🍰 Polars v1.37.0: min/max строки по другой колонке - в одну строку
Раньше, чтобы найти строку с минимальным/максимальным значением по другой колонке, приходилось:
- сортировать
- группировать
- писать сложные фильтры
Теперь в Polars v1.37.0 всё проще.
Добавили методы выражений:
✅ min_by
✅ max_by
Они позволяют находить min/max значения по любой колонке одной понятной строкой кода - без лишней магии и многошаговых костылей.
Пример логики:
"дай продукт с максимальными продажами внутри каждой категории" - теперь делается красиво и читаемо.
Обновление:
Раньше, чтобы найти строку с минимальным/максимальным значением по другой колонке, приходилось:
- сортировать
- группировать
- писать сложные фильтры
Теперь в Polars v1.37.0 всё проще.
Добавили методы выражений:
✅ min_by
✅ max_by
Они позволяют находить min/max значения по любой колонке одной понятной строкой кода - без лишней магии и многошаговых костылей.
Пример логики:
"дай продукт с максимальными продажами внутри каждой категории" - теперь делается красиво и читаемо.
Обновление:
pip install -U polars👍7❤5🔥3
Ты научишься делать те, которые живут в проде.
Это не про BeautifulSoup ради галочки.
Это про системы сбора данных, которые:
• не падают от мелких правок на сайте
• собирают данные в разы быстрее
• обновляют всё сами по расписанию
• обходят ограничения и баны
• выглядят как сервис, а не хаос из файлов
Ты начнёшь видеть сайты не как страницы, а как источники данных, к которым можно подключиться.
В итоге ты сможешь:
• забирать данные для своих проектов
• автоматизировать чужую рутину
• делать инструменты для аналитики
• брать коммерческие заказы на сбор данных
Это навык, который напрямую превращается в деньги.
Не “знаю Python”, а умею добывать данные из интернета профессионально.
🎁 48 часов скидка 50% на Stepik: https://stepik.org/a/269942/
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤2👍1🔥1
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Закрой базу от интернета - БД не должна слушать 0.0.0.0 без нужды. Открывай доступ только из подсети приложения (VPC, private network).
Используй принцип наименьших прав - отдельный пользователь на каждое приложение, только нужные SELECT/INSERT/UPDATE, без SUPER/OWNER.
Пароли и секреты - длинные, уникальные, храни в Secret Manager/.env вне репозитория, регулярно ротируй.
Шифрование - включи TLS для соединений, шифруй бэкапы и диски (at-rest).
Обновления - патчи БД и ОС ставь регулярно, отключай лишние расширения и фичи.
Защита от SQL-инъекций - только параметризованные запросы, никакой конкатенации строк в SQL.
Логи и аудит - включи логирование входов, ошибок, подозрительных запросов, алерты на “подбор паролей”.
Бэкапы + проверка восстановления - делай бэкапы и обязательно тестируй restore, иначе это не бэкап.
Ограничь опасные команды - запрети DROP/ALTER в проде для app-юзеров, разнеси миграции и рантайм доступ.
Rate limiting и защита периметра - firewall/SG, fail2ban/pgbouncer limits, VPN/bastion для админки.
Postgres hardening (quick example)
ufw allow from 10.0.0.0/8 to any port 5432
psql -c "CREATE ROLE app LOGIN PASSWORD 'STRONG';"
psql -c "REVOKE ALL ON DATABASE prod FROM PUBLIC;"
psql -c "GRANT CONNECT ON DATABASE prod TO app;"
psql -c "ALTER SYSTEM SET ssl=on;"
psql -c "ALTER SYSTEM SET log_connections=on;"
psql -c "ALTER SYSTEM SET password_encryption='scram-sha-256';"
systemctl reload postgresql
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍8❤4🔥4
Как PostgreSQL обрабатывает конфликт при одновременном обновлении одной строки в разных транзакциях с уровнем изоляции READ COMMITTED?
Anonymous Quiz
11%
A) Обе транзакции выполняются без конфликтов
61%
B) Вторая транзакция блокируется до завершения первой
11%
C) Вторая транзакция получает ошибку serialization_failure
17%
D) Последняя транзакция перезаписывает данные без ошибок
🔥10❤4👍4
🚀 MongoDB Memory Leak Exploit (CVE-2025-14847)
Прототип эксплойта для уязвимости в MongoDB, позволяющий неаутентифицированным злоумышленникам утекать конфиденциальную память сервера. Уязвимость связана с некорректной обработкой длины данных при декомпрессии, что приводит к утечке неинициализированной памяти.
