🔥 7 бесплатных интерактивов для аналитиков
Эти сервисы — не просто игрушки, а мощные симуляторы, которые помогают прокачивать аналитику через практику.
Они отлично подходят для подготовки к собеседованиям, изучения новых концепций или просто для того, чтобы «залипнуть» с пользой.
Вот подборка, в которую я сам возвращаюсь снова и снова:
1️⃣ Симулятор стартапа — teachmegrow.com
2️⃣ A/B-тесты на практике — lukasvermeer.nl/confidence
3️⃣ Эволюция доверия — notdotteam.github.io/trust
4️⃣ UX-игра на внимательность — cantunsee.space
5️⃣ UX Arcade — uxcel.com/arcade
6️⃣ Вероятности и статистика на пальцах — seeing-theory.brown.edu
7️⃣ Алгоритмы в картинках — visualgo.net
💡 Сохраняйте, проходите и делитесь с коллегами — это реально полезный интерактив.
@python_be1
Эти сервисы — не просто игрушки, а мощные симуляторы, которые помогают прокачивать аналитику через практику.
Они отлично подходят для подготовки к собеседованиям, изучения новых концепций или просто для того, чтобы «залипнуть» с пользой.
Вот подборка, в которую я сам возвращаюсь снова и снова:
1️⃣ Симулятор стартапа — teachmegrow.com
2️⃣ A/B-тесты на практике — lukasvermeer.nl/confidence
3️⃣ Эволюция доверия — notdotteam.github.io/trust
4️⃣ UX-игра на внимательность — cantunsee.space
5️⃣ UX Arcade — uxcel.com/arcade
6️⃣ Вероятности и статистика на пальцах — seeing-theory.brown.edu
7️⃣ Алгоритмы в картинках — visualgo.net
💡 Сохраняйте, проходите и делитесь с коллегами — это реально полезный интерактив.
@python_be1
notdotteam.github.io
Эволюция доверия
интерактивное руководство теории игр о том, зачем и как мы доверяем друг другу
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Красивое: нашёл визуализацию (https://bbycroft.net/llm), 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.
Полезно и залипательно (https://bbycroft.net/llm)
@python_be1
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.
Полезно и залипательно (https://bbycroft.net/llm)
@python_be1
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
⚡️КРАСИВЫЙ JSON ИЗ СЛОВАРЯ ЗА 1 СТРОКУ
Сегодня разберём крутую и полезную фишку — как с помощью Python одной строчкой красиво форматировать словарь в JSON с отступами.
Это особенно удобно при отладке, логировании или подготовке данных для API. Больше не нужно вручную настраивать pprint — просто используй json.dumps с параметрами indent и ensure_ascii!
@python_be1
Сегодня разберём крутую и полезную фишку — как с помощью Python одной строчкой красиво форматировать словарь в JSON с отступами.
Это особенно удобно при отладке, логировании или подготовке данных для API. Больше не нужно вручную настраивать pprint — просто используй json.dumps с параметрами indent и ensure_ascii!
@python_be1
Нашли огромную библиотеку, где собрано 500+ проектов с ИИ-агентами
Внутри:
🟢Проекты из разных сфер — разработка, финансы, медиа, автоматизация, анализ данных, медицина;
🟢 Есть примеры на популярных фреймворках: CrewAI, AutoGen, LangGraph. И, разумеется, ссылки на код и исходники. Идеально, чтобы вдохновиться и запустить свой проект.
GitHub для стартаперов здесь (https://github.com/ashishpatel26/500-AI-Agents-Projects) 💪
@python_be1
Внутри:
🟢Проекты из разных сфер — разработка, финансы, медиа, автоматизация, анализ данных, медицина;
🟢 Есть примеры на популярных фреймворках: CrewAI, AutoGen, LangGraph. И, разумеется, ссылки на код и исходники. Идеально, чтобы вдохновиться и запустить свой проект.
GitHub для стартаперов здесь (https://github.com/ashishpatel26/500-AI-Agents-Projects) 💪
@python_be1
GitHub
GitHub - ashishpatel26/500-AI-Agents-Projects: The 500 AI Agents Projects is a curated collection of AI agent use cases across…
The 500 AI Agents Projects is a curated collection of AI agent use cases across various industries. It showcases practical applications and provides links to open-source projects for implementation...
