28574
№ 4974297878 Обучающий канал по Python Ссылка для друга - https://t.me/+I7jrAQKR5xAyYTAy По всем вопросам @mascarov_valentin Реклама на бирже - https://telega.in/c/Python_per_month
⌛ Что будет выведено при выполнении кода?
Python Learning 👩💻
Как стать Python-разработчиком за 4 месяца? 🐍 Об этом расскажут аж на 2-х бесплатных уроках от Merion Academy!
Забирай целый набор из бесплатных полезностей:
📍2 бесплатных урока, где вы познакомитесь с базой, освоите синтаксис и сразу начнете писать свою программу для портфолио.
📍 В дополнение бесплатный интенсив по развитию карьеры, где HR-эксперты расскажут лайфхаки, как создавать сильные резюме и проходить собеседования, так, чтобы вас взяли на работу.
📍Курс по английскому для IT тем, кто захочет учиться дальше.
👉 Регистрируйтесь по ссылке чтобы забирать бесплатные уроки, интенсив по карьере и гайд.
Что еще важно знать:
1. У ребят одна из самых доступных цен, которая в 4-5 раз ниже, чем в других известных школах, но качество обучения на том же уровне. Это достигается за счет того, что в Мерионе не тратят миллионы на продвижение, а рекламируются только на собственных ресурсах и в тематических телеграм-каналах. Кроме этого у них также отсутствуют расходы на младших менторов, которые в большинстве онлайн-платформах представляются вам как "персональный ментор-преподаватель", но на самом деле являются просто бывшими студентами этих же курсов.
2. Есть возможность опции оплаты через сервис "Яндекс-Долями", т.е. учиться сразу, но платить по чуть-чуть.
Merion Academy – это экосистема доступного образования, которая включает в себя:
merionacademy">Youtube-канал, где простыми словами говорят о сложных вещах.
IT-академию, где обучат востребованным направлениям по самым доступным ценам.
IT-базу знаний с полезными статьями
Реклама: ООО "МЕРИОН НЕТВОРКС" ИНН: 7721855710 Erid: 2VtzqwbASyw
✔️ Autoviz: Автоматическая визуализация любого набора данных одной командой
Визуализация используется для показа данных с помощью графиков и диаграмм. В Data Science визуализация помогает понять наборы данных и найти связи между ними. Она также помогает выявить закономерности для дальнейшего анализа.
🗣️ Для визуализации данных в Python часто используют Matplotlib, Seaborn, Plotly и другие. Но перед использованием этих библиотек нужно определить тип графика и аргументы. AutoViz решает эту проблему, быстро предоставляя нужную информацию.
🔗 Ссылочка на доку
Python Learning 👩💻
⌛ Что будет выведено при выполнении кода?
Python Learning 👩💻
⚙️ XlsxWriter для записи файлов в формате Excel
ℹ️ XlsxWriter — это очень мощный модуль Python для записи файлов в формате Excel. Он поддерживает добавление текста, чисел, формул, изображений и макросов Excel — среди прочих функциональных возможностей.
✔️ XlsxWriter даже интегрируется с pandas, известным пакетом Python для работы с данными.
🔗 Ссылочка на доку
Python Learning 👩💻
⚙️ Fabulous — вывод картинок в консоль
ℹ️ Вам не достаточно красивого вывода таблиц в консоль? А как насчёт вывода текста с тенями или даже картинок? Теперь это возможно!
🗣️ Использовать только в небольших количествах во избежание перелома чувства прекрасного
🔗 Ссылочка на доку
Python Learning 👩💻
⚙️ Temporian для предварительной обработки временных данных
ℹ️ Temporian предлагает новую парадигму для работы с временными данными. Будучи специально разработанными для него, плюс его основные вычисления, выполняемые как высокооптимизированный код C ++, позволяют ему сделать обычные временные операции более безопасными, простыми в написании и намного, намного быстрее в выполнении - с бенчмарками, показывающими ускорение более чем в 100 раз по сравнению с эквивалентным кодом pandas.