🚀 Основные моменты:
- Позволяет утекать данные из памяти MongoDB.
- Использует уязвимость zlib для создания поддельных BSON документов.
- Может раскрывать внутренние логи и конфигурацию MongoDB.
- Включает Docker Compose для тестирования уязвимости.
📌 GitHub: https://github.com/joe-desimone/mongobleed
Прототип эксплойта для уязвимости в MongoDB, позволяющий неаутентифицированным злоумышленникам утекать конфиденциальную память сервера. Уязвимость связана с некорректной обработкой длины данных при декомпрессии, что приводит к утечке неинициализированной памяти.
🚀 Основные моменты:
- Позволяет утекать данные из памяти MongoDB.
- Использует уязвимость zlib для создания поддельных BSON документов.
- Может раскрывать внутренние логи и конфигурацию MongoDB.
- Включает Docker Compose для тестирования уязвимости.
📌 GitHub: https://github.com/joe-desimone/mongobleed
👍5❤3🔥2
Здесь на пальцах объясняют не только как писать SQL-запросы, а строить настоящие backend-сервисы с базой данных как у профи.
В этом курсе ты шаг за шагом создашь REST API на FastAPI + PostgreSQL:
от установки среды и первых таблиц - до масштабируемого приложения с безопасностью и CRUD-операциями.
🔹 На практике разберете:
• SQL-запросы, фильтры, агрегаты и подзапросы
• Связи между таблицами и нормализацию БД
• Взаимодействие Python и PostgreSQL
• Реализацию REST API и подключение базы
• Оптимизацию и разбор реальных задач с собеседований
⚡ После курса у вас будет свой работающий API-проект и реальные навыки работы с PostgreSQL в продакшене.
🎁 Торопись пока действует скидка в честь нвого года!
🚀 Прокачаю свои знания: https://stepik.org/course/255542/
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥4👍3🥰1
Это полноценный учебник + практика в одном месте.
Что внутри:
- База без воды
SELECT, WHERE, ORDER BY, LIMIT, условия и логика запросов
- Продвинутые темы
агрегатные функции, GROUP BY, HAVING, подзапросы, JOIN’ы
- Много практики
упражнения и задачи, чтобы довести работу с БД до автоматизма
- Подробные объяснения
материал подойдёт даже тем, кто никогда не работал с базами данных
Почему это полезно:
SQL — один из самых универсальных навыков в IT.
Он нужен разработчикам, аналитикам, data-инженерам и всем, кто работает с данными.
Этот репозиторий даёт именно то, что нужно для реальной работы:
- понимание, как устроены запросы
- уверенную работу с данными
- базу для перехода к аналитике или backend-разработке
GitHub: https://github.com/dwyl/learn-postgresql
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍8❤4👎3🥰1
Мошенники использовали данные ФССП для незаконного взыскания долга: разбор схемы🧐
Специалисты вскрыли изощренную схему, где преступники, используя технологии социальной инженерии, представились судебными приставами.
Цель — запугать жертву и вынудить к «срочному» платежу.
В ходе расследования был детально разобран случай, когда сотрудник компании-клиента получил SMS от «пристава» с угрозой немедленного ареста имущества за долг родственницы.
Злоумышленники, владея информацией о реальных сотрудниках ФССП и процедурах, создали психологическое давление. Жертве передавалась ссылка на оплату, ведущая на поддомен сайта МФО.
Эксперты Securizor провели цифровую верификацию, оперативно выявили предлог совместно с настоящими приставами и установили связь мошенников с коллекторами.
Данный кейс — не просто история о мошенничестве. Он демонстрирует важность социальной инженерии как инструмента кибератаки и необходимость проактивного аудита информационной безопасности для сотрудников.
❗️Читайте полный разбор расследования по ссылке
Реклама. ООО "Секьюризор", ОРГН 1247700543694
Erid: 2W5zFFzBkTs
Специалисты вскрыли изощренную схему, где преступники, используя технологии социальной инженерии, представились судебными приставами.
Цель — запугать жертву и вынудить к «срочному» платежу.
В ходе расследования был детально разобран случай, когда сотрудник компании-клиента получил SMS от «пристава» с угрозой немедленного ареста имущества за долг родственницы.
