7316
Pythonist's Lair Все о Python: алгоритмы, паттерны проектирования, задачи, нейронные сети Сотрудничество: @g_abashkin
🕹Как создать игру в Telegram за 20 недель и не спиться
В этой статье расскажем о том, как мы создавали наш продукт (MMO RPG игра в телеграм для разработчиков), с какими ошибками столкнулись, и как дожили до релиза.
Читать...
🧑💻«Иногда лучше написать велосипед»: как тестировать кластеры Kubernetes с помощью Python
В этой статье автор расскажет, как с помощью самописного фреймворка на Python можно гибко тестировать кластеры Kubernetes и запускать итерационные сценарии, связанные со сторонними API.
Читать...
🛠Простой ORM для sqlite3
В этой статье мы напишем ORM самостоятельно и узнаем, какие инструменты python нам для этого понадобятся.
Читать...
Python, JS или C++?
А может, почитаем про все три сразу?
Есть бот AI Open News, который собирает посты из ваших любимых пабликов в одном месте. Очень удобно для обучения.
Он высылает актуальные посты единой подборкой. Когда придет подборка — решаете сами. Бот AI Open News не будет пушить уведомлениями.
А еще бот умеет делать дайджесты — на любую тематику. Можно попросить что-то про программирование в целом или про конкретный язык и не рыться в каналах самому.
В общем, пробуйте. Бот сильно хелпанет в обучении — @AiOpenNewsbot
👍Mimesis: идеальное решение для генерации данных
В этой статье мы рассмотрим один из лучших пакетов для генерации синтетических данных.
Читать...
🥳concurrent.futures в Python
В этой статье мы взглянем на одну из самых интересных библиотек в Python для работы с параллельным выполнением задач - concurrent.futures.
Читать...
👽Поможем Ходору найти новых друзей с помощью графов
В этой статье я расскажу как работают эти алгоритмы, и реализую рекомендательную систему с помощью графов.
Читать...
🥸Исследование режима Copy-on-Write в pandas. Часть 1
В этой статье автор расскажет о том, как эффективно пользоваться копированием при записи, и как можно адаптировать свой код под новые возможности pandas.
Читать...
🐍 Работаете на Python? Есть идея для следующего шага — стать Data scientist
13 ноября стартует новый курс от Слёрм — «Data Scientist». Мы покажем, как научить компьютеры «думать» самостоятельно, как анализировать и визуализировать большие объемы данных и сводить бизнес-задачу в задачу машинного обучения.
База для наших студентов и их опора в будущей профессии — знание Python.
🐍 На Python легче решать сложные задачи и решать вопросы автоматизации;
🐍 Для Python существует множество прикладных библиотек для задач Data Scientist. С их помощью можно обрабатывать данные и анализировать их.
И если вы уже прокачались в этом языке программирования и думаете, куда вам дальше, то мы смело рекомендуем курс!
Python мы используем на протяжении всего курса. Мы будем сосредотачиваться на библиотеках, которые требуются для решения ML-задач.
Полную программу вы можете увидеть на нашем сайте тут.
Что будет на курсе:
Два senior-специалиста. Если посчитать их общий рабочий стаж в IT, то получается 14 лет.
Видеолекции. Спикеры рассматривают каждую тему в коротких видеоуроках.
Работа в групповом чате. Всех студентов мы соберем в одном чате в Telegram: здесь можно будет поделиться инсайтом, задать вопрос кураторам и спикерам курса.
Встречи с экспертами. После каждого тематического блока спикеры курса готовы будут встретиться с вами и обсудить возникшие сложности.
Практические задания. Они будут идти после модулей с теорией. Это небольшие задачки, с которыми можно закрепить теорию.
Итоговый проект, на котором вы сможете опробовать полученные знания, а сам проект использовать в портфолио на собеседовании.
Наши спикеры:
Иван Аникин, Team Lead Yandex.Edadeal.
Владимир Бугаевский, Team Lead СберМаркет.
Даем знания и практику, с которыми можно перейти на позицию Data Scientist уровня junior в крупную технологическую компанию.
Узнать больше о спикерах и программе и записаться на курс вы можете по ссылке.
Реклама. ООО «Слёрм» г. Лиски, ОГРН 1193668020545
🫡Объединение открытых данных Open Street Map и Landsat для уточнения площадей зеленых зон
В этой статье мы поговорим о том, какие преимущества приносит в нашу жизнь объединение пространственных данных из различных открытых источников.
Читать...
👥Реализация консенсусного алгоритма Raft
В этой статье, мы рассмотрим один из наиболее популярных консенсусных алгоритмов - Raft.
Читать...
😜Работа с временными рядами в Python. Часть 1
В данной статье мы рассмотрели основные концепции и методы работы с временными рядами в Python.
Читать...
😶🌫Как создать API в облаке менее чем в 200 строках кода
В этой статье будет рассмотрено, как при помощи lines Google Cloud, Terraform и FastAPI развернуть в облаке полноценный API, через который можно отвечать на запросы.
Читать...
👩🦰Операторы в Python: Глубокое погружение в магию '+' и '*'
В этой статье мы погрузимся в детали их работы на примере базовых типов, пользовательских классов и строк.
Читать...
⚙Упрощаем подключение линтеров в пайплайны Gitlab CI
В этой статье я покажу, как написать шаблон с линтером для Gitlab CI, чтобы при старте нового проекта (или уже запущенного) было легко добавить линтер в пайплайны.
Читать...
👍Как улучшить тестируемость кода на примере Dependency Injection в Python
В данной статьей вы узнаете о важности отделения операций ввода-вывода (т.е. сетевых запросов, обращений к базе данных и т.д.) от основной логики кода, особенностях использования Dependency Injection (внедрения зависимостей) для написания более тестируемого кода с примерами модульных тестов.
Читать...
🥸Исследование режима Copy-on-Write в pandas. Часть 2
В этой статье речь пойдёт об оптимизации, направленной на то, чтобы копирование не ухудшило бы средних показателей скорости работы кода.
Читать...
🤓NumPy: шпаргалка для начинающих
В этой статье мы поговорим про NumPy.
Читать...
🦾Автоматизация выявления вредоноса в реестре Windows
В этой статье я расскажу, почему многие существующие методы анализа реестра не всегда эффективны, а также мы рассмотрим пример решения этой проблемы.
Читать...
🌥Прогнозирование временных рядов с помощью библиотеки Skforecast
В этой статье мы рассмотрим нюансы прогнозирования на практике и с помощью библиотеки skforecast.
Читать...
+1 в копилку годных каналов про Python
С @python_practics освоишь Python гораздо проще:
📌 полезные сниппеты кода для твоих задач
📌 теория Python понятным языком с примерами
📌 вопросы из собеседований
📌 бесплатные книги и курсы по Python
📌 тесты и опросы для тех, кто не запоминает сухую инфу
🧠Кратчайший путь с одним источником во взвешенных графах, Алгоритм Дейкстры и Python
В данной статье мы погрузимся в мир алгоритмов, предназначенных для нахождения кратчайшего пути в графах, в которых каждое ребро имеет свой вес.
Читать...
⏳Разработка real-time приложений с Python и WebSocket
В этой статье автор рассмотрит, как real-time приложения позволяют создавать интерактивные и отзывчивые приложения, обогащая пользовательский опыт.
Читать...
🤪“Ну и долго мне ещё до магазина?” Или пара слов о геоинформационном анализе с помощью Python
В этой статье мы рассмотрим тему обработки пространственных данных средствами Python библиотеки estaty.
Читать...
👨Celery: изучаем на реальных примерах ч.1
В этой статье мы разберем возможности Celery и применение основных параметров для управления задачами.
Читать...
Ну и денек, да?
Иван из города Нейросибирск задумался. Казалось бы, у него насыщенная жизнь, но на самом деле это симуляция, а он - самосознающая искусственный человек в теле 35-летнего мужчины, который считает, что его жизнь имеет смысл.
Нет, это не синопсис какого-нибудь сериала или фильма, а описание задачи на Yandex Cup 2023. Присоединяйтесь к чемпионату по программированию и помогите устранить неисправности в симуляции, чтобы ИИван продолжал считать себя человеком.
Призовой фонд в этом году составляет более 8 млн. рублей.
Подать заявку необходимо до 29 октября включительно.
🐍Малоизвестные библиотеки Python для анализа данных, которые сделают вашу жизнь проще
В этой статье мы рассмотрим некоторые полезные библиотеки Python для задач обработки данных, с которыми, возможно, вы еще не знакомы.
Читать...
🤖Событийное логирование для аналитики и мониторинга работы телеграм-бота
В этой статье мы рассмотрим как реализовать событийное логирование для телеграм-бота.
Читать...
👁Сквозное наблюдение (observability) в микросервисах
В этой статье мы разберемся подробнее с первым из ключевых компонентов сквозного наблюдения - трассировкой.
Читать...
🚀F-строки в Python мощнее, чем можно подумать
В этой статье мы разберёмся с некоторыми интересными возможностями f-строк, которые могут оказаться очень полезными в повседневной работе Python-программиста.
Читать...
