🆕 Свежие новости для дата‑сайентистов

🚀 Ключевые анонсы и исследования
— Kaggle запускает Game Arena — cовместно с Google DeepMind представлена новая платформа для соревнований ИИ в стратегических играх.
— MIT разработал SEAL — фреймворк для того, чтобы LLM могли самообучаться, генерируя синтетические данные для собственного дообучения.
— OpenAI впервые с GPT-2 выпускает открытые веса — модели gpt-oss-120b и gpt-oss-20b доступны бесплатно для локального запуска.
— Новый инструмент Guided Learning в Google Gemini — AI-репетитор, помогающий строить глубокое понимание материала, а не просто давать ответы.
— GPT-5 официально представлен — 256k контекст, улучшенная маршрутизация, прорывы в кодинге и научных задачах.

👍 Опыт других
— Оптимизация LLM: LoRA и QLoRA
— Решение задачи коммивояжера в реальных приложениях
— Прогнозирование почасовых осадков: опыт Яндекса

Библиотека дата-сайентиста #свежак

💻 Топ-вакансий для дата-сайентистов за неделю

ML-инженер (NLP, LLM), удалёнка

Python ML Engineer — от 200 000 до 243 000 ₽, гибрид (Москва)

Data Scientist (LLM), удалёнка

Data Engineer (команда AI), удалёнка

ML-инженер (Интеграции с большими языковыми моделями) — от 280 000 до 350 000 ₽, гибрид (Москва, Санкт-Петербург)

➡️ Еще больше топовых вакансий — в нашем канале Data jobs

🐸 Библиотека дата-сайентиста

⌛ 7 приёмов в DBeaver, которые сэкономят часы дата-сайентисту

DBeaver — это не только «игрушка» для DBA. Он отлично подходит дата-сайентистам, которые часто работают с SQL-данными, готовят выборки и делают быстрый EDA до Python. Вот фичи, которые реально ускоряют работу.

1️⃣ Command Palette для всего
Ctrl + 3 (Windows) / Cmd + 3 (Mac) — мгновенный доступ к любой функции: от экспорта в CSV до поиска таблицы в схеме. Экономит тонны кликов.

2️⃣ Свой форматтер под ваш SQL
Любите, когда запросы читаются, как в учебнике? Подключите, например, pg_formatter и забудьте про хаос в SQL перед вставкой в ноутбук.

3️⃣ Раскрыть `SELECT *` в колонки
Хотите все колонки, кроме пары лишних? Ctrl + Space — и у вас полный список, без ручного переписывания.

4️⃣ Calc tab — мини Pandas прямо в IDE
Считает уникальные значения, min, max, mean, median и другие метрики прямо по результатам запроса. Можно прикинуть статистику, даже не открывая Jupyter.

5️⃣ Groupings tab — группировки без кода
Нужно быстро посчитать количество пользователей по странам или суммарный revenue? Клик — и готово, никакого GROUP BY руками.

6️⃣ SQL-шаблоны для повторяющихся запросов
Часто пишете одно и то же? Сделайте сниппет и вставляйте в один таб — например, для «SELECT \* FROM {table} WHERE date > {start}».

7️⃣ Advanced Copy для выгрузки данных
Быстрый экспорт выборки в CSV, JSON, Markdown или SQL Insert прямо из результата запроса. TSV тоже есть — открывается в Excel/Sheets без плясок с разделителями.

Как это помогает дата-сайентисту:
— Делать быстрый EDA до загрузки данных в Pandas.
— Готовить сэмплы и моковые датасеты для тестов.
— Экспортировать данные прямо в формат для ML-пайплайна.
— Сократить время между «запрос» и «первый график».

🐸 Библиотека дата-сайентиста

#буст

🖥 Вайб-кодинг: что это и как на него смотрят разработчики и работодатели

97 % программистов уже пробовали писать код с помощью ИИ.

Но облегчает ли это работу — или, наоборот, мешает расти? Как «код по вайбу» отражается на качестве, обучении и доверии к разработчику?

