🎁Не новый айфон 17, а что-то по-настоящему стоящее: распаковка в Бластим🎁

Друзья, в этот прохладный осенний день делимся теплом 🔥 — отзывами выпускников весеннего потока курса «Статистика, R и анализ данных»

Что отмечают alumni?

❤️ Понравился плавный переход от теории к практике

❤️ Практика синтаксиса языка, возможность обнаружить типичные проблемы, которые возникают при анализе данных и научиться их решать, а также самостоятельно формулировать вопросы, выбирать методы анализа и делать выводы

❤️ Возможность применять полученные знания к своим данным для меня полезнее всего

❤️ Все лекции очень актуальны, рассказывается про то, что используется наиболее часто в современных исследованиях, но сама я никак не могла применить самостоятельно. Много интересных и полезных дополнительных лекций (например, про транскриптомный анализ)

Как всегда с вами прекрасная Александра из Бластим: включайте ролик, а также пересмотрите питничный вебинаR-искупление с Иваном Поздняковым

🍵 Заваривайте что-то погорячее — это рубрика #бластим_распаковка

📚 А почитать?

По следам вебинара 12 сентября преподаватели курса «Статистика, R и анализ данных» Елена Убогоева и Елена Рыбина подготовили лонгрид про нормальность — тему, из-за которой до сих пор ломают копья и стесывают языки.

Читать тут (~15 мин): clck.ru/3PUnJw

В статье наши преподаватели:

— проследили историю развития взглядов на нормальность и сложившуюся блок-схему проверки гипотез

— объяснили, как на самом деле стоит трактовать ЦПТ

— рассказали, в чем загвоздка теста Шапиро-Уилка и почему тест Манна-Уитни не непараметрический брат Стьюдента

— навели ясность в границах применимости т-теста, анализе ранговых шкал и использовании преобразования данных

Прочтение станет отличным дополнением к просмотру вебинара и позволит составить полную картинку.
Эксклюзивно для подписчиков Бластима — уникальный материал по прикладной статистике для ученых в рунете. Надеемся, что и для вас он станет полезным хэндбуком.

PS Теперь еще больше текстов от профессионалов будет размещаться в специальном разделе сайта Бластим. Переходите по ссылке, обозревайте лучшее, следите за новинками: clck.ru/3PUnP9

PPS Напомним, что если вы тоже считаете, что штудировать тексты и слушать вебинары — хорошо, но недостаточно, ждем вас на полном курсе статистики: clck.ru/3PUmyb

До 23:59 мск — цена без повышения

Размер эффекта Эффект размера

🔞 История, ради которой вы подписаны на Бластим. Основано на реальных событиях

Как-то раз в одном телеграм-чатике поделились скрином, который не мог не привлечь внимание преподавателя Ивана Позднякова. Поскольку речь шла о ней, о статистике.

На скриншоте девушка сообщала, что ей удалось собрать ценные данные (восемь наблюдений) и нужна помощь с их анализом. Она нашла среднее, но споткнулась о дисперсию. Девушка сетовала, что никак не поймет, по какой формуле ее считать: как для выборки или генеральной совокупности? «Странный вопрос»,— скажете вы.

Да, но есть нюанс. Скрин был с некого женского форума из раздела «Кекс и отношения», а юная натуралистка намерила... длины пенисов (далее — 🍌) ее бывших парней. Вот это поворот 😱

Но если вы думаете, что тематика смутила нашего заправского статистика, то вы ошибаетесь. Иван включился в обсуждение, ведь на кону была осведомленность общества о краеугольных проблемах науки. Иван решил расставить все точки над ё и научить обывателей уму-разуму.

