🚀 Главная ошибка новичка в ML — строить звездолёт вместо велосипеда

Многие сразу хотят свою Midjourney, но в итоге получают только выгорание.

Успех начинается с «велосипеда»: научитесь предсказывать цены или классифицировать отзывы. Освойте базу, а уже потом стройте «звездолёты».

Наш курс «ML для старта в Data Science» — это и есть тот самый правильный старт от простого к сложному.

👉 Начните правильно (https://clc.to/AopCQQ)

Берёте курс «ML для старта» до конца недели — Python в подарок.

❗А 21 августа пройдет бесплатный вебинар (https://clc.to/QkFhow) с Марией Жаровой: узнаете, какие проекты качают скилл, а какие качают ваши нервы.

А какой самый сложный проект вы брались делать в самом начале? 🫢

✍🏻 Что такое фабрика декораторов?

Фабрика декораторов — это особая разновидность функции высшего порядка, которая возвращает декоратор вместо прямого результата. Главное отличие фабрики декораторов от обычного декоратора в том, что она принимает аргументы, которые могут конфигурировать логику декоратора.

Например, фабрика может принимать имя лог-файла, в который будет производиться запись при вызове декорируемой функции. Или уровень логирования вместо простой записи всех вызовов.
Такой подход позволяет создавать переиспользуемые и гибко настраиваемые декораторы для решения разных задач.

Главные преимущества фабрик декораторов — это возможность абстрагироваться от конкретики реализации, избежать дублирования кода и создавать интуитивный API для декораторов с настройками.

Библиотека задач по Python

🧠 Выбор первого ML-проекта: чеклист против выгорания

Классика плохих решений в ML — выбрать слишком сложный проект: неделя ковыряния в коде, десятки крашей и никакого результата. Хотите дойти до финиша — начните с простого проекта, который реально можно довести до конца.

Мини-чеклист первого проекта:

1. Понятные данные — без «я нашёл датасет в даркнете, но он на суахили».

2. Измеримая метрика — «точность 92%», а не «ну вроде работает».

3. Объяснимый результат — чтобы не-техлид понял, почему модель ругается на спам.

Наш курс «ML для старта в Data Science» — старт от простого к сложному: теория → практика → проверка → проект в портфолио.

👉 Начать свой путь в Data Science (https://clc.to/6hUFMw)

Оплатите курс по ML до 17 августа — курс по Python в подарок.

📅 Бесплатный вебинар (https://clc.to/6hUFMw) с Марией Жаровой — 21 августа: как выбирать проекты, которые доводят до оффера, а не до психотерапевта.

💾 Сохрани, чтобы не потерять, когда будешь готов(а) начать

Что выведет код сверху?

👾 — True
👍 — False
🥰 — Error
⚡️ — Другое

Библиотека задач по Python

😎 Вы просили — мы сделали. Самый долгожданный анонс этого лета!

Мы открываем набор на второй поток курса «AI-агенты для DS-специалистов»!

На курсе мы учим главному навыку 2025 года: не просто «болтать» с LLM, а строить из них рабочие системы с помощью Ollama, RAG, LangChain и crew.ai (crew.ai).

📆 Старт потока — 15 сентября.

💸 Цена 49 000 ₽ действует только в эти выходные — до 17 августа. С понедельника будет дороже.

👉 Занять место (https://clc.to/N-xGWA)

Почему Flask называют микрофреймворком?

Flask называют «микро», поскольку его основной набор функций относительно ограничен: маршрутизация, обработка запросов и модули разработки — вот и всё, что есть в нём. Многие возможности, такие как ORM, кэширование и аутентификация, были доступны в качестве дополнительных расширений, но конкурирующие фреймворки (например, Django) включали их по умолчанию. Архитектура «небольшое ядро + расширения» делает его «микро-» фреймворком, с которым гораздо проще начать работать и масштабировать.
(https://t.iss.one/py_interview_lib)Библиотека задач по Python

🔥 Последняя неделя, чтобы забрать курс по AI-агентам по старой цене!

Пока вы тестируете Copilot, другие уже учатся строить AI-агентов, которые реально работают на бизнес. Хватит отставать!

Наш курс — это концентрат практики по LangChain и RAG. Улучшенная версия, доработанная по отзывам первого потока.

📆 Старт — 15 сентября.

💸 Цена 49 000 ₽ — только до 24 августа.

👉 Зафиксировать цену (https://clc.to/lSGDew)

Что выведет код?

👾 — 0
👍 — -1
🥰 — -2
⚡️ — -4
(https://t.iss.one/csharp_problems_lib)Библиотека задач по Python

Вы работаете с высоконагруженным Python-сервисом. При профилировании заметили, что использование list приводит к избыточным копированиям данных и росту потребления памяти. Какой подход будет наиболее правильным для оптимизации?

👾 — Использовать tuple вместо list, так как они быстрее и занимают меньше памяти
👍 — Применить генераторы и итераторы (yield, generator expressions), чтобы обрабатывать данные лениво
🥰 — Хранить данные в глобальной переменной, чтобы избежать повторных аллокаций
⚡️ — Переписать часть логики на Cython, чтобы ускорить операции с массивами
(https://t.iss.one/csharp_problems_lib)Библиотека задач по Python

⚡️ Бесплатный вебинар — прогнозируем цены и не сходим с ума

21 августа в 19:00 МСК будет бесплатный вебинар (https://clc.to/N-xGWA) с Марией Жаровой — экспертом в ML и Data Science.

Тема:
«Введение в машинное обучение: как спрогнозировать стоимость недвижимости».

Подробности рассказываю в гс выше — включай, чтобы не пропустить.

☝️ Один мудрый тимлид дал двум своим разработчикам по «таланту» — мощной, но своенравной LLM.

Первый разработчик испугался её «галлюцинаций». Он запер модель в песочнице, не давая ей доступа к свежим данным. На вопросы модель отвечала красиво, но часто придумывала факты, то есть врала. Он просто «закопал» свой талант, боясь им пользоваться.

Второй же разработчик не побоялся. Он построил для своей LLM систему RAG — дал ей «лопату и карту», чтобы находить сокровища в базе знаний компании. Его AI-агент отвечал точно по делу, ссылаясь на реальные документы. Он заставил свой «талант» работать и приносить пользу.

Мощь LLM раскрывается не в ней самой, а в системах, которые вы строите вокруг неё.

Именно такие системы мы и будем строить на втором потоке нашего курса «AI-агенты для DS-специалистов». Мы не просто поговорим о RAG, а соберём полный пайплайн с оценкой качества, чтобы ваш агент не врал.

Представьте, что вы сможете начать изучать эту сложную и востребованную тему уже 15 сентября, а не ждать официального старта в октябре. У вас будет фора в 3 недели, чтобы спокойно разобраться в векторных базах и подходе «LLM as a Judge».

💸 Цена 49.000 ₽ действует последние 4 дня — до 24 августа.

👉 Начать строить RAG раньше других (https://clc.to/IEW_xw)

В Python у вас есть обработчик, который должен обрабатывать миллионы строк из большого файла без перегрузки памяти. Какой подход наиболее правильный?

👾 — Читать весь файл в память через readlines() и обрабатывать список
👍 — Читать файл построчно с помощью итератора (for line in file:)
🥰 — Использовать multiprocessing для параллельного чтения всего файла целиком
⚡️ — Преобразовать файл в JSON и загрузить его через json.load()
(https://t.iss.one/csharp_problems_lib)Библиотека задач по Python