Нашли полезный инструмент для обработки PDF-файлов — Stirling. Умеет редактировать, соединять, разделять и сжимать документы.
Есть функция конвертации PDF в любой нужный формат, и наоборот. Также можно редактировать файлы и добавлять туда подписи и изображения.
Сохраняем к себе тут (https://github.com/Stirling-Tools/Stirling-PDF).
@python_be1
Есть функция конвертации PDF в любой нужный формат, и наоборот. Также можно редактировать файлы и добавлять туда подписи и изображения.
Сохраняем к себе тут (https://github.com/Stirling-Tools/Stirling-PDF).
@python_be1
📢 Новое исследование от Google Research — прорыв в автоматической генерации научного кода экспертного уровня.
💡 Идея проста и мощна: объединить LLM + Tree Search и превратить написание научного софта в управляемый поиском процесс.
Каждая сгенерированная программа получает числовую оценку (например, точность прогноза или качество интеграции данных).
LLM снова и снова переписывает код, запускает его в песочнице, а дерево поиска сохраняет лучшие ветви и отбрасывает слабые.
🔑 Основные результаты:
- Система вышла на экспертный уровень, превзойдя сильные базовые методы в биологии, эпидемиологии, геоанализе, нейронауках, временных рядах и численных методах.
- Скорость обучения: <2 часов на 1 T4 против 36 часов на 16 A100.
- В биоинформатике модель придумала 40 новых методов анализа данных одиночных клеток, обогнавших лучшие человеческие алгоритмы.
- В эпидемиологии разработала 14 моделей, установивших SOTA в прогнозировании госпитализаций по COVID-19.
🚀 Вывод: как только задача формулируется через простую метрику, LLM в связке с деревом поиска способен автоматически создавать и улучшать научный код, достигая уровня лучших экспертов.
🟢repo: https://github.com/Simple-Efficient/RL-Factory
🟢abs: https://arxiv.org/pdf/2509.06980
@python_be1
💡 Идея проста и мощна: объединить LLM + Tree Search и превратить написание научного софта в управляемый поиском процесс.
Каждая сгенерированная программа получает числовую оценку (например, точность прогноза или качество интеграции данных).
LLM снова и снова переписывает код, запускает его в песочнице, а дерево поиска сохраняет лучшие ветви и отбрасывает слабые.
🔑 Основные результаты:
- Система вышла на экспертный уровень, превзойдя сильные базовые методы в биологии, эпидемиологии, геоанализе, нейронауках, временных рядах и численных методах.
- Скорость обучения: <2 часов на 1 T4 против 36 часов на 16 A100.
- В биоинформатике модель придумала 40 новых методов анализа данных одиночных клеток, обогнавших лучшие человеческие алгоритмы.
- В эпидемиологии разработала 14 моделей, установивших SOTA в прогнозировании госпитализаций по COVID-19.
🚀 Вывод: как только задача формулируется через простую метрику, LLM в связке с деревом поиска способен автоматически создавать и улучшать научный код, достигая уровня лучших экспертов.
🟢repo: https://github.com/Simple-Efficient/RL-Factory
🟢abs: https://arxiv.org/pdf/2509.06980
@python_be1
📝 PDF-Extract-Kit (https://github.com/opendatalab/PDF-Extract-Kit) — библиотека для извлечения данных из PDF-файлов с поддержкой сложных документов с помощью моделей компьютерного зрения!
🔍 Основные особенности:
🌟 Точное извлечение текста и таблиц из структурированных и неструктурированных PDF, включая многостраничные таблицы и иерархические блоки!
🌟 OCR-интеграция, позволяющая обрабатывать PDF-документы с отсканированными изображениями!
🌟 Гибкий API на Python, что делает его удобным для анализа и интеграции в приложения!
🔐 Лицензия: AGPL-3.0
🖥 Github (https://github.com/opendatalab/PDF-Extract-Kit)
@python_be1
🔍 Основные особенности:
🌟 Точное извлечение текста и таблиц из структурированных и неструктурированных PDF, включая многостраничные таблицы и иерархические блоки!
🌟 OCR-интеграция, позволяющая обрабатывать PDF-документы с отсканированными изображениями!