Он писал, что вопрос девушки — довольно тонкий и теоретический, а само понятие генеральной совокупности сложнее, чем кажется. Под генеральной совокупностью принято понимать все объекты, о которых мы хотим сделать вывод. А выборка — это лишь инструмент для исследования генсовокупности. Однако бывает, что выборка будто и есть генсовокупность. В нашем кейсе так можно сказать про все девушкины 🍌 в прошлом. Каждый из них известен, а больше их не будет (надеемся). Тогда для дисперсии будет корректна формула: sum((x–m)^2)/n

Однако чаще на данные смотрят иначе. Пытливому уму ученого всегда же хочется выйти за рамки? Например, сделать вывод о том, какие в целом 🍌 могли бы встретиться барышне? Другими словами, исследовать потенциальное пространство возможных 🍌, причем как реальных, так и гипотетических и не обязательно даже существующих в природе! В таком случае, 8 измерений — только случайная выборка. А дисперсию в генеральной совокупности мы оцениваем по выборке и должны использовать формулу sum((x–m)^2)/(n–1). С так называемой поправкой Бесселя, чтобы получить более точную оценку.

Пока собеседники пытались мысленно представить «пространство 🍌», любопытство Ивана только разгоралось. Он решил глубже исследовать данные и сравнить длину 🍌 партнеров девушки со среднестатистическим по России. Иван нагуглил нужную цифирь: согласно WorldData, средняя длина 🍌 россиянина — 13,2 см. И в несколько строчек на R провернул одновыборочный t-тест. Результат: p-value, точнее «penis-value», больше 0.05. Оснований считать, что среднее в генеральной совокупности реальных и потенциальных 🍌 отличается от среднероссийского 🍌, НЕТ 😭

«Эх, бедная девушка. А зачем вообще эти средние, дисперсии и стандартные отклонения нужны?» — спросили в чате, после того, как датасайентист озвучил неутешительный вердикт. Иван нашелся, что ответить: зная и среднее, и дисперсию, можно посчитать процентиль. Скажем, если длина 🍌 соответствует 95-му процентилю, значит он больше 95% популяции. Мужчинам ведь важна не абсолютная величина — всё познается в сравнении! А еще можно замерить какие-то другие переменные, например, рост, уровень доходов или IQ, и поискать любопытные корреляции. Например, в литературе встречаются публикации, что чем больше 🍌, тем ниже интеллект. Однако чтобы выковырять такие неочевидные взаимосвязи — а они слабые — нужны очень большие выборки: РАЗМЕР РЕАЛЬНО ИМЕЕТ ЗНАЧЕНИЕ.

Уф, вот такая история. Спасибо, что до PCA не дошло. На какие только жертвы не пойдешь ради статистики. Кстати, потом оказалось, что скрин, привлекший внимание Ивана, был известным интернет-мемом.

Если вы тоже хотите уметь анализировать самые противоречивые данные как Иван Поздняков и стать членом элитного клуба статистиков, то не надо выпрыгивать из штанов, всё уже тут

Хочешь ловить карьерные и научные возможности быстрее других? 👍

Тогда тебе сюда — youth&career | конкурсы и стажировки.

Каждый день в канале появляется свежая подборка 5-10 мероприятий🔎: конкурсы, гранты, стажировки, конференции самых разных направлений — от медицины, биологии до бизнеса и IT. А если хочешь большего — присоединяйся к
@youthandcareer_bot.

Достаточно выбрать интересующее направление, и бот будет присылать подборки именно под твой профиль✏️
Это удобно: ты не пропустишь важные дедлайны и сможешь откликнуться одним из первых.

Занимаешься исследованиями? Значит, @youthandcareer — твой билет в новые горизонты. Подписывайся и лови возможность прямо сейчас↗️

#бластим_рекомендует

Остановите планету, я сойду: исследовательница честности оказалась опасной обманщицей

Зои Зиани делает PhD по психологии нетворкинга в Париже. Она штудирует ключевую статью по теме. Публикация гласит: нетворк заставляет людей чувствовать дискомфорт и грязь. Чтоа??? Вчитавшись, девушка понимает, что выводы кажутся странными, а данные сомнительными. Неужели, p-hacking? Таки нет. Полный фальсификат!

