📊 Matplotlib шпаргалка для начинающих
Если только начинаете работать с визуализациями в Python — этот шпаргалка по Matplotlib станет отличной отправной точкой:
✅ основные функции для построения графиков,
✅ настройка осей, подписей и легенд,
✅ стили и оформление.
🐸 Библиотека питониста
#буст
Если только начинаете работать с визуализациями в Python — этот шпаргалка по Matplotlib станет отличной отправной точкой:
#буст
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤7👍1
🎮 КВЕСТОВАЯ ЛИНИЯ: «Путь Data Scientist'а»
⮕ Твой стартовый набор искателя данных:
⚡️ АКТИВЕН ВРЕМЕННЫЙ БАФФ: «Щедрость наставника»
Эффект: –30% к цене полного набора ДСника
Было: 121.800 ₽ → Стало: 84.900 ₽
☞ Что ждет тебя в этом квесте
📎 Забрать бафф
Рассрочки: 3 мес | 6 мес | 12 мес
⮕ Твой стартовый набор искателя данных:
Python — твое легендарное оружие (урон по багам +∞)
Математика — твой базовый интеллект (влияет на понимание алгоритмов)
Машинное обучение — твое дерево навыков (открывает новые способности)
⚡️ АКТИВЕН ВРЕМЕННЫЙ БАФФ: «Щедрость наставника»
Эффект: –30% к цене полного набора ДСника
Было: 121.800 ₽ → Стало: 84.900 ₽
☞ Что ждет тебя в этом квесте
— Получение артефактов: портфолио проектов и сертификаты— Прокачка от новичка до Senior Data Scientist— Босс-файты с реальными задачами из индустрии— Доступ к гильдии единомышленников
📎 Забрать бафф
Рассрочки: 3 мес | 6 мес | 12 мес
👍2🌚1
Что означают часто встречающиеся примеры spam и eggs в Python?
Anonymous Quiz
13%
Это случайные имена переменных
59%
Отсылка к шоу Monty Python
4%
Секретный внутренний код
24%
Шутка о завтраке разработчиков
❤3
📚Напоминаем про наш полный курс «Самоучитель по Python для начинающих»
Мы написали и собрали для вас в одну подборку все 25 глав и 230 практических заданий!
🐍 Часть 1: Особенности, сферы применения, установка, онлайн IDE
🐍 Часть 2: Все, что нужно для изучения Python с нуля – книги, сайты, каналы и курсы
🐍 Часть 3: Типы данных: преобразование и базовые операции
🐍 Часть 4: Методы работы со строками
🐍 Часть 5: Методы работы со списками и списковыми включениями
🐍 Часть 6: Методы работы со словарями и генераторами словарей
🐍 Часть 7: Методы работы с кортежами
🐍 Часть 8: Методы работы со множествами
🐍 Часть 9: Особенности цикла for
🐍 Часть 10: Условный цикл while
🐍 Часть 11: Функции с позиционными и именованными аргументами
🐍 Часть 12: Анонимные функции
🐍 Часть 13: Рекурсивные функции
🐍 Часть 14: Функции высшего порядка, замыкания и декораторы
🐍 Часть 15: Методы работы с файлами и файловой системой
🐍 Часть 16: Регулярные выражения
🐍 Часть 17: Основы скрапинга и парсинга
🐍 Часть 18: Основы ООП – инкапсуляция и наследование
🐍 Часть 19: Основы ООП – абстракция и полиморфизм
🐍 Часть 20: Графический интерфейс на Tkinter
🐍 Часть 21: Основы разработки игр на Pygame
🐍 Часть 22: Основы работы с SQLite
🐍 Часть 23: Основы веб-разработки на Flask
🐍 Часть 24: Основы работы с NumPy
🐍 Часть 25: Основы анализа данных с Pandas
Мы написали и собрали для вас в одну подборку все 25 глав и 230 практических заданий!
🐍 Часть 1: Особенности, сферы применения, установка, онлайн IDE
🐍 Часть 2: Все, что нужно для изучения Python с нуля – книги, сайты, каналы и курсы
🐍 Часть 3: Типы данных: преобразование и базовые операции
🐍 Часть 4: Методы работы со строками
🐍 Часть 5: Методы работы со списками и списковыми включениями
🐍 Часть 6: Методы работы со словарями и генераторами словарей
🐍 Часть 7: Методы работы с кортежами
🐍 Часть 8: Методы работы со множествами
🐍 Часть 9: Особенности цикла for
🐍 Часть 10: Условный цикл while
🐍 Часть 11: Функции с позиционными и именованными аргументами
🐍 Часть 12: Анонимные функции
🐍 Часть 13: Рекурсивные функции
🐍 Часть 14: Функции высшего порядка, замыкания и декораторы
🐍 Часть 15: Методы работы с файлами и файловой системой
🐍 Часть 16: Регулярные выражения
🐍 Часть 17: Основы скрапинга и парсинга
🐍 Часть 18: Основы ООП – инкапсуляция и наследование
🐍 Часть 19: Основы ООП – абстракция и полиморфизм
🐍 Часть 20: Графический интерфейс на Tkinter
🐍 Часть 21: Основы разработки игр на Pygame
🐍 Часть 22: Основы работы с SQLite
🐍 Часть 23: Основы веб-разработки на Flask
🐍 Часть 24: Основы работы с NumPy
🐍 Часть 25: Основы анализа данных с Pandas
👍11
📦 Свежие релизы пакетов
— pydantic-ai 1.0.0 — фреймворк-обёртка для использования Pydantic вместе с LLM.
