Мем: на сайте Думы в пояснительной записке к закону о создании реестра молодёжных организаций нашли utm-метку ChatGPT. 😐
👉 @PythonPortal
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🤣47🔥6😁3❤1
На Stepik вышел курс по Linux
Этот курс закрывает всю обязательную Linux-базу для работы в IT: от установки Linux и работы с файлами до сетей, прав, дисков, процессов, автоматизации на Bash и многого другого. Всё сразу закрепляется на практике (200+ заданий с автопроверкой)
Материал подаётся понятным языком, шаг за шагом, на реальных примерах и с наглядными схемами
После прохождения вы получите сертификат, который можно добавить в резюме.
Есть бесплатные демо-уроки для ознакомления. В ближайшие 48ч курс доступен со скидкой 25% по промокоду «
Этот курс закрывает всю обязательную Linux-базу для работы в IT: от установки Linux и работы с файлами до сетей, прав, дисков, процессов, автоматизации на Bash и многого другого. Всё сразу закрепляется на практике (200+ заданий с автопроверкой)
Материал подаётся понятным языком, шаг за шагом, на реальных примерах и с наглядными схемами
После прохождения вы получите сертификат, который можно добавить в резюме.
Есть бесплатные демо-уроки для ознакомления. В ближайшие 48ч курс доступен со скидкой 25% по промокоду «
POST25»: открыть курс на Stepik❤5
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
Чувак собрал целую AI-команду “дата-сайентистов” на Python и выложил в опенсорс (полностью бесплатно).
Библиотека автоматизирует типичный DS-пайплайн с помощью AI: загрузка данных, чистка/преобразования, EDA, визуализация, feature engineering. Плюс она логирует каждый шаг так, чтобы все собиралось в 100% воспроизводимый pipeline (можно повторить прогон один в один и понять, что именно делалось).
Таймкоды из демо:
00:00 обзор проекта
01:32 workflow + загрузка данных
02:10 wrangling и cleaning
03:33 инсайты из визуализаций и построение графиков
04:08 feature engineering
05:00 лайв воркшоп на 1 час
05:44 сама Python-библиотека “AI Data Science Team”
GitHub: здесь
👉 @PythonPortal
Библиотека автоматизирует типичный DS-пайплайн с помощью AI: загрузка данных, чистка/преобразования, EDA, визуализация, feature engineering. Плюс она логирует каждый шаг так, чтобы все собиралось в 100% воспроизводимый pipeline (можно повторить прогон один в один и понять, что именно делалось).
Таймкоды из демо:
00:00 обзор проекта
01:32 workflow + загрузка данных
02:10 wrangling и cleaning
03:33 инсайты из визуализаций и построение графиков
04:08 feature engineering
05:00 лайв воркшоп на 1 час
05:44 сама Python-библиотека “AI Data Science Team”
GitHub: здесь
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤9