📊 5 лучших GitHub-репозиториев для старта в Data Science на Python

Если вы врываетесь в Data Science — не тратьте время на теорию без практики. Вот топ репозиториев, которые реально качают скиллы:

1️⃣ 100-Days-Of-ML-Code — 100 дней практики по машинному обучению

2️⃣ TheAlgorithms/Python — все алгоритмы, которые нужны для ML и собесов

3️⃣ Python Programming Exercises — 100+ задач на Python для отработки навыков

4️⃣ Project-Based-Learning — учимся через реальные проекты, а не через пустую теорию

5️⃣ Python Reference — шпаргалки, лайфхаки и туториалы для работы

🚀 Добавляйте в закладки — это ваш быстрый старт в Data Science.

🔵 Чтобы знать математику для Data Science, забирайте наш курс → «Математика для Data Science»

Proglib Academy #буст

Та самая рабочая рекурсивная функция?

😢 — не может такого быть
🌚 — у меня она всегда работает

Proglib Academy #развлекалово

⚙️ API: кто, как и зачем их придумал

Перед тем как лезть в сложную архитектуру, нужно понимать самую основу — как вообще устроены API.

➡️ Вот короткая карта по основным стилям:

⭐ SOAP (1999)
— Формат: XML
— Учиться: тяжело
— Где юзают: платежи, CRM, банки, телеком

⭐ REST (2000)
— Формат: XML, JSON, HTML
— Учиться: легко
— Где юзают: публичные API, ресурсные приложения

⭐ GraphQL (2015)
— Формат: JSON
— Учиться: средне
— Где юзают: мобильные API, микросервисы, сложные системы

⭐ RPC / gRPC (2016)
— Формат: JSON, XML, Protobuf
— Учиться: легко
— Где юзают: высоконагруженные микросервисы, быстрая внутренняя коммуникация

Почему это важно: если вы хотите строить серьезную архитектуру, надо уметь выбирать инструмент под задачу. А не просто «слышал про REST — сделаю REST».

🔵 Для полного понимания Архитектуры, забирайте наш курс → «Архитектуры и шаблоны проектирования»

Если нравятся посты с инфографикой — ставим ежа 👾

Proglib Academy #буст

🧪 Когда обычный A/B-тест даёт кривую картину

A/B-тесты — классика: берём всех пользователей, делим пополам, сравниваем.
Но это работает, если ваши пользователи живут «поодиночке».

📊 В статье разложили по полочкам:

— в каких системах классический A/B не работает
— почему ваши метрики могут вас обмануть
— какие есть выходы: временное разбиение, кластерные тесты, гибриды
— как выбирать схему под ваш продукт
— и главное: почему плохой эксперимент — это не просто ошибка аналитики, а риск для бизнеса

Если вы хотите принимать точные продуктовые решения — это обязательный материал.

👉 Читать статью: https://proglib.io/sh/lNqAnLfe9J

Proglib Academy #буст

⏳ Как компании выкатывают код в прод: инфографика для понимания всего пайплайна

🔹 Планирование — пишем user stories в Jira
🔹 Разработка — коммитим код в Git, собираем фидбек
🔹 Сборка — билдим проект, сохраняем сборки в JFrog
🔹 Тестирование — автоматические тесты (JUnit, SonarQube, Jacoco), QA и UAT тестирование
🔹 Деплой — выкатываем фичи по этапам: Dev, QA, UAT
🔹 Релиз — выкатываем в прод с фичетогглами, A/B тестами и мониторингом через Prometheus и Skywalking

👉 Источник

Proglib Academy #буст

📂 Как правильно раскладывать ML-проект по папкам: структура, проверенная временем

Если у вас в проекте лежит model_final_v3.ipynb, train_data_last_really.csv и results_ок.xlsx — пора пересобраться.

ML — это не просто «написал и забыл». Это куча экспериментов, данных, логов, моделей, артефактов. И если всё в куче — ты сам себе враг.

➡️ Вот структура, которая спасёт от хаоса:

project/
│
├── data/                # входные данные (raw, processed)
│   ├── raw/
│   └── processed/
│
├── notebooks/           # Jupyter-ноутбуки для исследований
│
├── src/                 # весь исполняемый код
│   ├── data/            # загрузка и подготовка данных
│   ├── features/        # генерация фичей
│   ├── models/          # обучение, валидация, предсказания
│   └── utils.py         # вспомогательные функции
│
├── reports/             # графики, метрики, результаты
│   └── figures/
│
├── models/              # сохранённые модели (.pkl, .pt, .joblib)
│
├── config/              # yaml/json-конфиги для запуска
│
├── scripts/             # bash/python скрипты запуска пайплайнов
│
├── requirements.txt     # зависимости
└── README.md            # инструкция

🔵 Чтобы знать о машинном обучении все, забирайте наш курс «Базовые модели ML и приложения»

Proglib Academy #буст