Злоумышленники, владея информацией о реальных сотрудниках ФССП и процедурах, создали психологическое давление. Жертве передавалась ссылка на оплату, ведущая на поддомен сайта МФО.
Эксперты Securizor провели цифровую верификацию, оперативно выявили предлог совместно с настоящими приставами и установили связь мошенников с коллекторами.
Данный кейс — не просто история о мошенничестве. Он демонстрирует важность социальной инженерии как инструмента кибератаки и необходимость проактивного аудита информационной безопасности для сотрудников.
❗️Читайте полный разбор расследования по ссылке
Реклама. ООО "Секьюризор", ОРГН 1247700543694
Erid: 2W5zFFzBkTs
👎3❤1😁1
Postgres: best practices для AI-агентов (и почему это важно)
Supabase выпустили Postgres Best Practices - набор правил/“скиллов” для AI coding agents (Claude Code, Cursor, Copilot и т.д.), чтобы они писали не просто рабочий SQL, а нормальный продовый Postgres.
Потому что классическая проблема такая:
агент сгенерит “правильный” запрос, тесты пройдут,
а через 2 недели это превратится в:
- медленные JOIN’ы
- seq scan на миллионы строк
- взрыв коннектов
- блокировки
- RLS, которая внезапно тормозит всё
Что внутри “Postgres Best Practices”
Это структурированный набор правил по 8 темам (от самых критичных к менее критичным):
- Query Performance (Critical) - как писать запросы, чтобы не убивать базу
- Connection Management (Critical) - пулы, лимиты, правильная работа с коннектами
- Schema Design (High) - индексы, типы, ключи, нормальные схемы
- Concurrency & Locking (Medium-High) - как не словить дедлоки и долгие locks
- Security & RLS (Medium-High) - RLS без боли и сюрпризов
- Data Access Patterns (Medium) - как правильно читать/писать данные в приложении
- Monitoring & Diagnostics (Low-Medium) - что мониторить и как дебажить
- Advanced Features (Low) - продвинутые приёмы
Самое полезное:
это не “статья”, а готовый набор инструкций, который агент может автоматически применять, когда он:
- пишет SQL
- проектирует схему
- предлагает индексы
- оптимизирует запросы
- настраивает RLS / connection pooling
То есть агент начинает думать ближе к DBA, а не как генератор SQL.
https://supabase.com/blog/postgres-best-practices-for-ai-agents
Supabase выпустили Postgres Best Practices - набор правил/“скиллов” для AI coding agents (Claude Code, Cursor, Copilot и т.д.), чтобы они писали не просто рабочий SQL, а нормальный продовый Postgres.
Потому что классическая проблема такая:
агент сгенерит “правильный” запрос, тесты пройдут,
а через 2 недели это превратится в:
- медленные JOIN’ы
- seq scan на миллионы строк
- взрыв коннектов
- блокировки
- RLS, которая внезапно тормозит всё
Что внутри “Postgres Best Practices”
Это структурированный набор правил по 8 темам (от самых критичных к менее критичным):
- Query Performance (Critical) - как писать запросы, чтобы не убивать базу
- Connection Management (Critical) - пулы, лимиты, правильная работа с коннектами
- Schema Design (High) - индексы, типы, ключи, нормальные схемы
- Concurrency & Locking (Medium-High) - как не словить дедлоки и долгие locks
- Security & RLS (Medium-High) - RLS без боли и сюрпризов
- Data Access Patterns (Medium) - как правильно читать/писать данные в приложении
- Monitoring & Diagnostics (Low-Medium) - что мониторить и как дебажить
- Advanced Features (Low) - продвинутые приёмы
Самое полезное:
это не “статья”, а готовый набор инструкций, который агент может автоматически применять, когда он:
- пишет SQL
- проектирует схему
- предлагает индексы
- оптимизирует запросы
- настраивает RLS / connection pooling
То есть агент начинает думать ближе к DBA, а не как генератор SQL.
https://supabase.com/blog/postgres-best-practices-for-ai-agents
🔥5❤3🥰1
Forwarded from Machinelearning
Alibaba открыла исходный код Zvec - встраиваемой векторной СУБД, которую авторы называют «SQLite для векторных баз данных».
Проект заточен на локальные RAG-пайплайны, семантический поиск и агентские сценарии на ноутбуках, мобильных устройствах или другом edge-железе.