🌟 Гибкий API на Python, что делает его удобным для анализа и интеграции в приложения!
🔐 Лицензия: AGPL-3.0
🖥 Github (https://github.com/opendatalab/PDF-Extract-Kit)
@python_be1
Айтишник написал скрипт для спасения от неловких разговоров в один клик.
Как только ему становится тяжело с собеседником, он запускает приложение. Через минуту от бота поступает звонок с реального номера, и парень отходит «поговорить».
Код мечты интроверта можно подсмотреть тут (https://www.reddit.com/r/SideProject/comments/1nd5jse/i_wrote_a_script_that_gives_me_a_fake_phone_call/).
@python_be1
Как только ему становится тяжело с собеседником, он запускает приложение. Через минуту от бота поступает звонок с реального номера, и парень отходит «поговорить».
Код мечты интроверта можно подсмотреть тут (https://www.reddit.com/r/SideProject/comments/1nd5jse/i_wrote_a_script_that_gives_me_a_fake_phone_call/).
@python_be1
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
⚡️ На чистом SQL запустили легендарный DOOM — прямо внутри базы данных CedarDB!
Игра не просто работает, а поддерживает многопользовательский режим, отрисовывая всё с помощью ASCII-графики.
Каждый компонент — от рендера до синхронизации игроков — написан исключительно на SQL-запросах.
🎮 GitHub для настоящих ценителей извращённого кода: https://github.com/cedardb/DOOMQL
@python_be1
Игра не просто работает, а поддерживает многопользовательский режим, отрисовывая всё с помощью ASCII-графики.
Каждый компонент — от рендера до синхронизации игроков — написан исключительно на SQL-запросах.
🎮 GitHub для настоящих ценителей извращённого кода: https://github.com/cedardb/DOOMQL
@python_be1
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Минутка высокоинтеллектуального — разработчик привязал звуки пердежа к датчику угла наклона экрана.
Идеально поставить коллеге, если он забыл залочить комп. 🤡
GitHub здесь. (https://github.com/iannuttall/fartscroll-lid)
@python_be1
Идеально поставить коллеге, если он забыл залочить комп. 🤡
GitHub здесь. (https://github.com/iannuttall/fartscroll-lid)
@python_be1
My Python Eggs — не просто репозиторий, а настоящая чёрный ящик Python-магии.
Бесплатная коллекция готовых решений для любых задач:
💬 парсеры для сайтов;
💬 загрузчики для соцсетей;
💬 утилиты для анализа «железа»;
💬 сетевые инструменты и куча других полезных наработок.
Для новичка это идеальный старт: открываешь, разбираешься и учишься на реальных примерах.
Для опытного разработчика — готовый арсенал, чтобы сэкономить время и не писать велосипед.
⚙️ GitHub/Инструкция (https://github.com/geekcomputers/Python)
@python_be1
Бесплатная коллекция готовых решений для любых задач:
💬 парсеры для сайтов;
💬 загрузчики для соцсетей;
💬 утилиты для анализа «железа»;
💬 сетевые инструменты и куча других полезных наработок.
Для новичка это идеальный старт: открываешь, разбираешься и учишься на реальных примерах.
Для опытного разработчика — готовый арсенал, чтобы сэкономить время и не писать велосипед.
⚙️ GitHub/Инструкция (https://github.com/geekcomputers/Python)
@python_be1
GitHub
GitHub - geekcomputers/Python: My Python Examples
My Python Examples. Contribute to geekcomputers/Python development by creating an account on GitHub.
🖥 Полный гайд по реальным SQL-вопросам с собеседований
Введение. Собеседования на позиции, связанные с данными (аналитики, инженеры, ученые данных), всё чаще включают нестандартные и продвинутые вопросы по SQL.
Большие технологические компании (Google, Amazon и др.) предъявляют высокие требования: важна не только правильность запроса, но и умение оптимизировать его и разбираться в реальных бизнес-данных[1][2].
В этом гайде мы разберем категории наиболее распространенных сложных SQL-задач с реальных собеседований – от платформ вроде DataLemur, LeetCode, StrataScratch – и подробно поясним решения.
Каждая задача сопровождена анализом: условие, оптимальный подход, используемые SQL-конструкции, возможные ошибки и финальное решение (для PostgreSQL и MySQL, с указанием различий где необходимо).