В 2018 году Зои осмелилась поделиться своими подозрениями с научником. Но та ее раскритиковала. Никто не хочет идти против течения. Ведь второй автор статьи — Франческа Джино, гарвардский профессор-селебрити с публикациями в престижных журналах, создатель бестселлеров «Rebel Talent» и «Sidetracked» и непререкаемый авторитет в области психологии честности.

🕵🏻‍♀️ Тогда Зои обращается к Data Colada. Под этим именем трио дата-сыщиков с 2013 года ведет блог о манипуляциях статистикой и делает реанализы. Ури Симонсон из испанской бизнес-школы ESADE — бихевиорист, автор тулов для детекции сомнительных научных практик. Лейф Нельсон из Калифорнийского университета в Беркли — спец в психологии маркетинга и поведении потребителей. И Джо Симмонс из Пенна — эксперт в области принятия решений и методологии исследований. Эта же троица придумала термин p-hacking. Но фабрикация данных еще ужаснее.

Сыщики дотошно изучают работы Джино, пытаясь найти разумные объяснения аномалиям. Но тщетно. Осенью 2021 года детективы шлют в Гарвард досье о четырех статьях с вопиющими несостыковками. Декан Гарвардской школы бизнеса Шрикант Датар просит следопытов повременить с публикацией разоблачения и инициирует внутреннюю проверку. 11 месяцев в Гарварде под лупой разглядывают имейлы и файлы Джино, допрашивают ее коллег. Итоговый отчет на 1282 страницах подтверждает вину профессора.

Однако до 16 июня 2023 года мир ничего не знает об этой саге, пока не выходит материал в Chronicle. Спустя сутки Data Colada начинают выпускать серию вирусящихся блог-постов.

В первой части блогеры громят cтатью в PNAS 2012 года. В эксперименте участники заполняли страховые бумаги. Утверждалось, что те, кто ставит подпись сверху листа, — добросовестные люди, а снизу — лгуны. Расследователи скачали с Open Science Framework исходные эксельки и изучили историю версий файлов. Оказалось, что наблюдения вручную переносились из экспериментальной группы в контроль и наоборот. К слову, ранее сыщики уже вывели на чистую воду другого соавтора этой статьи Дэна Ариэли 🫠 Во второй части они обратили внимание на нетипично большое число абсурдных ответов. В третьей — развеяли связь жульничества и креативности. А в последнем посте о нетворке (с него всё началось) сыщики обнаружили, что оценки респондентов противоречат их же словам. И еще: характерный почерк Джино — всегда экстремально низкие p-value ✍️

Летом-осенью 2023 года последовала череда ретрактов, а исследовательницу отправили в неоплачиваемый отпуск. Но Франческа не сдавалась. Она запустила сайт Francesca v Harvard, где дала ответку на претензии, а также наняла ушлого адвоката Эндрю Мильтенберга, когда-то защищавшего нобелиата в деле о харассменте. Джино выкатила иск на 💲25 млн о защите чести и достоинства против Гарварда, Датара и трио, обвинив их в клевете и сексизме.

📜 В марте 2024 года в рамках судопроизводства был обнародован репорт Гарварда, вскрывший новые детали обмана. Помимо этого, Джино уличили в плагиате. Сомнений в ее неэтичности почти не осталось.

⚖️ В сентябре 2024 года федеральный судья Мионг Джун постановил, что блогеры защищены Первой поправкой, и отклонил иск. Несмотря на победу, Data Colada столкнулись с прессингом и судебными издержками. Но деньги им скоро собрали краудфандингом солидарные коллеги. После решения суда Джо Симмонс написал:

Those who work to correct the scientific record can sleep better tonight. Those who don’t want it corrected, well, I don’t care how they sleep

В мае 2025 года Джино лишилась должности: впервые за 80 лет Лиги Плюща университет уволил тенюра. Справедливость восторжествовала 🥳

Учите статистику, друзья. И ждите интервью с разоблачителем фальшака в науке. Скоро в Бластим

Пора считать цыплят зарплату 🐥

В этот вторник стартует курс «Статистика, R и анализ данных», но первый урок с Иваном Поздняковым уже доступен бесплатно!

