from ilyin import wisdom — разбираемся в библиотеках Python с Александром Ильиным 📣

Вы уже слышали про списки и векторы, прошли курсы по основам Python, открывали Google Colab и даже писали import something... Но как всё это прикрутить к реальным данным — особенно если они с приставкой bio — остается загадкой?

🐍 Если с уровня «А1» на змеином языке никак не сдвинуться, то пора по библиотекам! Зовем всех на бесплатный вебинар: «Как выбрать нужную библиотеку в Python под задачу? С чего начать работу с библиотекой?»

Когда? Эта суббота, 18 октября, в 12:00 мск

Вместе с матерым преподавателем Александром Ильиным:
• разберетесь, зачем вообще нужны библиотеки и где их искать
• научитесь устанавливать и импортировать их без страха ошибок
• узнаете, какие пакеты помогают работать с биологическими данными
• подберете решения под конкретные задачи и быстро проверите их в Jupyter

Во время встречи можно задавать вопросы вживую. Александр разберет ваш кейс и подскажет, с чего начать 💬

А еще в конце вебинара вы получите подборку must-have библиотек и рекомендации для прокачки навыка, который значительно расширит ваши карьерные возможности.

«Читательский билет» в мир Python-библиотек здесь: clck.ru/3PkJZZ 🔗

Доверяй и не проверяй: вайб-кодинг

В феврале этого года с твита Андрея Карпатого зародился термин вайб-кодинг (ВК), и вот уже весь 2025 проходит под его знаком. ВК — это когда ты полностью доверяешь LLM (к примеру, ChatGPT, GitHub Copilot или CursorAI) написание программы. Текстовыми или голосовыми промтами ты излагаешь свою идею, нейросеть кодит, ты принимаешь, запускаешь, если ошибка — просишь пофиксить, снова запускаешь и т.д. Никакого код-ревью! ВК делает программирование доступным всем и, возможно, даже заменит опытных айтишников. Но так ли хорош ВК, как кажется на первый взгляд?

⚠️ Warning: обычно те, кто раздают советы, уже умеют программировать и отнюдь не на уровне junior. Скажем, Андрей Карпатый — очень прошаренный разработчик, сооснователь OpenAI и экс-руководитель проекта автопилота Tesla, автор крутого блога по нейросетям. Ему никакие LLM не нужны: он вайб-кодит по фану. Новичкам не стоит примерять рекомендации таких гуру сразу на себя

Итак, какие подводные камни ВК?

🧌 Непредсказуемость: генеративный ИИ до сих пор может ошибаться в самых простых вещах: чат-боты плохо считают (2010 год был 15 лет назад? ИИ: нет), и в программировании делают ошибки. Результаты нейросети носят вероятностный характер: на один и тот же инпут, может быть получен разный аутпут. Компьютерные программы, наоборот, должны вести себя однозначно.
⌛️ Псевдоэкономия времени: вайб-код — это черный ящик, его трудно интерпретировать и, соответственно, исправить руками, а отладка с помощью нейросети не так проста. Когда вы просите LLM устранить ошибку в коде, вы можете столкнуться с непониманием: играет роль и двусмысленность, зашитая в человеческом языке, на котором пишутся промты. В результате нужно просить внести правки снова и снова. Процесс может затянуться и свести на нет заявленную скорость.
🧠 Шаблонность: ИИ хорошо справится с небольшими кусками кода для типовых задач. Но когда нужны креативные решения, инновации и тонкая чуйка — тут ИИ слаб.
📏 Ограничение размера контекстного окна: если перебрать с числом токенов, модель может остановиться на полпути генерации кода.
📜 Устаревшая документация и синтаксис: ИИ может не знать про апдейты библиотек, фреймворков (например, недавно вышел настоящий пи-тон 3.14) и использовать deprecated функции (нежелательные и замененные на новые в свежих версиях), а также не учитывать зависимости.
🌀 Галлюцинации: ИИ может ссылаться на неопределенные переменные или функции, написать красивые, но совершенно излишние фрагменты кода, обратиться к ненастоящим или даже вредоносным пакетам.
🐢 Неоптимальные решения: нейросети не озабочены вопросами производительности и эффективности алгоритмов.
🔒 Неполные знания: LLM тренировались на публичном коде с GitHub и подобных хранилищ, без доступа к корпоративному закрытому коду, отсюда — незнание узких областей и непонимание контекста и специфики вашего проекта/домена.
🧩 Трудности интеграции: вайб-код часто пишется несвязанными блоками без соблюдения code style и практик разработки ПО, так что отдельные куски потом невозможно объединить в единое целое.
🥷 Безопасность: нейросети обучались в том числе на коде с уязвимостями и могут их воспроизводить, что чревато утечкой конфиденциальных данных.
⚖️ Этика: кто будет отвечать за работу сгенеренного кода, если он приведет к опасной ошибке, допустим, удалит базу данных?

