Фундаментальные понятия статистики и строительные блоки #DataAnalytics и #MachineLearning.

Набор Python matplotlib интерактивных приборных панелей, чтобы помочь вам понять эти фундаментальные концепции

https://github.com/GeostatsGuy/PythonNumericalDemos/blob/master/Interactive_MarginalJointConditional.ipynb

Анализ данных в 170 000 раз быстрее с помощью Python

В этом посте мы пройдем путь профилирования и итеративного ускорения кода на Python. https://sidsite.com/posts/python-corrset-optimization/

pix2tex - это библиотека Python, позволяющая конвертировать изображения уравнений в код LaTeX. Это позволяет включать уравнение из документа в другой документ, не создавая уравнение заново.

https://github.com/lukas-blecher/LaTeX-OCR

«Иногда лучше написать велосипед»: как тестировать кластеры Kubernetes с помощью Python.

Сегодня Kubernetes — это основное средство для оркестрации контейнеров на рынке, поэтому их тестирование занимает особую позицию в перечне задач. Большинство тривиальных тестов можно запустить через команду kubectl, либо фреймворк Sonobuoy для тестирования сертификации версий.

Однако для сложных интеграционных тестов, которые завязаны на Kubernetes API, необходимо реализовать что-то свое. Я воспользовался клиентской библиотекой Python для Kubernetes, которая позволяет работать со всеми прелестями его интерфейса, соединил ее с PyTest и API нашего продукта — Managed Kubernetes. Что из этого вышло, показываю в статье.

Читать дальше →https://habr.com/ru/companies/selectel/articles/772316

101 упражнение Pandas для анализа данных

101 упражнение Python Pandas предназначены для того, чтобы бросить вызов вашим логическим мышцам и помочь усвоить манипулирование данными с помощью любимого пакета Python для анализа данных.

https://www.machinelearningplus.com/python/101-pandas-exercises-python/

Создание компилятора и интерпретатора Python

Серия статей о реализации языка программирования Python с нуля на языке Python. Конечная цель этой серии - изучить и поиграть с концепциями и алгоритмами, необходимыми для реализации такого языка программирования, как Python. Для этого мы создадим язык программирования с некоторым набором возможностей, которыми обладает Python, и попутно поиграем с токенизаторами, парсерами, компиляторами и интерпретаторами!

https://mathspp.com/blog/tag:bpci

[Python 🐍 Мастерство] Обзор связанных списков в Python и основные операции со связанными списками 🛠

https://dev.to/swirl/python-mastery-overview-of-linked-list-in-python-essential-linked-list-operations-hn3

Python in Excel

Масштабирование телеграм-ботов на примере aiogram.

Масштабирование — это не просто увеличение мощности, это искусство эффективного управления ресурсами, чтобы удовлетворить растущие запросы пользователей без потери качества обслуживания. В телеграм-ботах, где количество пользователей может увеличиваться экспоненциально, способность вашего бота адаптироваться к растущей нагрузке становится ключом к его успеху.

Aiogram, асинхронная библиотека для создания ботов на питоне, выделяется своей гибкостью и производительностью. Она позволяет создавать более отзывчивые и масштабируемые боты, используя современные асинхронные возможности Python.

Читать далее https://habr.com/ru/companies/otus/articles/77354

Большое руководство по машинному обучению на Python (167-страничный PDF-файл)

Руководство по кучам в Python

https://stackabuse.com/guide-to-heaps-in-python

Создавайте надежные проекты программного обеспечения со структурами данных, использующими современные шаблоны объектно-ориентированного проектирования! Автор Бруно Прейсс представляет основы структур данных и алгоритмов с современной объектно-ориентированной точки зрения.

🙌Топ-10 🐍 Библиотек Python для любых проектов машинного обучения 🚀

https://dev.to/taipy/top-10-python-libraries-for-any-ml-projects-3gfp

Пришло время перемен: функция datetime.utcnow() устарела

В этой небольшой статье я расскажу вам больше о том, почему эти функции теряют актуальность и чем их заменить.

https://blog.miguelgrinberg.com/post/it-s-time-for-a-change-datetime-utcnow-is-now-deprecated

Самый простой способ создания масштабируемых приложений на основе LLM, которые со временем становятся дешевле и быстрее.

https://github.com/monkeypatch/monkeypatch.py

😂11 забавных библиотек Python, которые сделают ваш день лучше☀️

https://dev.to/taipy/11-fun-python-libraries-to-make-your-day-better-4gpc

[Перевод] Две мощных возможности Python, упрощающие код и улучшающие его читабельность.

Улучшите качество кода, украсив его оператором match и срезами объектов.

Python не случайно стал невероятно популярным в современной технической среде. Он, если сравнивать его с другими языками программирования, возможно, является самым удобным и доступным для новичков. И, вместе с этой доступностью, он ещё и обладает огромными возможностями. С его помощью можно решить множество задач в самых разных сферах, им пользуются веб-разработчики, дата-сайентисты, учёные.

По мере того, как Python развивался, его создатели очень старались, чтобы код, написанный на этом языке, не терял бы хорошей читабельности и лаконичности. Хотя для освоения многих возможностей Python могут понадобиться некоторые усилия, результатом приложения этих усилий будет чистый и красивый код. Это более чем стоит сил, потраченных на изучение языка.

В этом материале мы рассмотрим две таких возможности: оператор match и создание срезов строк и списков. Мы подробно разберёмся с тем, как работают эти механизмы, а так же изучим несколько примеров, которые позволят вам познакомиться с синтаксисом и семантикой соответствующих конструкций.

Читать далее https://habr.com/ru/companies/wunderfund/articles/775052

Многопоточный Python на примерах: токены отмены.

В этой статье мы обсудим паттерн "Cancellation Token", популярный в некоторых других языках, но почему-то обойденный вниманием в Python-сообществе. Он о том, как безопасно и красиво завершать работу функции, треда или корутины.

https://habr.com/ru/companies/vk/articles/774672

Генеративный ИИ для начинающих.
Курс из 12 уроков, в котором рассказывается все, что вам нужно знать, чтобы начать создавать приложения генеративного ИИ.

https://microsoft.github.io/generative-ai-for-beginners/#/

Создание нейронной сети с помощью PyTorch
Создание вашей первой нейронной сети может показаться сложной задачей, но платформы глубокого обучения, такие как PyTorch, сделали задачу более доступной, чем когда-либо. В этой статье объясняется, как построить нейронную сеть с помощью PyTorch. https://haydenjames.io/building-a-neural-network-with-pytorch/

Этот диск 📁 - золотая жила БЕСПЛАТНЫХ учебников, руководств и учебных материалов по:

✅ Искусственный интеллект
✅ AWS Certified
✅ Облако
✅ BIG DATA
✅ Data science
✅ BI
✅ Python
✅ Аналитика данных
✅ Google Cloud Platform
✅ Обучение ИТ
✅ MBA
✅ Машинное обучение
✅ Этический хакинг
✅ Глубокое обучение и многое другое

https://drive.google.com/drive/folders/1CgN7DE3pNRNh_4BA_zrrMLqWz6KquwuD