И вот пять причин для его просмотра:

1-я причина — это ОН: заветный датасет с обзором зарплат в биотехе (800+ актуальных вакансий)
2-я причина — все основы R и ваша первая обработка данных шаг за шагом
3-я причина — научиться критически воспринимать статистику, чтобы не верить пустым словам
4-я причина — возможность оценить себя на фоне динамики медианных зарплат за 2022–2024 гг. в российском биотехе
А 5-я причина — Иван Поздняков: никогда не знаешь, какую историю он расскажет в этот раз, но польза и заряд энергии гарантированы

📌 Доступ к бесплатному уроку уже открыт в личном кабинете, достаточно зарегистрироваться здесь: clck.ru/3PYgSt

Да, опять Поздняков 👀

У каждого преподавателя в Бластим свой фан-дом. И это абсолютно заслуженно: мы выбираем их не только за солидный опыт, но и за философию и энергию. Команда курса «Статистика, R и анализ данных» не исключение. Все преподаватели мощные, увлеченные и харизматичные. Даже если вы недавно с нами, то могли заметить, что в ленте часто мелькает имя Ивана Позднякова. Так кто он вообще такой и почему столько шума? А почему бы и не рассказать!

👣 Иван Поздняков — человек с интересной академической судьбой. Выпускник психфака МГУ и магистратуры по когнитивной нейронауке ВШЭ мог бы спокойно «стоять с магнитной катушкой и мерить амплитуду дерганья руки» (как сам шутит). Но его затянул совсем другой мир: данные, графики и код. Иван перепробовал разные языки программирования, но сердце отдал R.

Позже он успел поработать дата-аналитиком в IT, но наука манила сильнее.

«Я повышаю профит компании на 5%, чтобы стейкхолдеры были довольны. Мне это оказалось неблизко», — вспоминает Иван.

Сейчас Поздняков снова в академии и исследует, как миллиарды нейронов создают то, что мы называем сознанием. Его сфера — computational neuroscience — звучит ровно настолько круто, насколько это и есть на самом деле. И там точно есть где развернуться в анализе данных.

🏝 На досуге Иван участвовал, например, в проекте по digital humanities. Вместе с филологами из Потсдама он анализировал пьесы на разных языках и строил графы связей персонажей. Для этого он создал пакет rdracor, опубликованный на CRAN — главном репозитории R. Там предъявляют очень строгие требования к коду и документации, и пакет Ивана несколько раз удаляли, но возвращали. Это весомое достижение даже для опытных R-щиков. Он также добавил Shiny-приложение для интерактивной визуализации данных, чтобы результаты исследований можно было буквально «потрогать».

Иван рассказывал, что благодаря графам оказалось видно интересные детали сюжета. Например, Гаврила — на первый взгляд малозначительный персонаж пушкинской трагедии «Борис Годунов» — на самом деле центральный и служит связующим звеном между кластерами. Просто читая пьесу это заметить невозможно 💡

Но главное для нас — Иван невероятно любит преподавать. После его лекций R становится не страшным, а любимым инструментом. Он не просто объясняет код, но и показывает его «вкус», делится лайфхаками и трендами в датавизе. Студенты шутят, что после его занятий статистика перестает быть скучной и становится чем-то вроде искусства. А байки из жизни делают сложные темы ближе и понятнее.

