Data Science Tutorials
Learn data science and AI with step-by-step tutorials on the DataCamp blog. Master Python, SQL, machine learning, and build your own AI agents.
Откройте для себя категории
Обучение двух или более человек?Попробуйте DataCamp for Business
Учебник по расширению Kimi: автоматизируйте веб-серфинг с ИИ-агентами
Узнайте, как настроить расширение Kimi через Kimi Work и Kimi Code CLI и запустить поиск товаров с извлечением структурированных результатов с сайта.
18 сентября 2026 г.
Что такое flow matching? Путеводитель по генеративным моделям ИИ
Flow matching обучает генеративные модели превращать шум в данные, изучая векторное поле, которое перемещает сэмплы вдоль выбранного вероятностного пути — та же идея, что лежит в основе непрерывных нормализующих потоков и современных диффузионных моделей.
18 сентября 2026 г.
Рекурсивное самоулучшение в ИИ: как это работает и почему это важно
Узнайте, что означает рекурсивное самоулучшение в ИИ, как системы ИИ могут помогать разрабатывать лучший ИИ, насколько сегодняшние модели близки к RSI и почему эта концепция важна для возможностей и безопасности ИИ.
Vinod Chugani
17 сентября 2026 г.
Глубокое обучение с подкреплением: методы, алгоритмы и приложения
Глубокий RL объединяет цикл проб и ошибок обучения с подкреплением с нейросетями, которые обобщают в огромных пространствах состояний.
17 сентября 2026 г.
Как убрать форматирование в Excel: пошаговое руководство
Узнайте, как убрать форматирование в Excel с помощью инструмента Clear Formats, горячих клавиш и других способов, сохранив при этом данные.
16 сентября 2026 г.
Экзогенные и эндогенные переменные: ключевые различия и примеры
Разберите различия между экзогенными и эндогенными переменными, почему эндогенность важна для причинного вывода и регрессии, и как выявлять и устранять эндогенные переменные.
Vinod Chugani
16 сентября 2026 г.
Учебник по API GPT-Live-1: создаём полно-дуплексного голосового ассистента
Следуйте этому учебнику по API GPT-Live-1, чтобы создать полно-дуплексного голосового обучающего ассистента с браузерным WebRTC, делегацией на бэкенд, веб-поиском и подтверждёнными действиями.
15 сентября 2026 г.
Корреляция Спирмена: как количественно оценить нелинейные связи
Узнайте, как ранговая корреляция Спирмена фиксирует зависимости, которые изгибаются, выходят на плато или меняют темп, вместо следования прямой. Научитесь вычислять, интерпретировать и применять её в Python, R и Excel.
15 сентября 2026 г.
Причинно-следственное ML: от предсказания к причине и следствию
Причинное ML сочетает машинное обучение с причинным выводом, чтобы выйти за рамки предсказаний и оценивать, что происходит при вмешательстве. В статье — ключевые концепции, методы, инструменты Python и частые ошибки.
14 сентября 2026 г.
Проверка кода с Claude Code: ловите баги до продакшена
Практическое руководство по ревью Python‑PR’ов для Data Science с помощью Claude Code, GitHub и ultrareview.
14 сентября 2026 г.
Расширенные матрицы: как решать системы уравнений
Узнайте, что такое расширенная матрица, как она представляет системы уравнений и как использовать строковые операции для их решения.
10 сентября 2026 г.
Создайте простой менеджер задач с категориями на Node.js и MongoDB
Узнайте, как организовать задачи по категориям с помощью Node.js и MongoDB. Создайте REST API с конечными точками create, list, get, update, delete и фильтром по категории.
10 сентября 2026 г.