TL;DR: вайб-кодинг позволяет получить сносный одноразовый код для быстрой проверки идеи, но несет риски для серьезных долгосрочных проектов. Лучше использовать ИИ как друга-сеньора и кодить собственноручно. Так что без знания хотя бы одного языка программирования пока не обойдешься🙁

👉 Поэтому ждем вас завтра на вебинаре по Python в 12:00 мск, чтобы не умереть за вайб-дебаггингом

#бластим_технологии

👍 Курс по Python, который подстраивается под вас

«Python для анализа данных в науке» собирает участников с разным уровнем подготовки. Некоторые уже писали скрипты, а для кого-то Jupyter выглядит как планета с ошибкой в названии. Каждый продвигается в своем темпе, но все чувствуют себя комфортно.

Мы специально выстроили обучение так, чтобы:
• кто только начинает — не терялся и не чувствовал давления
• кто уже что-то умеет — не скучал и находил для себя массу нового и полезного

Преподаватель Александр Ильин и команда технических ассистентов ведут вас почти за руку в мир Python не только на лекциях. Они помогают разбирать домашние задания и проекты, созваниваются лично, объясняют ошибки и поддерживают на каждом этапе. Фактически становятся персональными репетиторами.

При этом сохраняются все плюсы группового формата:
• поддержка и мотивация от единомышленников
• обмен опытом с коллегами
• возможность выйти из «информационного пузыря» и завести полезные знакомства

А все занятия остаются с вами и после окончания курса: можно пересматривать уроки, освежать знания и быть уверенным, что ничего не упустили.

Каждый профессионал когда-то начинал с нуля. Главное, сделать первый шаг, а дальше мы вас подхватим. Python — совсем не страшно. Гораздо страшнее упустить проект мечты из-за нехватки базового навыка.

⚠️ Сегодня ещё можно записаться по цене до повышения.

Подробности и регистрация здесь: clck.ru/3PoqDg

💰 Карьера и зарплаты в науке и биотехе — тренды 2025
[онлайн-встреча на животрепещущую тему в эту пятницу]

Недавно мы выпустили обзор зарплат в биотехе. Но какие процессы скрываются за цифрами и графиками? Что мешает кандидатам получать хорошие офферы? Где острый дефицит специалистов? Почему кто-то зарабатывает вдвое больше, а работает в два раза меньше? Оживить сухую статистику, подсветить незримые тренды, поделиться инсайтами могут только профессионалы, которые давно варятся в теме.

24 октября 19:00 мск Бластим приглашает ученых, аспирантов, студентов и всех желающих на открытый вебинар с Екатериной Титовой — просканировать рынок с точки зрения HR.

Что обсудим:

• что нас удивило и обеспокоило, когда мы делали обзор 2025
• динамика зарплат за последние годы, разница между регионами и отраслями
• факторы, влияющие на уровень дохода: опыт, софт-скиллс или степень?
• почему hh больше не работает?
• тенденции рынка и новые ниши в эпоху ИИ
• ответы на вопросы

Если вы в прострации и не понимаете, сколько стоят ваши навыки, но осознаете, что необходимы карьерные изменения — не пропустите.