Если вы ещё не знакомы с «поздняковской» статистикой, настоятельно рекомендуем исправить это недоразумение с бесплатным первым занятием курса по анализу данных на R 👍

Достаточно зарегистрироваться в личном кабинете здесь: clck.ru/3PZJXW

⚡️ Михаил Гельфанд в Бластим: новость важнее Нобелевки

В августе этого года в кулуарах конференции MCCMB’25 мы встретились и поговорили с биоинформатиком, доктором биологических наук, сооснователем сообщества «Диссернет», вице-президентом Сколтеха Михаилом Сергеевичем Гельфандом — о том, куда движется биологическое образование и всё вокруг. Сегодня мы публикуем полное интервью. Вы узнаете, почему Кунин — самый немодный, чем монархия лучше демократии, зачем шпионы украли открытую базу данных, что нужно для работы с нейросетями и многое другое.

➡️ Получилась чудесная и душевная беседа с одним из самых топовых биоинформатиков в мире. Уже на нашем сайте: скорее читать

Вместо тысячи учебников — лучше один раз послушать Михаила Сергеевича

#бластим_рекомендует настоятельно

�льин — заклинатель змей

Коллеги прислали файлы, открываю, а там вот такие кракозябры. Что же делать? И как вообще быть с табличками: мне надо почистить, сгруппировать, объединить, визуализировать? Да еще с сервера скачался страшенный JSON — как его распарсить? 😰 Неужели жалкие эксельки и csv-шки похоронят мою научную карьеру...

💡Есть свет в конце туннеля. Зажглась лампочка Ильина💡

Специально для тех, кто жаждет навести порядок в разрозненных данных и больше не сидеть месяцами с Ctrl+C / Ctrl+V вручную, — Бластим объявляет бесплатный онлайн-семинар по программированию «Экономим десятки часов на данных: первый шаг в Python без боли»

В субботу, 11 октября, в 12:00 мск вас будет ждать питонист Александр Ильин, чтобы вручить мощный инструмент для эффективной работы с таблицами и решения других биоинформатических задач 🐍

На встрече мы:

💅 покажем, что высасывает время и нервы при анализе данных и как современные библиотеки (pandas, numpy и др.) + простые программистские приемы избавляют от хаоса
💅 дадим 5 tips, которые позволят автоматизировать рутинную обработку десятков файлов и подсчет статистики
💅 поможем вкатиться в кодинг: подскажем, куда нажимать, что установить и наметим пошаговый трек от «я гуманитарий» до «сам себе датасайентист»

Excel похитил много вашего времени. Довольно!

Регистрируйтесь: ссылка для записи

P.S. Буквально вчера вышла свежая версия π-тона — Python 3.14 🎉 Благодаря нововведениям (GIL теперь необязателен) можно ускорять тяжелые вычисления. Совершенствуется питон — пора тоже

Собрали свежую подборку вакансий за рубежом 💌

Даже если не ищете работу, пробегитесь по требованиям. Вакансии отлично показывают, какие скиллы «в моде» и что можно прокачать, чтобы завтра быть на шаг впереди. В подборке требования по языкам программирования получились гибкими: Python или R. А вы в какой команде? Фанаты крутых графиков, адепты end-to-end анализа или, может быть, собираете «всё, везде и сразу»?

Postdoctoral Researcher — Max Planck Institute for Infection Biology — Берлин, Германия 🇩🇪
Позиция постдока в лаборатории Felix Key для изучения эволюции древних микробных патогенов. Требуется глубокое понимание статистики и программирования (Python, R или Matlab).
Ссылка: clck.ru/3PdKQz
Зарплата: E13 TVöD
Дедлайн: 17/10/2025

Research Engineer (Bioinformatician) — KTH Royal Institute of Technology — Стокгольм, Швеция 🇸🇪
Позиция биоинформатика в области spatial proteomics для работы с флуоресцентной микроскопией. Задачи включают разработку пайплайнов. Требуются навыки программирования на Python или R, особенно для анализа изображений.
Ссылка: clck.ru/3PdL4t
Дедлайн: 19/10/2025