Идея в том, что разворачивать отдельный сервер ради векторного поиска и фильтрации по метаданным избыточно. Zvec встраивается в процесс Python-приложения и не требует ни отдельного демона, ни сетевых вызовов.
Существующие решения не подходят для маломощных устройств: Faiss дает только ANN-индекс без скалярного хранилища и крэш-рекавери; DuckDB-VSS ограничен в опциях индексирования; Milvus и облачные векторные хранилища требуют сеть.
Под капотом - Proxima, векторный движок продакшен-уровня, который Alibaba сама использует в собственных сервисах. Поверх него сделали лаконичный Python API:
Это позволяет собирать локальных ассистентов, которые одновременно используют семантический поиск, множественную фильтрацию и несколько эмбеддинг-моделей - все в одном движке.
По производительности Zvec заявляет победу на бенче VectorDBBench с датасетом Cohere 10M - более 8 000 QPS при сопоставимом реколле. Это вдвое больше, чем у лидера ZillizCloud и с более быстрым построением индекса.
Авторы объясняют успех глубокой оптимизацией под CPU: SIMD, кэш-эффективные структуры, многопоточность и prefetching.
Пока платформенная поддержка ограничена
@ai_machinelearning_big_data
#AI #ML #VDB #ZVEC #Alibaba
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤3👍2🔥2
Да - и это начинает менять то, как мы работаем с данными.
Идея простая, но мощная: большие языковые модели могут переводить натуральный язык и выражения из Polars DataFrame API в эквивалентный SQL. Это мост между Python-подходом к анализу данных и миром аналитических баз.
Что это даёт на практике:
Пишешь трансформации в стиле Polars - быстро, in-memory, удобно для Python-разработчика
LLM превращает логику в SQL - можно запускать в DWH, BI-системах, дата-платформах
Не нужно вручную переписывать логику из DataFrame-цепочек в SELECT, JOIN, GROUP BY
Особенно полезно, когда:
прототип делается локально в Polars, а прод работает на SQL-движке
аналитики думают SQL, а инженеры - DataFrame API
нужно быстро объяснить, что делает код, в виде SQL-запроса
Комбинация Polars (скорость и удобство in-memory) + LLM (понимание семантики кода) позволяет использовать знакомые SQL-паттерны, даже если ты изначально не писал сырой SQL.
Это не просто перевод синтаксиса. Модель восстанавливает семантику трансформаций - фильтры, агрегации, группировки, оконные операции - и выражает их в терминах SQL.
По сути LLM становится слоем совместимости между DataFrame-мышлением и SQL-мышлением. И это серьёзный сдвиг для аналитических пайплайнов.
https://labs.quansight.org/blog/llm_polars_to_sql
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍4❤2
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Последний шанс подать доклад на PGConf.Russia 2026
Прием заявок закрывается уже сегодня!
Если хотите выступить на PGConf.Russia 2026 — присылайте тему и тезисы: программный комитет рассмотрит заявку, свяжется с вами и поможет подготовиться.
🐘 PGConf.Russia 2026 — крупнейшая российская конференция по PostgreSQL и решениям на ее основе, главная встреча сообщества в России.
📍 23-24 марта, онлайн и офлайн в Москве: обсудим новые фичи СУБД, обменяемся практикой, идеями и опытом эксплуатации. Будут доклады ведущих российских специалистов, практические мастер-классы и демо-стенды разработчиков Postgres Pro.
Будет более 40 докладов на разные темы:
✔️ Новости PostgreSQL
✔️ Оптимизация запросов, мониторинг, отказоустойчивость и безопасность
✔️ Облегченная миграция с Oracle, Microsoft SQL Server и других систем
✔️ Искусственный интеллект в СУБД
✔️ Масштабируемость, шардирование и секционирование
✔️ Совместимость PostgreSQL с другим ПО
✔️ И другие темы
Подайте доклад до 16 февраля: поделитесь опытом и сделайте вклад в сообщество.
Если не планируете выступать, а хотите прийти послушать — регистрируйтесь до 28 февраля со скидкой 15%.
Реклама ООО «ППГ» Инн: 7707083893 Erid: 2Vtzqw9iCtU
Прием заявок закрывается уже сегодня!
Если хотите выступить на PGConf.Russia 2026 — присылайте тему и тезисы: программный комитет рассмотрит заявку, свяжется с вами и поможет подготовиться.