🔗 Ссылочка на доку
Python Learning 👩💻
⚙️ Taipy для создания пользовательских интерфейсов
ℹ️ Taipy - это библиотека Python, которая позволяет специалистам по обработке данных создавать увлекательные повествования на основе своих данных.
🗣️ Магия Taipy заключается в его способности привязывать переменные и выражения к состоянию визуальных компонентов в пользовательском интерфейсе.
🔗 Ссылочка на доку
Python Learning 👩💻
🦾 Как превратить веб-разработку на Python в свою суперсилу?
✔️ Освоить фреймворк Django, который упрощает и ускоряет работу над веб-приложениями со сложной логикой.
✔️ Изучить фронтенд-разработку на Vue.js.
✔️ Научиться реализовывать и поддерживать проекты с рендерингом на стороне сервера, а также работать с API.
🔥 И все это всего за 5 месяцев на онлайн-курсе «Django-разработчик» от OTUS. Под руководством опытных экспертов вы не только изучите лучшие инструменты и практики, но и создадите 3 сильных проекта для портфолио.
Старт уже 26 июня!
➡️ Пройдите короткий тест, чтобы получить персональную консультацию менеджера и специальную цену на курс: https://clck.ru/3BUYEBРеклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576
⚙️ Gensim для извлечения семантических тем
ℹ️ Пакет Python с открытым исходным кодом, смоделированный для извлечения семантических тем из больших документов и текстов для обработки, анализа и прогнозирования поведения человека с помощью статистических моделей и лингвистических вычислений.
🗣️ Gensim имеет возможность обрабатывать огромные данные, независимо от того, являются ли они необработанными и неструктурированными.
🔗 Ссылочка на доку
Python Learning 👩💻
⚙️ Yellowbrick для визуального анализа и диагностики
ℹ️ Yellowbrick — набор средств визуального анализа и диагностики, предназначенных для облегчения машинного обучения с помощью scikit-learn.
🗣️ Основной объект API библиотеки Visualizer представляет собой средство оценки scikit-learn, которое учится на данных. «Визуализаторы» изучают данные, создавая визуальное представление рабочего процесса выбора модели.
🔗 Ссылочка на доку
Python Learning 👩💻
⚙️ DeepFace для распознавания лиц
ℹ️ Deepface — легкий фреймворк для распознавания лиц и анализа атрибутов лица (возраст, пол, эмоции и раса) для Python.
🔗 Ссылочка на доку
Python Learning 👩💻
⚙️ YOLOv8 для компьютерного зрения
ℹ️ YOLOv8 — самый совершенный (на сегодня) и производительный представитель семейства моделей обнаружения объектов YOLO.
🗣️ Предназначен для таких задач CV, как обнаружение объектов, сегментация экземпляров и классификация изображений.
🔗 Ссылочка на доку
Python Learning 👩💻
⚙️ PaddleOCR для оптического распознавания символов
ℹ️ PaddleOCR — многоязычные наборы инструментов OCR на основе DL-фреймворка PaddlePaddle.
🗣️ Поддержка обучения и развертывания на серверных, мобильных, встроенных устройствах и IoT
🔗 Ссылочка на доку
Python Learning 👩💻
⚙️ Chainer для построения и обучения нейронных сетей
ℹ️ Мощный и гибкий инструмент Python для построения и обучения глубоких нейронных сетей. Библиотека Chainer была разработана японской компанией Preferred Networks.
🔗 Ссылочка на доку
Python Learning 👩💻
⚙️ Оптимизация памяти в Python: Использование генераторов вместо списков
Когда мы работаем с большими наборами данных, важно помнить об эффективном использовании памяти. Одной из полезных фишек Python для оптимизации памяти является использование генераторов вместо списков.