PhD Program — Life Science Zurich Graduate School — Цюрих, Швейцария 🇨🇭
Программа предлагает полное финансирование и обучение в мощном научном центре для развития карьеры в академии или индустрии.
Ссылка: clck.ru/3PdKmW
Дедлайн: 01/11/2025

Postdoctoral Researcher — California Institute of Technology — Пасадена, США 🇺🇸
Лаборатория Magdalena Zernicka-Goetz в Caltech ищет постдоков для исследований механизмов развития эмбриона человека и мышей. Требования: PhD в области developmental, stem cell или cell biology, интерес к междисциплинарным подходам.
Ссылка: clck.ru/3PdKsr
Дедлайн: 20/02/2026

Senior Staff Associate — Columbia University — Нью-Йорк, США 🇺🇸
Позиция исследователя (степень магистра или эквивалент) для работы в лабораториях Dr. Peter Sims и Dr. Donna Farber в проекте по иммунологии с использованием single-cell RNA-seq, spatial profiling и проточной цитометрии. Требуются базовые навыки работы в Python или R.
Ссылка: clck.ru/3PdKEm
Зарплата: $73,892–$80,000 в год

Senior Bioinformatician — Ellison Institute of Technology — Оксфорд, Великобритания 🇬🇧
EIT ищет старшего биоинформатика для работы в крупном центре, объединяющем более 300 исследователей. Позиция предполагает руководство разработкой и внедрением пайплайнов для поддержки проектов в области синтетической биологии, геномного дизайна и молекулярной эволюции. Требуются экспертные навыки в Python и R.
Ссылка: clck.ru/3PdLZY

Sr Software Developer, Bioinformatics — Mycolever — Мюнхен, Германия 🇩🇪
Компания ищет full-stack разработчика с интересом к data science, машинному обучению и биоинформатике для проектов по изучению биосоединений грибного мира.
Ссылка: clck.ru/3PdLmG

Bioinformatician — Core Unit for Bioinformatics Data Analysis (CUBA), University Hospital of Bonn — Бонн, Германия 🇩🇪
UKB приглашает биоинформатика для анализа омиксных данных (bulk, single-cell, spatial) и разработки пайплайнов для NGS и протеомики. Требуются навыки в R/Python, Linux, степень магистра или PhD.
Ссылка: clck.ru/3PdLsc

✔️Больше вакансий на blastim.ru
✔️Штука, которая поможет откликаться на вакансии

#бластим_вакансии

🚀💊 ИЦ «Хелснет» НТИ запускает уникальный онлайн-акселератор «МЕДТЕХ НАВИГАТОР», который поможет биомедтех-проектам встраиваться в систему национального здравоохранения. Это первая площадка с таким профилем.

Программа позволит участникам упаковать свои продукты под запросы и приоритеты нацпроектов «Продолжительная и активная жизнь» и «Новые технологии сбережения здоровья» и подготовить их к продвижению в рамках федеральной системы здравоохранения.

🎯 Для кого?

Для стартапов, исследовательских коллективов и компаний в сфере MedTech и Digital Health, которые хотят не просто получить бустер для развития своих проектов, но и внедрять их в масштабах национальной системы здравоохранения страны.
Требования к уровню участников: в приоритете — готовые продукты, но рассматриваем также стартапы от уровня MVP.

👀 Что будет?

💙Обзор национальных и федеральных проектов и их ключевых метрик;
💙Разбор и адаптация проектных идей под задачи госпрограмм;
💙Экспертная обратная связь от профильных специалистов, которые в том числе участвовали в разработке федеральных проектов;
💙Демо-день, где участники представят свои проекты экспертам из ведущих НМИЦ России.

По итогам акселератора команды получат практический гайд по продвижению проектов в рамках национальных и федеральных программ, а также ценную экспертизу для масштабирования решений в здравоохранении.

⭐️ А кто эксперты?