— lancedb 0.25.0 — embedded-движок для мультимодального поиска.
— graphiti-core 0.20.x — библиотека для построения временных графов.
— torchao 0.13.0 — инструменты оптимизации GPU-моделей.
— dag-factory 1.0.0 — генерация Airflow DAG-ов из YAML.
— certbot-dns-cloudflare 5.0.0 — плагин DNS-аутентификации для Certbot.
— pyrefly 0.31.0 — быстрый type checker на Rust.
— fastexcel 0.15.x — быстрый Excel reader на Rust.
— pyexasol 1.0.0 — Python-драйвер для Exasol с расширенными функциями.
— trl 0.22.x — обучение трансформеров с подкреплением.
— inference-cli 0.54.x — простой деплой CV-моделей с Roboflow.
— sparkmeasure 0.26.0 — API для анализа производительности Spark.
— tokenizers 0.22.0 — быстрые токенайзеры для продакшна и ресерча.
📚 Полезные статьи и материалы
— Что с Python? Меньше производительности, никакого сахара и больше багов
— Python и множества: генераторы, которые делают код чище
— Почему асинхронный Python не такой популярный?
— Самые популярные Python-фреймворки и библиотеки 2025 года
— Особенности Python, о которых вас точно спросят на собеседовании
— Самый быстрый способ читать Excel в Python
— Быстрый Django: всё о производительности
— Как НЕ нужно писать автотесты на Python
— Обзор UDTF в PySpark
#свежак
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍7🤩1
⚡️ Будь как этот гений с картинки — предлагай свои условия работодателю, а не наоборот!
Кто нужен?
Но если вы пока джун — я бы предложил:
- Full-time контракт: 180к/мес после курса + опцион на карьеру в топ-компаниях
- Либо фикс за проект: стань ML-инженером за 39к вместо 44к с промокодом LASTCALL
🔗 Старт 9 сентября
Кто нужен?
Senior ML-Engineer с опытом работы более 6 месяцев в FAANG компаниях. Требование: разработать кросс-платформенное приложение-трекер зарплат с AI-распознаванием вакансий по резюме.
Но если вы пока джун — я бы предложил:
- Full-time контракт: 180к/мес после курса + опцион на карьеру в топ-компаниях
- Либо фикс за проект: стань ML-инженером за 39к вместо 44к с промокодом LASTCALL
🔗 Старт 9 сентября
👍4🤩1
Forwarded from Библиотека задач по Data Science | тесты, код, задания
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤3
Forwarded from Библиотека задач по Data Science | тесты, код, задания
Иногда реально ощущение, что нас держат в Матрице.
Большинство сидит, читает статьи про ML, смотрит ролики «как это работает» — и всё.
❗ Сегодня последний день промокода Lastcall (−5000 ₽).
Уже завтра стартует первый вебинар по Машинному обучению — полный набор для выхода из Матрицы.
Кто готов вырваться из симуляции и ворваться в сезон найма?
👾 — я уже в команде Нео
👍 — хочу красную таблетку
🤔 — пока думаю, но интересно
👉 Забронируй место сейчас
Большинство сидит, читает статьи про ML, смотрит ролики «как это работает» — и всё.
❗ Сегодня последний день промокода Lastcall (−5000 ₽).
Уже завтра стартует первый вебинар по Машинному обучению — полный набор для выхода из Матрицы.
Кто готов вырваться из симуляции и ворваться в сезон найма?
👾 — я уже в команде Нео
👍 — хочу красную таблетку
🤔 — пока думаю, но интересно
👉 Забронируй место сейчас
🌚2❤1
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
💾 RecoverPy — интерактивное восстановление данных на Linux
RecoverPy умеет находить не только удалённые, но и перезаписанные данные, сканируя каждый блок диска. Идеально для восстановления кода, конфигов или текстовых файлов.
Особенности:
✅ Восстановление удалённых и перезаписанных файлов
✅ Поиск содержимого файлов по строке, даже в бинарных файлах
✅ Совместимость со всеми файловыми системами Linux
✅ Быстро, использует мощь стандартных утилит Linux (grep, dd, lsblk)
📱 Репозиторий
🐸 Библиотека питониста
#буст
RecoverPy умеет находить не только удалённые, но и перезаписанные данные, сканируя каждый блок диска. Идеально для восстановления кода, конфигов или текстовых файлов.
Особенности:
#буст
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍5❤1