Будет более 40 докладов на разные темы:
Подайте доклад до 16 февраля: поделитесь опытом и сделайте вклад в сообщество.
Если не планируете выступать, а хотите прийти послушать — регистрируйтесь до 28 февраля со скидкой 15%.
Реклама ООО «ППГ» Инн: 7707083893 Erid: 2Vtzqw9iCtU
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍2
Как PostgreSQL обрабатывает CHECK ограничения при массовой вставке с COPY?
Anonymous Quiz
13%
A) Все проверки выполняются сразу после вставки
19%
B) Проверки игнорируются при использовании COPY
42%
C) Проверки выполняются построчно во время вставки
26%
D) Проверки выполняются после вставки каждой партии
👍5🔥2
🌟 Топ-10 open-source AI-моделей на февраль 2026.
Открытые модели больше не «облегчённая версия».
Сегодня многие из них уже конкурируют с коммерческими решениями и подходят для реальных продуктов, агентов и локального запуска.
Вот модели, на которые стоит обратить внимание:
1. GLM-5 — автономная разработка и создание приложений
https://github.com/THUDM/GLM-5
2. MiniMax M2.5 — мощная модель для кодинга (80%+ на SWE-bench)
https://github.com/MiniMax-AI
3. Kimi K2.5 — мультимодальность, код и продвинутое reasoning
https://github.com/MoonshotAI
4. DeepSeek V3.2 — эффективная sparse-архитектура, конкурент GPT-уровня
https://github.com/deepseek-ai
5. Qwen 3 — сильная логика и отличная поддержка множества языков
https://github.com/QwenLM
6. MiMo V2 Flash — высокая эффективность и низкая стоимость инференса
https://github.com/MiMo-AI
7. Mistral Large 3 — большой контекст и удобная коммерческая лицензия
https://github.com/mistralai
8. LongCat Flash Chat — для сверхдлинных диалогов и памяти контекста
https://github.com/LongCatAI
9. Gemma 3 — открытая модель от Google с хорошим качеством диалогов
https://github.com/google/gemma
10. INTELLECT-3 — полностью открытый стек обучения модели
https://github.com/IntellectAI
Почему это важно:
- open-weights ≈ уровень топ-моделей
- можно запускать локально
- полный контроль над данными
- база для своих AI-агентов и продуктов
- экономия на API при масштабировании
Открытые модели больше не «облегчённая версия».
Сегодня многие из них уже конкурируют с коммерческими решениями и подходят для реальных продуктов, агентов и локального запуска.
Вот модели, на которые стоит обратить внимание:
1. GLM-5 — автономная разработка и создание приложений
https://github.com/THUDM/GLM-5
2. MiniMax M2.5 — мощная модель для кодинга (80%+ на SWE-bench)
https://github.com/MiniMax-AI
3. Kimi K2.5 — мультимодальность, код и продвинутое reasoning
https://github.com/MoonshotAI
4. DeepSeek V3.2 — эффективная sparse-архитектура, конкурент GPT-уровня
https://github.com/deepseek-ai
5. Qwen 3 — сильная логика и отличная поддержка множества языков
https://github.com/QwenLM
6. MiMo V2 Flash — высокая эффективность и низкая стоимость инференса
https://github.com/MiMo-AI
7. Mistral Large 3 — большой контекст и удобная коммерческая лицензия
https://github.com/mistralai
8. LongCat Flash Chat — для сверхдлинных диалогов и памяти контекста
https://github.com/LongCatAI
9. Gemma 3 — открытая модель от Google с хорошим качеством диалогов
https://github.com/google/gemma
10. INTELLECT-3 — полностью открытый стек обучения модели
https://github.com/IntellectAI
Почему это важно:
- open-weights ≈ уровень топ-моделей
- можно запускать локально
- полный контроль над данными
- база для своих AI-агентов и продуктов
- экономия на API при масштабировании
🔥6❤3👍3
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Oracle на самом деле ушел из России? И может ли PostgreSQL заменить его в корпоративных системах? Обсуждаем в первом выпуске подкаста «Слон в IT-лавке» с генеральным директором Postgres Professional Иваном Панченко и Марком Ривкиным.
Марк много лет работал в Oracle и был одним из авторов внутреннего документа «Почему PostgreSQL никогда не заменит Oracle». Сейчас он руководит отделом технического консалтинга Postgres Professional.
Postgres Professional — российская компания-разработчик СУБД Postgres Pro и решений на базе PostgreSQL для бизнеса и государства.
В подкасте:
Разберем, что изменилось после ухода Oracle: офис, техподдержка и облачные сервисы, и почему Oracle как СУБД продолжает жить в ряде компаний.
Обсудим, когда PostgreSQL и Postgres Pro могут заменить Oracle, а когда все упирается в масштаб, архитектуру и требования к системе.
Поговорим про зависимость от Oracle и про переход на PostgreSQL и Postgres Pro. Коротко пройдемся по этапам миграции и местам, где чаще всего возникают сложности.
За час узнаете, что именно Oracle обрубил в России, где он все еще незаменим и почему. И услышите взгляд человека, который много лет продвигал Oracle, а теперь помогает компаниям переходить на Postgres Pro.
Смотрите подкаст на VK Видео.
Реклама ООО «ППГ» Инн: 7707083893 Erid: 2VtzqvsViVa
Марк много лет работал в Oracle и был одним из авторов внутреннего документа «Почему PostgreSQL никогда не заменит Oracle». Сейчас он руководит отделом технического консалтинга Postgres Professional.
Postgres Professional — российская компания-разработчик СУБД Postgres Pro и решений на базе PostgreSQL для бизнеса и государства.
В подкасте:
Разберем, что изменилось после ухода Oracle: офис, техподдержка и облачные сервисы, и почему Oracle как СУБД продолжает жить в ряде компаний.
Обсудим, когда PostgreSQL и Postgres Pro могут заменить Oracle, а когда все упирается в масштаб, архитектуру и требования к системе.
Поговорим про зависимость от Oracle и про переход на PostgreSQL и Postgres Pro. Коротко пройдемся по этапам миграции и местам, где чаще всего возникают сложности.
За час узнаете, что именно Oracle обрубил в России, где он все еще незаменим и почему. И услышите взгляд человека, который много лет продвигал Oracle, а теперь помогает компаниям переходить на Postgres Pro.
Смотрите подкаст на VK Видео.
Реклама ООО «ППГ» Инн: 7707083893 Erid: 2VtzqvsViVa
❤1
⚡ Anthropic выложили 6 полноценных курсов по ИИ - бесплатно.
По уровню это легко заменяет обучение на десятки или даже сотни тысяч рублей.
Внутри:
- сотни уроков и практики
- интерактивные задания и квизы
- реальные кейсы работы с Claude
- сертификаты после прохождения
Если работаешь с AI, агентами или API - это база, которую сейчас проходят разработчики в топ-компаниях.
Что можно изучить:
• Работа с Claude API
https://anthropic.skilljar.com/claude-with-the-anthropic-api
• Введение в Model Context Protocol (MCP)
https://anthropic.skilljar.com/introduction-to-model-context-protocol
• Claude в Amazon Bedrock
https://anthropic.skilljar.com/claude-in-amazon-bedrock
• Claude в Google Cloud (Vertex AI)
https://anthropic.skilljar.com/claude-with-google-vertex
• Продвинутый MCP
https://anthropic.skilljar.com/model-context-protocol-advanced-topics
• Claude Code на практике
https://anthropic.skilljar.com/claude-code-in-action
Это не «обзорные лекции».
Это реальные навыки для тех, кто хочет строить AI-продукты, агентов и автоматизацию.
По уровню это легко заменяет обучение на десятки или даже сотни тысяч рублей.
Внутри:
- сотни уроков и практики
- интерактивные задания и квизы
- реальные кейсы работы с Claude
- сертификаты после прохождения
Если работаешь с AI, агентами или API - это база, которую сейчас проходят разработчики в топ-компаниях.
Что можно изучить:
• Работа с Claude API
https://anthropic.skilljar.com/claude-with-the-anthropic-api
• Введение в Model Context Protocol (MCP)
https://anthropic.skilljar.com/introduction-to-model-context-protocol
• Claude в Amazon Bedrock
https://anthropic.skilljar.com/claude-in-amazon-bedrock
• Claude в Google Cloud (Vertex AI)
https://anthropic.skilljar.com/claude-with-google-vertex
• Продвинутый MCP
https://anthropic.skilljar.com/model-context-protocol-advanced-topics
• Claude Code на практике
https://anthropic.skilljar.com/claude-code-in-action
Это не «обзорные лекции».
Это реальные навыки для тех, кто хочет строить AI-продукты, агентов и автоматизацию.
👍8❤3🔥3