В статье:
— Что такое вайб-кодинг
— Почему джунам с ИИ проще, но опаснее
— Как работодатели относятся к ИИ-помощникам в коде
— Где проходит граница между полезной автоматизацией и потерей контроля

📖 Читать: https://proglib.io/sh/vtER5zUeOF

🐸 Библиотека дата-сайентиста

🛠 How To: понять и использовать Model Context Protocol (MCP) для LLM

➡️ Что такое MCP и зачем он нужен

MCP — это API, созданный специально для взаимодействия с LLM. Он:
— Упрощает команды (естественный язык вместо сложного JSON)
— Запоминает контекст между вызовами
— Сам обрабатывает аутентификацию и ошибки
— Фокусируется на намерении, а не на технических деталях

➡️ Проблема традиционных API

Обычные API не хранят контекст и требуют повторно передавать все данные:

// API без состояния
POST /flights/search
{"from": "NYC", "to": "Paris", "date": "2024-03-15"}

POST /flights/book
{"flight_id": "AF123", "passenger": ???} // Кто бронировал?

➡️ Как это делает MCP

MCP помнит, откуда вы, и может достроить недостающую информацию:

SEARCH_FLIGHTS to=Paris date=next_week  // MCP знает, что вы из NYC
BOOK_FLIGHT flight=AF123               // MCP помнит ваш поиск

➡️ Минимальный манифест MCP

Инструменты описаны просто и читаемо:

tools:
  - name: search_flights
    description: "Найти доступные рейсы"
    params:
      - name: destination
        type: string
      - name: date
        type: date

➡️ Простой MCP-сервер

Сервер хранит историю ваших запросов и подставляет контекст:

class FlightMCP:
    def __init__(self, api_key: str):
        self.api_key = api_key
        self.context = {
            "user_location": None,
            "recent_searches": [],
            "preferences": {}
        }

➡️ Интеграция MCP в Claude Desktop

Подключаем MCP как внешний инструмент, который LLM будет использовать автоматически:

{
  "mcpServers": {
    "flights": {
      "command": "python",
      "args": ["flight_mcp_server.py"],
      "env": {
        "API_KEY": "your_flight_api_key"
      }
    }
  }
}

Когда MCP не нужен:
— Если API используют только приложения, а не LLM
— Если важна скорость (например, торговля акциями)
— Для простых запросов без состояния
— Если уже есть отлаженный REST/GraphQL API
— При строгих требованиях изоляции данных

🐸 Библиотека дата-сайентиста

#буст

🐸 Библиотека дата-сайентиста

#развлекалово

🧠 Промпт дня: для разогрева мозга

Иногда, чтобы быстро прокачать свои аналитические навыки, полезно потренироваться на небольших, но интересных задачах с реальными данными.

Такой «разогрев» помогает:
— быстрее находить инсайты в данных,
— развивать навыки визуализации и очистки данных,
— улучшать понимание структуры и качества датасетов.

Промпт:

Generate 5 challenging data analysis problems based on real-world datasets. 

For each problem, include: 
1. A short description of the dataset 
2. A clear question or task to solve 
3. Optional hints or tips for analysis

Почему это полезно:
— Отлично прокачивает EDA и постановку вопросов к данным
— Помогает развивать критическое мышление и аналитический подход
— Можно использовать как мини-тренажёр утром или перед проектом

🐸 Библиотека дата-сайентиста

#буст

😶 Истории подписчиков: cамый бесполезный совет от коллеги

Сегодня делимся историями, когда советы коллег звучали разумно… пока вы не попробовали их на практике.

👻 Просто запусти без параметров:

Настраивал модель XGBoost, попросил совета у старшего дата-сайентиста.
Он сказал: «Запусти без параметров, там всё по дефолту нормально».
Модель обучалась 9 часов и выдала результат хуже случайного угадывания.

👻 В SQL всегда используй SELECT *:

Коллега уверял, что так «надёжнее, вдруг что-то понадобится».
Итог — запрос возвращал по 2 ГБ данных, и ETL падал каждые выходные.

👻 Зачем тесты? У тебя же ноутбук:

Говорю: хочу написать пару unit-тестов для функции парсинга.
Ответ: «Не трать время, у тебя же всё в Jupyter, там видно же».
Через неделю нашли баг, который стоил клиенту два дня простоя.

💬 А какой самый «полезный» бесполезный совет вы получали?

🐸 Библиотека дата-сайентиста

#междусобойчик