➡️ Пример кода
Допустим, у нас есть задача найти квадраты чисел от 1 до 1 000 000. Сначала посмотрим, как это сделать с помощью списка:
# Плохая практика: использование списка
squares = [x**2 for x in range(1, 1000001)]
# Лучшая практика: использование генератора
squares = (x**2 for x in range(1, 1000001))
➡️ clean-text для нормализации и очистки текста
Отличный однострочный код для нормализации и очистки текста — идеально для проектов по обработке естественного языка.
Контент, созданный пользователями в Интернете и в социальных сетях, часто бывает грязным. Предварительно обработайте свои данные с помощью clean-text, чтобы создать нормализованное текстовое представление. Например, преобразуйте этот испорченный ввод:
A bunch of \\u2018new\\u2019 references, including [Moana](https://en.wikipedia.org/wiki/Moana_%282016_film%29).
»Yóù àré rïght <3!«
A bunch of 'new' references, including [moana](<URL>).
"you are right <3!"
➡️ PyForest: Один импорт для всех важных модулей
Импортируйте все ключевые библиотеки Python одной строкой. Это удобно для всех ваших проектов по Data Science и при создании нового окружения в Conda.
🗣️ При работе с данными вы используете библиотеки, такие как pandas, matplotlib, seaborn, numpy и sklearn. Прежде чем приступить к работе, нужно их импортировать.
Библиотека решает несколько проблем:
• Однообразие: импорт всегда одинаковый и скучный.
• Пропущенные импорты мешают работе.
• Иногда нужно искать точные строки импорта, например, import matplotlib.pyplot as plt или from sklearn.ensemble import GradientBoostingRegressor.
🔗 Ссылочка на доку
Python Learning 👩💻
Иван Попов проводит эфиры редко, но каждый из них — выжимка полезной информации и мотивация)
На вебинаре он поделится тем, как видит этот рынок, опираясь на свой многолетний опыт.
9 июля в 19.00 по МСК
эфир "Как выйти на заработок 100.000р на торговле акциями за пол года?"
—
▪️ Сколько реально зарабатывать, если совмещать с основной работой
▪️ Какие шаги тебе нужно делать, чтобы выйти на 300К
▪️ Как начать торговать, не имея своего капитала
Переходите по ссылке и регистрируйтесь на вебинар
в закрепе канала.
🔗Ivan Popov
Лучи добра.
⌛ Что будет выведено при выполнении кода?
Python Learning 👩💻
⌛ Что будет выведено при выполнении кода?
Python Learning 👩💻
⚙️ Unstructured для предварительной обработки текста
ℹ️ Unstructured - это доступная библиотека Python для легкого извлечения текста из документов. Она упрощает очистку текста, обрабатывая все, от удаления маркеров до управления эмодзи и языкового перевода.
🔗 Ссылочка на доку
Python Learning 👩💻
⚙️ TorchAudio для обработки аудиосигнала
ℹ️ Библиотека машинного обучения для обработки звука и сигналов с помощью PyTorch.
🗣️ TorchAudio предоставляет функции ввода-вывода, обработки сигналов и данных, наборы данных, реализации моделей и компоненты приложений.
🔗 Ссылочка на доку
Python Learning 👩💻
⚙️ NLTK для обработки естественного языка
ℹ️ NLTK (Natural Language Toolkit) — один из наиболее популярных инструментов для обработки естественного языка.
✔️ Особенности NLTK:
• Поддерживает более 50 языковых наборов данных и обученных языковых моделей.
• Предлагает классификацию текста, выделение корней, токенизацию, тегирование, синтаксический анализ.
• Функции для анализа настроений или мнения, выраженного во фрагменте текста.
🔗 Ссылочка на доку
Python Learning 👩💻
Начните карьеру в ИТ и бизнесе с помощью программы бакалавриата в Центральном университете!
Поступайте на одно из направлений по искусственному интеллекту, разработке и бизнес-аналитике. Пока ждете результаты экзаменов, не теряйте время и попробуйте себя в конкурсе грантов.