В конце добавлен отдельный раздел о современных базах данных, включая векторные БД (Pinecone, Weaviate, Milvus и др.), с примерами того, что могут спросить про них на собеседовании и как выглядят SQL-подобные запросы для работы с векторами.
https://uproger.com/polnyj-gajd-po-realnym-sql-voprosam-s-sobesedovanij/
@python_be1
https://uproger.com/polnyj-gajd-po-realnym-sql-voprosam-s-sobesedovanij/
Введение. Собеседования на позиции, связанные с данными (аналитики, инженеры, ученые данных), всё чаще включают нестандартные и продвинутые вопросы по SQL.
Большие технологические компании (Google, Amazon и др.) предъявляют высокие требования: важна не только правильность запроса, но и умение оптимизировать его и разбираться в реальных бизнес-данных[1][2].
В этом гайде мы разберем категории наиболее распространенных сложных SQL-задач с реальных собеседований – от платформ вроде DataLemur, LeetCode, StrataScratch – и подробно поясним решения.
Каждая задача сопровождена анализом: условие, оптимальный подход, используемые SQL-конструкции, возможные ошибки и финальное решение (для PostgreSQL и MySQL, с указанием различий где необходимо).
В конце добавлен отдельный раздел о современных базах данных, включая векторные БД (Pinecone, Weaviate, Milvus и др.), с примерами того, что могут спросить про них на собеседовании и как выглядят SQL-подобные запросы для работы с векторами.
https://uproger.com/polnyj-gajd-po-realnym-sql-voprosam-s-sobesedovanij/
@python_be1
https://uproger.com/polnyj-gajd-po-realnym-sql-voprosam-s-sobesedovanij/
UPROGER | Программирование
Полный гайд по реальным SQL-вопросам с собеседований
Введение. Собеседования на позиции, связанные с данными (аналитики, инженеры, ученые данных), всё чаще включают нестандартные и продвинутые вопросы по SQL. Большие технологические компании (Google, Amazon и др.) предъявляют высокие требования: важна не только…
Парсим ЛЮБЫЕ данные из интернета за секунду — нашли ОГРОМНЫЙ сборник библиотек, веб-сервисов и локальных инструментов, которые помогут собрать информацию для ваших задач.
• Спарсить получится ВСЁ: пикчи, видео, метаданные, аудио, документы, теги, SEO-данные, метрики ресурса, посетителей и еще КУЧУ ВСЕГО.
• В основе инструментов лежат самые популярные и действенные языки программирования на данный момент: Python, PHP, JS и Go.
• Все сервисы имитируют поведение реального ЧЕЛОВЕКА на сайтах и обойдут любые ограничения от простой капчи до продвинутых защитных барьеров.
• К каждому сервису дана ПОДРОБНАЯ инструкция — разберется даже пятиклассник.
• Все программы регулярно обновляются и поддерживаются разработчиками.
😶😶😶😶😶😶😶😶😶
Извлекаем любые данные для своих проектов — тут. (https://github.com/lorien/awesome-web-scraping)
👍
@python_be1
• Спарсить получится ВСЁ: пикчи, видео, метаданные, аудио, документы, теги, SEO-данные, метрики ресурса, посетителей и еще КУЧУ ВСЕГО.
• В основе инструментов лежат самые популярные и действенные языки программирования на данный момент: Python, PHP, JS и Go.
• Все сервисы имитируют поведение реального ЧЕЛОВЕКА на сайтах и обойдут любые ограничения от простой капчи до продвинутых защитных барьеров.
• К каждому сервису дана ПОДРОБНАЯ инструкция — разберется даже пятиклассник.
• Все программы регулярно обновляются и поддерживаются разработчиками.
😶😶😶😶😶😶😶😶😶
Извлекаем любые данные для своих проектов — тут. (https://github.com/lorien/awesome-web-scraping)
👍
@python_be1
🖥 Гайд по собеседованию Python-разработчика (Middle) 2025 года
В этом гайде собраны реальные и актуальные вопросы из интервью в крупных технологических компаниях и стартапах (Google, Amazon, Stripe, Booking и др.).
Каждая тема разобрана через призму того, что именно проверяют интервьюеры, как лучше структурировать ответ и какие подводные камни важно учитывать.