↗️ Зарегистрироваться на вебинар

Каждый участник получит чек-лист «Как составить идеальное CV»

🐉 Аспирантура в Гонконге у Петра Лидского — старение, иммунология, инфекции
 
В новую лабораторию в Городском Университете Гонконга (City University of Hong Kong) требуются аспиранты. Лаборатория работает на стыке геронтологии, эволюционной биологии, вирусологии и иммунологии. Проекты очень амбициозные, ведь идея Петра Лидского и его коллег в том, что старение — программа, эволюционировавшая для того, чтобы ограничивать эпидемии инфекционных болезней. Тем самым получается, иммунная система — ключевой игрок в старении.

В лабе сейчас разрабатываются два направления, связанных друг с другом общей идеологией:

1️⃣ Вирусология в клеточных культурах и в мышах. Предстоит изучать взаимодействия между вирусами и сенесцентными клетками. Биологическая роль сенесцентных клеток до конца не выяснена, и в лаборатории разрабатывается модель, согласно которой они эволюционировали как часть врожденного иммунитета для защиты от вирусов.
2️⃣ Математическое моделирование. Объяснить экологию и эволюцию старения при помощи эпидемиологических моделей. Вот статьи, разъясняющие концепцию:
doi.org/10.1016/j.tree.2022.08.003
doi.org/10.1073/pnas.1920988117

📗 Книжка:
https://www.piter.com/collection/new/product/starenie-pochemu-evolyutsiya-ubivaet

Ссылки на презентации и интервью:

📌 https://youtu.be/tm5RyYKYzPo?si=RgEbOMCwGM4-Mpt8
📌 https://youtu.be/9AqPqr8sMxI?si=sre0L8rgf-OHDmwR
📌 https://youtu.be/q29OU6EzhGM?si=tswwe3fM0iblX_4y
📌 https://youtu.be/Er9KXmc2vbY?si=CejyYewNYFsz7h9m
📌 https://youtu.be/68wGb_ndKT8?si=wiCc9oh0fe-wSnsU

 
Требования:
• научный энтузиазм, здоровое желание впахивать и делать международную научную карьеру
• хорошие оценки
• хороший английский
Желательно:
• наличие публикаций
• опыт работы
• диплом хорошего университета (в списке топ-10 в РФ с точки зрения любого рейтингового агентства)

Лучшим соискателям будет предложено податься на престижную гонконгскую аспирантуру:
https://cerg1.ugc.edu.hk/hkpfs/index.html
 
💰 Зарплата:
16000 HKD = 2000 USD
28000 HKD = 3600 USD (если выиграете стипендию)

↗️ Откликнуться на сайте: https://blastim.com.ru/job/6356/

#бластим_рекомендует #бластим_вакансии

🌐 Жизнь меняется быстрее, чем пишется диссертация

Искусственный интеллект освобождает нас от рутины и меняет целые профессии. Привычные карьерные траектории из «Жизни замечательных людей» перекраиваются прямо у нас на глазах. Кажется, что вокруг все пробуют новое, а ты стоишь на месте?

Сегодня быть только исследователем как будто недостаточно. Хочется попробовать себя и в индустрии, и в инновациях, а, может быть, и в собственном стартапе. Раньше бы сказали, что такие метания про неуверенность и страх выбора. Но в наших реалиях это уже про желание раскрыть все стороны своего потенциала. И всё же, что делать, если ты знаешь, что можешь больше, но рынок будто не слышит?

Мир развивается и Бластим вместе с ним

Встречайте наш обновленный курс «Карьера в науке и не только», который поможет поверить в себя, выйти за пределы своей лаборатории и уверенно построить карьеру в науке или индустрии. Теперь вас ждет целая экосистема развития:

💬 Ваш личный карьерный ИИ-агент
Анализирует ваш профессиональный опыт, помогает адаптировать его под требования вакансий и создает итоговую версию резюме.