Преимущества грантов от Центрального университета:
-Может покрыть до 100% стоимости обучения;
-Выдается на весь период учебы;
-Не уменьшится, но может увеличиться за достижения и успехи в учебе.
Попробуйте свои силы в конкурсе сейчас, а с 20 июня направляйте документы для поступления по результатам ЕГЭ. Подробная информация про университет, конкурс грантов и обучение здесь.
(Зашить ссылку https://apply.centraluniversity.ru/?utm_source=telegram&utm_medium=ntv.fix&utm_campaign=centraluniversity.grants.june&utm_term=Python_per_month
erid:2VtzqxDs2Gw
Реклама, АНО ВО «Центральный университет», ИНН 7743418023
Мечтаешь решать задачи компьютерного зрения и зарабатывать от $3000, работая в крупной компании?
👨💻👩💻 Сегодня компьютерное зрение находит применение в различных отраслях. Специалисты по Python и Machine Learning, освоившие компьютерное зрение, становятся ключевыми игроками в таких сферах как:
Медицина: Компьютерное зрение помогает в ранней диагностике рака. Google разработал алгоритм, который определяет признаки раковых опухолей на рентгеновских снимках. Это повышает шансы на успешное лечение.
Банковский сектор: В банковском секторе компьютерное зрение помогает в обнаружении мошенничества с помощью систем анализа видеонаблюдения на банкоматах и в отделениях.
Машиностроение: Компании применяют системы компьютерного зрения для автоматического обнаружения дефектов на производстве.
Ритейл: В ритейле компьютерное зрение помогает анализировать изображения и видео с камер наблюдения на складах и в магазинах. Например, в X5 Retail Group такие системы используют для мониторинга полок и автоматического пополнения запасов.
Городское управление: системы компьютерного зрения помогают контролировать дорожное движение и автоматически выявлять нарушения в Москве.
Мы проанализировали вакансии компаний
🏢📝 На рынке труда требуются инженеры по компьютерному зрению. Ведущие компании, такие как Центр Робототехники Сбербанка, Sber AI, «Яндекс» и другие, предлагают вакансии. Основные задачи инженеров — разработка и обучение моделей на PyTorch для детекции объектов, семантической сегментации, оценки глубины, объединения сенсорных данных.
Кандидатам на эти позиции требуется:
Опыт работы с Python и PyTorch.Знание классических и современных алгоритмов компьютерного зрения.Умение работать с инструментами разработки и внедрения (Docker, TensorRT, MLFlow, CI/CD). Способность калибровать и работать с сенсорами.
Компании предлагают высокую зарплату, ДМС, корпоративную пенсионную программу, страхование от несчастных случаев, а также рабочие места с лаунж-зонами, кафе и спортзалами.
Если вы хотите найти работу мечты, но не хватает навыков и знаний, приходите на открытый урок в рамках курса «Компьютерное зрение»
🎓📚 Присоединяйтесь СЕГОДНЯ, 24 июня, в 20:00 к нашему открытому уроку по сверточным нейронным сетям с Андреем Канашовым! На уроке вы разберетесь в сверточных нейронных сетях: от AlexNet до EfficientNet, и узнаете, как они трансформируют обработку изображений.
Для кого этот вебинар будет полезен:
Разработчики и специалисты по анализу данных узнают, как применять сверточные нейронные сети для обработки изображений.
Специалисты по машинному и глубокому обучению изучат архитектуры CNN от AlexNet до EfficientNet и получат практические советы по обучению нейронных сетей, чтобы достичь высокой точности и эффективности.
Спикер: Андрей Канашов, Senior Data Scientist с обширным опытом в машинном обучении и глубоком обучении с использованием нейронных сетей в NLP и CV.
🗓 Дата: 24 июня. СЕГОДНЯ!
