Перейти к основному контенту
изучение науки о данных

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
GroupОбучение двух или более человек?Попробуйте DataCamp for Business

Polars read_csv(): быстрый импорт данных CSV в Python

Узнайте, как Polars read_csv() помогает эффективно загружать данные CSV в Python: работа с большими наборами, определение схем и оптимизация производительности.

22 сентября 2026 г.

Azure Functions: триггеры, привязки и размещение простым языком

Узнайте, что такое Azure Functions, как они позволяют строить событийно-ориентированные бессерверные приложения и как сочетаются триггеры, привязки, варианты размещения и рабочие процессы.

22 сентября 2026 г.

Учебник по OpenAI Agents API: создаём агента, который пишет и запускает код в облаке

Создайте и запустите облачного агента с помощью OpenAI Agents API: он проанализирует файлы, выполнит код, проверит результаты и вернёт готовые артефакты по одному запросу.

22 сентября 2026 г.

Как запустить Motif 3 локально с DS4 и превратить его в кодового агента

Запустите оптимизированный Motif-3 Quant на NVIDIA H200 с рантаймом ds4, предоставьте его через совместимый с OpenAI API и интегрируйте с кодовым агентом Pi.

21 сентября 2026 г.

Power Pivot в Excel: пошаговое руководство

Узнайте, как связывать таблицы, писать формулы DAX и создавать интерактивные отчёты прямо в Excel.

21 сентября 2026 г.

Функция VBA InStr: как искать текст в Excel VBA

Узнайте, как использовать функцию VBA InStr для поиска текста внутри строк: синтаксис, примеры, чувствительность к регистру и частые ошибки.

21 сентября 2026 г.

Статистический арбитраж: как работают количественные торговые стратегии

Узнайте, что такое статистический арбитраж, как квантовые трейдеры выявляют временные ценовые взаимосвязи и как стратегии вроде парного трейдинга и возврата к среднему работают на практике.
Vinod Chugani's photo

Vinod Chugani

21 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.

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.

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's photo

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.