и лидеры команд, и их роль в индустрии по-прежнему крайне важна. Однако чтобы оставаться востребованными, начинающим разработчикам предстоит освоить «новую версию» своей профессии и научиться эффективно работать с ИИ 😂

Сегодня мы видим, как сокращаются команды, увольняют сотрудников, и компании активно утверждают, что ИИ повысит продуктивность. Но кто будет управлять командами разработки в будущем, если исключить джунов из процесса обучения? Джуны играют ключевую роль в подготовке нового поколения инженеров, и без их участия в обучении мы рискуем потерять тех, кто впоследствии станет лидерами.

Да, ИИ изменяет правила игры, но он не может заменить начальные позиции в команде, которые дают шанс развиваться и расти. Современные джуны должны научиться работать с ИИ, адаптируя его возможности под реальные задачи, а не полагаться на него как на замену человеческого труда.

Для этого джунам стоит не только овладеть новыми техническими навыками, но и развивать коммуникацию и способность работать с различными стейкхолдерами. Самый важный навык на пути к успеху — это способность к обучению и адаптации в условиях изменений, а ИИ может стать отличным помощником на этом пути, если научиться правильно его использовать.

Инструменты ИИ, такие как агентные IDE и автодополнение, помогают ускорить рутинные задачи, но ключевым остаётся умение понимать, где ИИ работает лучше, а где нужен человеческий подход. Джунам нужно освоить этот баланс, чтобы не только эффективно работать с ИИ, но и стать полноценными участниками команды, готовыми к лидерству в будущем.

В будущем роль джуна не исчезнет, но изменится. Те, кто не боится принятия новых технологий и адаптации, смогут пройти этот путь и стать лидерами, которые не просто пишут код, но и ведут команды, разрабатывают стратегии и принимают важные решения.

Что думаете?

🔥— Нет, это лишь инструмент
👎— Да, ИИ возьмёт на себя всё

Data Science

🤩 Нашли визуализацию, в которой можно наглядно увидеть работу LLM

Можно не просто почитать про слои моделей, а буквально пощупать их, покрутить со всех сторон, посмотреть как работают веса и матричные операции.

На выбор есть внутрянка GPT-2, nanoGPT, GPT-2 XL и GPT-3.

✖️ xCode Journal

Новый подход в обучении ИИ: Memento — агенты, которые учатся на опыте

Учёные из Университетского колледжа Лондона (UCL) и лаборатории Huawei Noah’s Ark разработали революционный метод обучения ИИ-агентов. Вместо традиционного дообучения модели, они предлагают использовать систему памяти, которая автоматически обновляется по мере накопления опыта. Это позволяет агентам адаптироваться в реальном времени, решая сложные задачи без больших вычислительных затрат 🤨

Метод, получивший название Memento, использует Memory-augmented MDP — концепцию, где ИИ «вспоминает» решения из прошлого, чтобы справляться с новыми задачами. Такой подход избавляет от необходимости обновлять параметры модели, улучшая эффективность и масштабируемость.

Как это работает? Memento состоит из трёх компонентов:

• Планировщик, который анализирует задачу и обращается к памяти
• Исполнитель, решающий подзадачи
• Банк случаев, где сохраняются решения, пригодные для использования в будущем

Этот метод не только решает текущие задачи, но и делает систему ИИ более гибкой и адаптивной к изменениям.

Для компаний Memento открывает путь к созданию универсальных ИИ-агентов, которые постоянно учатся и развиваются без необходимости дорогого дообучения, при этом оставаясь интегрируемыми с корпоративными системами.

Как вы думаете, может ли такая система полностью заменить традиционные методы обучения ИИ в бизнесе?

Data Science

Режим разработчика в ChatGPT: новые возможности для продвинутых пользователей 💃

Теперь у ChatGPT есть режим разработчика, который открывает новые горизонты для пользователей подписки ChatGPT Plus и Pro. С его помощью можно подключать собственные MCP-коннекторы, а также интегрировать ИИ с внешними сервисами. Однако стоит отметить, что эта возможность доступна не всем сразу — OpenAI проводит поэтапную выкатку, и некоторым пользователям придется подождать.

Как активировать режим разработчика?

— Перейдите в настройки
— Выберите раздел коннекторы
— Включите опцию дополнительные настройки и активируйте Режим разработчика

Что дает Режим разработчика?

• Включать Режим разработчика для отдельных чатов через иконку «+»
• В меню «Добавить источники» указать адрес вашего MCP-сервера
• Настроить дополнительные параметры для подключения и взаимодействия с внешними сервисами

Что такое MCP?

MCP (Model Context Protocol) — это протокол, который позволяет ИИ взаимодействовать с внешними системами. Например, можно подключить ChatGPT к корпоративным базам данных или интегрировать с системами тикетов вроде Jira, если настроены соответствующие разрешения.

Ранее в ChatGPT поддерживались только MCP, одобренные OpenAI. С новым режимом разработчика пользователи и разработчики смогут подключать любые MCP — но при этом важно помнить о безопасности. Подключая сторонние сервисы, вы берете на себя ответственность за безопасность данных и интеграций.

Режим разработчика — это мощный инструмент, которым нужно интегрировать ИИ с различными системами и сервисами. Если вы работаете с данными или нуждаетесь в кастомных подключениях, этот режим откроет перед вами новые возможности 🐹

Data Science

Разработчики: «У нас нет выгорания»

Разработчики после рабочего дня:

💥 xCode Journal