💬 Живые встречи и обратная связь
Групповая работа поможет задать темп и дойти до результата. Вы отточите навыки самопрезентаиции, а mock-интервью с представителями реальных компаний позволит получить реальный опыт и честный фидбэк.

Курс доступен в трех тарифных вариантах под разные цели и темп: от самостоятельного прохождения до полного сопровождения. Но во всех вариантах сохраняется системный подход команды экспертов по цене ниже отдельных личных консультаций ❗️

🔗 Подробности и истории наших выпускников: clck.ru/3PtLbA

Тратить время на «разберемся по ходу» — роскошь, которую уже никто не может себе позволить. А хороший план — это 50% успеха и путь к работе, которая приносит удовольствие, а не седые волосы.

💵 Economy. Just economy. Ну, иконами так иконами!

Уже сегодня в 19:00 мск на вебинаре приглашенный эксперт Екатерина Титова выведет рынок биотеха на чистую воду — нас ожидают самые горячие инсайды 🔥 А поможет ей в этом прекрасная Александра из Бластим, которая расскажет, как (спойлер: тяжело!) команда делала обзор зарплат 2025.

↗️ Ждем всех: clck.ru/3PubD5
↗️ Ждем всех: clck.ru/3PubD5
↗️ Ждем всех: clck.ru/3PubD5

Как меняется спрос на специалистов? Устроиться в международную компанию с российским дипломом — это реально? Влияет ли пол, возраст и наличие степени на уровень зп? Как выиграть от бурного процесса слияния биотеха и AI?

Приходите узнать правду и задать свои вопросы ✝️

Кнутом и пряником — дрессируем своего питона

От беллетристики до монументальных трактатов — подготовили для вас подборку книг по программированию на Python и алгоритмам.

📖 Кристиан Майер — Однострочники Python ≈ 200+ стр.

Майер — питонист с PhD в computer science и основатель платформы Finxter. Книга показывает, как решать самые разные задачи буквально (!) одной строчкой кода: алгоритмы, регулярки, data science и машинное обучение. Полезна тем, кто хочет писать лаконично.

📖 Адитья Бхаргава — Грокаем алгоритмы ≈ 300 стр.

Бхаргава — программист, блогер и художник. Книга увлекательно на картинках объясняет сложные алгоритмические вещи. Идеально подходит для непрогеров.

📖 Дэн Бадер — Python Tricks ≈ 300 стр.

Бадер — разработчик, автор блога Real Python. Книга не учебник для новичков, а собрание трюков и лайфхаков, которые делают код изящным и питоническим. Менеджеры контекста, assert, декораторы, генераторы и т.д. — каждая глава описывает один тонкий момент и поясняет его.

📖 Эрик Мэтиз — Python Crash Course ≈ 550 стр.

Бестселлер по Python для начинающих. Первая часть знакомит с базовыми концепциями и синтаксисом, а вторая рассматривает три проекта (видеоигра про нашествие инопланетян, датавиз с помощью Matplotlib и работа с API, веб-приложение на Django). Отлично для старта или повторения.

📖 Уэс МакКинни — Python и анализ данных ≈ 600 стр.

МакКинни — создатель pandas, авторитет в анализе данных. В книге пошагово объясняет работу с pandas, NumPy и Jupyter, приводит реальные кейсы манипулирования табличками. Кстати, питонист МакКинни работал в компании Posit (бывшая 🖥 Studio): это показывает, что язык программирования не имеет принципиального значения!

📖 Томас Кормен, Чарльз Лейзерсон, Рональд Ривест, Клиффорд Стайн — Алгоритмы: построение и анализ (CLRS) ≈ 1 300 стр.

Книга по алгоритмам и структурам данных от издательства MIT Press. Лейзерсон и Кормен — исследователи в области параллельных вычислений, Ривест — криптограф и соавтор системы RSA, Стайн — спец в анализе алгоритмов. К книге можно обращаться как к справочному пособию. Представлен псевдокод и текстовое описание алгоритмов.