В рамках ускорителя участники смогут пообщаться и получить обратную связь от топовых специалистов из Сеченовского университета, СамГМУ, НМИЦ ТПМ Минздрава России, Фонда Сколково, Министерства образования и науки СО, Региональных центров Инжиниринга.

«Сегодня ключевая задача — не просто создавать инновации в медицинских технологиях, а формировать их прикладную ценность для системы здравоохранения. Акселератор «МЕДТЕХ НАВИГАТОР» помогает разработчикам выстроить правильную траекторию интеграции в федеральные программы и национальные проекты»,

— отмечает Мария Галямова, руководитель ИЦ HealthNet НТИ.

🗓 Когда и где?

💙Старт акселератора: 16 октября. Успейте подать заявку до этой даты!
💙Формат: ОНЛАЙН
💙Участие: БЕСПЛАТНО!
💙Продолжительность обучения: до 13 ноября.

👉 Подать заявку: https://leader-id.ru/events/575264

#акселератор #медтех #хелстех #медицинскиестартапы #биотех #биомед #нацпроекты

Друзья, ловите осознанную рекомендацию👇

Бластим на курсах и вообще помогает ученым получать реально востребованные хардскиллы, однако мы всегда мягко напоминаем, что не стоит забывать и про развитие карьеры. Не стыдно быть немножко карьеристом. Но где (помимо Бластим) искать советы, точки роста и ориентиры?

Для всех, кто думает о своем месте в науке, медицине и биотехе, советуем канал @IMC_education.

Это не про абстрактные советы «верь в себя», а про конкретные карьерные стратегии. Здесь вы найдете:

→ Интервью с теми, кто уже прошел путь: ученые, врачи и топ-менеджеры из фармы и биотеха делятся опытом — как они строили свою карьерную траекторию.
→ Тактики развития: как планировать рост, куда двигаться и на что обращать внимание.
→ Возможности: анонсы стажировок, программ и интересных проектов, где пригодятся ваши навыки.

🔻Если вы хотите управлять своей карьерой, а не просто плыть по течению, — вам точно стоит подписаться на канал «Карьерных возможностей»

#бластим_рекомендует

💡 Если обработку данных страшно отдавать на аутсорсинг ИИ, но работать быстрее всё равно хочется — пора знакомиться с Python

Это язык, который делает жизнь ученых проще:
• почистит и отформатирует таблицы за мгновение
• скачает нужные файлы с NCBI или других баз
• подготовит и проведет анализ точнее и быстрее, чем уставший аспирант

А ещё на Python надежный «вайб-кодинг»: пишешь запрос человеческим языком → ИИ переводит его на «змеиный» → можно запускать код. Возможности почти безграничны. Открытые форумы помогают LLM эффективнее учиться и выдавать хорошие скрипты. Главное — самому понимать основы, чтобы не пугаться и проверять, что там навайбил ИИ.

Для знакомства с «π-научным сотрудником» Бластим подготовил два бесплатных вебинара с Александром Ильиным:

📌 11 октября — «Экономим десятки часов на данных: первый шаг в Python без боли»
📌 18 октября — «Библиотеки Python: практические инструменты для работы с данными»

✅ Уже учили Python, но не знаете, как применять его в своей рутине? Приходите тоже — всё расскажем и покажем на реальных примерах. Пора сворачивать «Летающий цирк» в данных и табличках Excel!

Регистрация: clck.ru/3PeRTN

🦀 Рачки рачки рачки 🦀

Мастер анализа Александр Ильин отвечает на вопросы по Python и разбирает датасеты, показывая, как обработать таблички с помощью кода 🤩

Сначала непривычно, особенно, если привык к графическому интерфейсу, но преподаватель на всё отвечает и дает советы

🔗 Подключайтесь сейчас — интересно, на разбор какого датасета попадете вы.

Сейчас собачки 🐶

В конце, как всегда, сюрприз и полезный скрипт: мини-гайд по циклу while и numpy 🐍