🕖 Время: 20:00. [Ссылка на регистрацию]
Реклама. ООО "ОТУС ОНЛАЙН-ОБРАЗОВАНИЕ". ИНН 9705100963.
⚙️ SciKit-Image для обработки изображений
ℹ️ SciKit-Image — коллекция алгоритмов для обработки изображений, основанная на NumPy, scipy.ndimage и ряде других библиотек, обеспечивающая универсальный набор процедур обработки изображений в Python.
🔗 Ссылочка на доку
Python Learning 👩💻
🔥 Хотите научиться эффективно обрабатывать изображения с помощью нейронных сетей? Открытый урок по сверточным нейронным сетям (CNN) уже на подходе!
🛑 Пренебрежение обучением и применением сверточных нейронных сетей может привести к ряду проблем:
👉 Низкая точность распознавания изображений: Без правильного применения CNN ваши модели могут не справляться с выделением ключевых признаков на изображениях, что снижает точность распознавания объектов и классификации.
👉 Затруднения в обработке больших объемов данных: Без использования оптимизированных архитектур CNN ваша система может испытывать трудности с обработкой больших объемов изображений, что замедляет процесс анализа и требует значительных вычислительных ресурсов.
👉 Ограниченные возможности масштабирования: Без глубокого понимания архитектур CNN, таких как LeNet, AlexNet и VGGNet, ваши модели могут не справляться с задачами в условиях увеличивающейся сложности данных и ростом требований к производительности.
💡 Открытый урок по сверточным нейронным сетям поможет вам преодолеть эти трудности, предоставив знания о ключевых архитектурах и методах оптимизации. Вы научитесь использовать свертки, применять различные фильтры и эффективно обучать свои модели для улучшения точности и производительности.
📅 Присоединяйтесь к нашему открытому уроку "Сверточные нейронные сети: от AlexNet до EfficientNet", чтобы узнать, как решить эти проблемы и сделать процесс обработки изображений более эффективным!
🔍 Открытый урок проходит в рамках курса "Компьютерное зрение". На курсе вы также научитесь пользоваться современными фреймворками и библиотеками для работы с нейронными сетями и алгоритмами компьютерного зрения, такими как PyTorch, HuggingFace, OpenCV, Kornia, MMLab, Ultralytics, TensorRT, ResNet и EfficientNet, до самых современных Vision Transformers, таких как MViT и другие. Это значительно расширит ваш кругозор и подготовит вас к актуальным требованиям рынка.
🗓 Дата: 24 июня.
🕖 Время: 20:00. [Ссылка на регистрацию]
Реклама. ООО "ОТУС ОНЛАЙН-ОБРАЗОВАНИЕ". ИНН 9705100963.
🦾 Пора изучить фреймворк Django!
Забудьте о скучном обучении — на курсе "Django-разработчик" вас ждут настоящие челленджи и нестандартные практические решения. А еще сильные проекты для портфолио и карьерный сапорт!
Пройдите тест, чтобы понять хватит ли у вас навыков для обучения.
📌У нас нет предзаписанных уроков.
Занятия в OTUS – это онлайн-вебинары. Преподаватели-практики помогут погрузиться в теорию, обучат на реальных примерах, расскажут о необходимых в работе инструментах. Вы всегда сможете задать вопрос и получить обратную связь.
И самое главное – сможете практиковаться!
🎁 Успейте на курс "Django-разработчик"! Только до 23 июня скидка 10%, подробности у наших менеджеров - после прохождения теста они свяжутся с вами.
👉 ПРОЙТИ ТЕСТ: https://clck.ru/3BNJwaРеклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576
⚙️ PyCaret для машинного обучения
ℹ️ Это библиотека с открытым исходным кодом, и она была создана для машинного обучения. Она предлагает функции, которые помогают упростить и автоматизировать программы машинного обучения.
✔️ Несмотря на наличие небольшой кривой обучения, PyCaret относительно прост в использовании.
🔗 Ссылочка на доку
Python Learning 👩💻