📖 Марк Лутц — Изучаем Python ≈ 1 600 стр.

Лутц — опытный программист и один из первых преподавателей Python. Книга основана на материалах его учебных курсов. Это энциклопедия питона, где всё от базовых конструкций языка до обработки исключений, работы с модулями и ООП разбирается дотошным образом. Если зайдет, принимайтесь за продолжение от Лутца — «Программирование на Python».

📖 Дональд Кнут — Искусство программирования ≈ 3 000+ стр.

Кнут — гениальный информатик, создатель системы компьютерной верстки ΤеΧ, профессор Стэнфорда, лауреат премии Тьюринга. Его серия книг — «Библия программистов», эпический труд с подробным разбором математической подноготной и эффективности разных алгоритмов. В конце глав — упражнения. 87-летний гуру до сих пор в процессе написания следующих серий (запланировано семь томов, опубликовано — четыре). Можно скоротать не один век вечер в обнимку с «Дональдом».

🧑‍💻 А если перспектива штудировать увесистые талмуды не внушает оптимизма, то научиться кодить можно быстрее — с Ильиным, а книжками потом приумножать знания: agency.blastim.ru/pythonfordatascience

#бластим_подборка

С чего начинается кодинг

👶 Пожалуй, самый сложный этап для новичков, на котором многие спотыкаются, — это установка нужного ПО для комфортного написания кода. Преподаватель Александр Ильин рекомендует Jupyter.

🪐 Jupyter — веб-инструмент для интерактивной разработки, ставший стандартом для научных вычислений, анализа данных, машинного обучения, подготовки отчетов и даже книг. Настоящий лабораторный журнал ученого-программиста. Код пишут в ячейках, запускают их по отдельности, в произвольном порядке и сразу получают результат. Код в документе легко комбинируется с текстом, формулами, графиками, таблицами и другими выходными данными. Экспортировать ноутбук можно в формате PDF или HTML. В юпитере существуют магические команды (начинаются с % или !), с помощью которых можно взаимодействовать с операционной системой, замерять время исполнения ячейки или писать целые bash-скрипты 💫

Проект Jupyter отпочковался от IPython (интерактивный питон) в 2014 году. Название не планета или бог-громовержец, а аббревиатура от Julia, Python and R. Но оно вводит в заблуждение: на деле поддерживается не три, а около 40 языков! Jupyter запускается локально на вашем компьютере (или удаленном сервере).

☁️ Аналог Jupyter, не требующий установки и долгих настроек, — облачный сервис Google Colab, появившийся в 2017 году. Колаб поддерживает почти весь функционал юпитера, но код выполняется на серверах Google. Это самый простой способ стартануть: нужен только Google-аккаунт. Из минусов: без интернета не работает, а свои файлы приходится загружать на Google Drive, так как они пропадают после завершения сессии. Зато Colab-блокноты удобнее для совместной работы с коллегами и расшаривания.

Что еще стоит знать?

💲 С лета этого года всем пользователям Colab бесплатно доступен терминал
🤖 В Colab подключен ИИ-ассистент Gemini, который генерирует код по текстовому промту
⏰ Google предоставляет часы GPU и TPU для машинного обучения
📎 Хороший тон в науке — к новым тулам и статьям прикладывать колаб-тетрадки с примерами. Как, допустим, делали для AlphaFold или AlphaGenome

Быть колабистом здорово, но по мере взросления захочется перейти на продвинутую среду разработки (IDE). К тому же на случай, если Google решит ограничить доступ юзеров из России, рекомендуем всё-таки поставить юпитер (или что-то круче), а ваши ноутбуки на диске (если они есть) — сохранить себе в виде файлов с расширением.ipynb

↗️ Посмотреть инструкцию по Jupyter, а также узнать магические команды можно в демоверсии курса по Python Бластим: clck.ru/3Pxfyk 👩‍💻

#выходные_у_бластим