👉 Гайд: https://uproger.com/gajd-po-sobesedovaniyu-python-razrabotchika-middle-2025-goda/
@python_be1
В этом гайде собраны реальные и актуальные вопросы из интервью в крупных технологических компаниях и стартапах (Google, Amazon, Stripe, Booking и др.).
Каждая тема разобрана через призму того, что именно проверяют интервьюеры, как лучше структурировать ответ и какие подводные камни важно учитывать.
👉 Гайд: https://uproger.com/gajd-po-sobesedovaniyu-python-razrabotchika-middle-2025-goda/
@python_be1
🚀 Обучение LLM-агентов для многоповоротного принятия решений
AgentGym-RL — это фреймворк для тренировки LLM-агентов, способных принимать решения в сложных многоповоротных сценариях с использованием методов усиленного обучения. Он предлагает разнообразные реальные сценарии и поддерживает популярные алгоритмы RL, улучшая производительность моделей до уровня коммерческих решений.
🚀 Основные моменты:
- Модульная система для гибкости и расширяемости.
- Поддержка различных реальных сред, включая веб-навигацию и глубокий поиск.
- Метод ScalingInter-RL для стабильного обучения агентов.
- Интерактивный интерфейс для визуализации взаимодействий.
📌 GitHub: https://github.com/WooooDyy/AgentGym-RL
#python
@python_be1
AgentGym-RL — это фреймворк для тренировки LLM-агентов, способных принимать решения в сложных многоповоротных сценариях с использованием методов усиленного обучения. Он предлагает разнообразные реальные сценарии и поддерживает популярные алгоритмы RL, улучшая производительность моделей до уровня коммерческих решений.
🚀 Основные моменты:
- Модульная система для гибкости и расширяемости.
- Поддержка различных реальных сред, включая веб-навигацию и глубокий поиск.
- Метод ScalingInter-RL для стабильного обучения агентов.
- Интерактивный интерфейс для визуализации взаимодействий.
📌 GitHub: https://github.com/WooooDyy/AgentGym-RL
#python
@python_be1
Скидываем написание кода на ChatGPT: ИИ-агент Codex мощно обновился. Теперь он работает (https://openai.com/index/introducing-upgrades-to-codex/) на базе новой модели GPT-5-Codex.
Это специальная версия GPT-5, заточенная под написание кода агентом. В бенчмарке SWE-bench она набрала 74,5%. Агент стал меньше ошибаться, быстрее находить баги и лучше работать с большими задачами на несколько часов.
Протестить можно везде, где был доступен Codex и до этого — даже на телефоне или в браузере (https://openai.com/codex/).
@python_be1
Это специальная версия GPT-5, заточенная под написание кода агентом. В бенчмарке SWE-bench она набрала 74,5%. Агент стал меньше ошибаться, быстрее находить баги и лучше работать с большими задачами на несколько часов.
Протестить можно везде, где был доступен Codex и до этого — даже на телефоне или в браузере (https://openai.com/codex/).
@python_be1
Академия Алгоритмов и Систем делится новыми материалами по основам программирования на языке Python!
https://rutube.ru/plst/1188041/
Для кого эта серия?
🔥 Для новичков, начинающих свой путь в программировании.
🔥 Для тех, кто хочет расширить свои знания и умения в сфере IT.
Как часто выходят новые видео?
- Интервал публикации видео 1-5 дней!
Наслаждайтесь процессом обучения и создайте свой собственный путь в мире программирования! 🚀
@python_be1
https://rutube.ru/plst/1188041/
https://rutube.ru/plst/1188041/
Для кого эта серия?
🔥 Для новичков, начинающих свой путь в программировании.
🔥 Для тех, кто хочет расширить свои знания и умения в сфере IT.
Как часто выходят новые видео?
- Интервал публикации видео 1-5 дней!
Наслаждайтесь процессом обучения и создайте свой собственный путь в мире программирования! 🚀
@python_be1
https://rutube.ru/plst/1188041/
RUTUBE
Основы языка программирования Python – смотреть плейлист, все 9 видео подборки от "Академия Алгоритмов и Систем" онлайн в хорошем…
Основы языка программирования Python подготовил для Вас 9 видеороликов - смотри онлайн бесплатно!