🖥 Подробный вводный курс по парсингу на Python 2026 года

В этом бесплатном курсе вы шаг за шагом научитесь собирать данные с веб-сайтов с помощью Python. Мы начнём с основ парсинга (скрапинга) - автоматического сбора информации с веб-страниц – и постепенно перейдём к более продвинутым темам.

Материал разбит на модули с понятными примерами и практическими заданиями после каждой темы. Курс рассчитан на начинающих и продолжающих (junior/middle) разработчиков, знакомых с основами Python.

📌 Гайд

⚡️Пошаговый план: как получить оффер на аналитика в 2026 году?

Приглашаем на бесплатный вебинар, где Андрон Алексанян - эксперт в области аналитики и CEO школы аналитики Simulative — в прямом эфире разберет все важные аспекты в работе аналитика, а также расскажет как получить оффер быстрее других.

Это очень полезное событие для тех кто только зашел в аналитику и для тех, кто хочет в нее зайти в ближайшее время. Особенно если вы не понимаете, какие навыки действительно важны или боитесь, что без опыта вас не возьмут на работу. Кстати тут разберут и возрастной аспект: как стать аналитиком в 30/40/50 лет и т.д.

На вебинаре будет:
🟠Разберем полный роадмап: что учить, в каком порядке, до какого уровня;
🟠Структура хорошего портфолио с примерами;
🟠Что говорят реальные наниматели - какие у них сейчас требования:

— Покажем реальные примеры, как оформить резюме и портфолио, чтобы привлекать внимание;
— Обсудим какие отклики работают, а какие сразу отправляют в корзину;
— Изнанка найма: инсайдерский взгляд на процессы отбора

🟠 Практические техники для новичков: разберём, как компенсировать недостаток опыта и быстро закрывать пробелы в знаниях.

💬 Всем зарегистрировавшимся Simulative пришлют полезный материал — карту компетенций аналитика данных со всеми нужными инструментами для освоения.

😶Зарегистрироваться на бесплатный вебинар

🖥 SQL задачка на внимательность (и одна классическая ловушка)

У тебя есть таблица логов. Нужно найти пользователей, которые заходили 3 дня подряд.

Таблица:
- user_id
- event_date (DATE)

Задача:
Верни user_id и дату третьего дня серии (то есть конец 3-дневной цепочки).

Ловушка:
1) В один день может быть несколько событий - их нельзя считать как разные дни
2) Дни должны идти подряд по календарю (не “3 записи подряд”)

-- PostgreSQL / MySQL 8+ (через window functions)
WITH uniq_days AS (
  SELECT DISTINCT user_id, event_date
  FROM user_events
),
grp AS (
  SELECT
    user_id,
    event_date,
    event_date
      - INTERVAL '1 day' * (ROW_NUMBER() OVER (PARTITION BY user_id ORDER BY event_date))
      AS anchor
  FROM uniq_days
),
runs AS (
  SELECT
    user_id,
    MIN(event_date) AS start_day,
    MAX(event_date) AS end_day,
    COUNT(*) AS days_cnt
  FROM grp
  GROUP BY user_id, anchor
)
SELECT user_id, end_day AS third_day
FROM runs
WHERE days_cnt >= 3
ORDER BY user_id, third_day;

Почему это работает:
- DISTINCT убирает повторы в один день
- “anchor” превращает подряд идущие даты в одну группу
- дальше считаем длину серии и берём конец

📌 Банхаммер Anthropic: как потерять доступ к API, заставив Claude писать инструкции для Claude.

Любопытный кейс португальского разработчика Хуго Даниэля, который решил поиграть в жесткую автоматизацию с Сlaude Сode. и проиграл

Хуго был активным пользователем Сlaude, тратил 220 евро в месяц и однажды решил настроить генерацию шаблонных файлов для новых проектов двумя агентами. Схема была примерно такая:

🟢Claude A (в одном окне): отвечает за обновление файла CLAUDE.md. Это файл с контекстом и инструкциями, как вести себя модели в конкретном проекте.

🟢Claude B (в другом окне): пытается выполнять задачи внутри этого проекта, используя инструкции из CLAUDE.md.

🟠Loop: когда Claude B косячил, Хуго копировал ошибку, скармливал ее Claude A и говорил: "Поправь инструкции, чтобы этот дурак больше так не делал".

В какой-то момент Claude A, видимо, устал от тупости коллеги и начал генерировать инструкции капсом, чтобы жестко задать поведение - файл наполнился директивами, которые выглядели как System Prompts.

🟡На этом этапе Хуго и получил бан от Anthropic.

Гипотеза бана в том, что сработали эвристики защиты от Prompt Injection. Система безопасности Anthropic увидела, что пользователь генерирует и скармливает модели текст, который структурно и лексически выглядит как системные инструкции. Вобщем, для алгоритмов безопасности это выглядит как попытка джейлбрейка.

Ожидаемо, саппорт хранил молчание: ни через систему апелляции (она, кстати на Google Forms), ни письма в поддержку не дали результатов. Через насколько дней пришел только молчаливый возврат средств за подписку. Так что причины блокировки так и остались гипотезой.

🟡Автор справедливо замечает: хорошо, что это был не Google.

Если бы подобный эксперимент проводился у "Корпорации Добра" - сработал бы их вездесущий триггер на "злонамеренную активность", и человек мог бы потерять Gmail, Google Photos, документы и получить кирпич вместо Android-смартфона.

История Хуго - хорошее напоминание о том, что модерация в ИИ сейчас - это черный ящик.

Если вы занимаетесь авто-генерацией промптов, которые выглядят как системные инструкции (то, что называют meta-prompting и scaffolding) - вы ходите по минному полю.



@ai_machinelearning_big_data

#AI #ML #Story #Anthropic