Делаем ИИ больше похожим на помощника с помощью Python https://clck.ru/W7cAx Pandasql - лучший способ запускать SQL-запросы в Python https://clck.ru/W7cFM

📙 Станьте профи в работе с MongoDB. Первые навыки вы получите уже 21 июля на demo-занятии «Работа с геоданными в MongoDB используя Python».

За 1,5 часа вы разберете, как загрузить Geo-обьекты в MongoDB и получать их, а также отобразить их в браузере, используя Python.
Рассмотрите особенности работы Geo-индексов и соответствующие возможности MongoDB.
Занятие проходит в рамках онлайн-курса от OTUS.

👉 Для регистрации пройдите вступительный тест https://otus.pw/OpMp/

Tuplex - это платформа параллельной обработки больших данных, которая запускает конвейеры обработки данных, написанные на Python, со скоростью скомпилированного кода. Tuplex имеет API-интерфейсы Python, аналогичные Apache Spark или Dask , но вместо вызова интерпретатора Python Tuplex генерирует оптимизированный байт-код LLVM для данного конвейера и набора входных данных. https://github.com/tuplex/tuplex

Используйте FastAPI для создания веб-API Создание API-интерфейсов или интерфейсов прикладного программирования - важная часть того, чтобы сделать ваше программное обеспечение доступным для широкого круга пользователей. В этом руководстве вы узнаете основные концепции FastAPI и способы его использования для быстрого создания веб-API https://clck.ru/W9EGU

Освоение строк Python Этот пост разделен на следующие темы:
-Создание объекта String
-Анализ строки
-Строковые операции
-Форматирование строковых выходных данных https://clck.ru/W9ES6 Использование Python для анализа данных электронной таблицы В этом посте мы обсудим различные способы обработки этих файлов и их анализа для получения необходимой информации с помощью Python. https://clck.ru/W9EjM

9 удивительных хаков на Python Отображение паролей Wi-Fi, видео в GIF, аудиокниг и многого другого! https://clck.ru/WATHb

Шпаргалка по Python 🔥 https://clck.ru/WEgWh 10 полезных строковых функций Python, о которых должен знать каждый специалист по данным! https://clck.ru/WEgbA 3 интересных проекта Python с кодом для начинающих! https://clck.ru/WEgfG

Автоматический выбор функций в Python: основное руководство https://clck.ru/WGXuF *** Система генерации и отправки сертификатов, написанная на Python https://clck.ru/WGXyX *** Выполнение задачи компьютерного зрения с помощью OpenCV и Python https://clck.ru/WGY3W *** Сколько памяти занимает ваш код машинного обучения? Узнайте, как быстро проверить объем памяти, занимаемый вашей функцией / модулем машинного обучения, с помощью одной строки команды. https://clck.ru/WGWxu

Гибкий бесплатный и неограниченный инструмент Python для перевода между разными языками.
https://clck.ru/WHpTV Виртуальные среды на Python стали проще.
https://clck.ru/WHpX7

5 проектов Python, которые вы можете выполнить за выходные https://clck.ru/WKVro 🐍 Инструмент для взаимодействия с API Google Диска и Таблиц через python https://clck.ru/WKLho 🐍 Памятка по командам Django-Admin https://clck.ru/WKWss

Все, что вы должны знать о встроенных структурах данных в Python - Руководство для новичков! Язык программирования Python используется во всем мире для различных областей, таких как создание веб-сайтов , разработка программного обеспечения , искусственный интеллект , наука о данных и многое другое. Но для того, чтобы все это стало возможным, данные играют очень важную роль, а это означает, что эти данные должны храниться эффективно, а доступ к ним должен быть своевременным. Итак, для этого мы используем так называемые структуры данных . Итак, в этой статье мы рассмотрим темы структур данных в Python. https://clck.ru/WL3dK

Присматриваешься к Python, но не можешь выбрать направление по душе? Разработка, веб, аналитика, тестирование — все это ты попробуешь на занятиях «Python Developer. Basic» от OTUS.

📍Справитесь ли вы с уровнем курса? Покажет вступительный тест.
Пройдите тестирование, чтобы:
● оценить свои навыки
● занять место на курсе по специальной цене
● получить доступ к демо-урокам и интенсиву курса

👉🏻 Пройти вступительное тестирование: https://otus.pw/Uz1a/

Запускаем macOS на linux с qemu на python https://clck.ru/WM7Cu

Веб-сайт, который использует глубокое обучение для создания ужасных историй Проект состоит из двух частей. Одна из них - это модель глубокого обучения, которая генерирует текст. Другая - это веб-сайт, который использует модель для генерации текста.

Я использовал модель глубокого обучения для создания текста. Это нейронная сеть, которая использует рекуррентную нейронную сеть для генерации текста. https://clck.ru/WP5aj

Какая математика нужна в Data Science и Machine Learning? И нужна ли она вообще?
Обязательно, если вы хотите:

✅ Глубоко разбираться в алгоритмах и принципах анализа данных
✅ Понимать методы оптимизации, используемые для машинного обучения
✅ Сравнивать эффективность ML-моделей между собой
✅ Оценивать качество работы алгоритма ML
✅ Находить творческие решения сложных задач

Для всего этого нужна хорошая математическая база. А какая именно, вы узнаете на бесплатном вебинаре от онлайн-магистратуры УрФУ "Инженерия машинного обучения".

Подключайтесь на онлайн-трансляцию 27 июля в 17:00, чтобы:

🔹 Узнать, как регуляризировать задачу численного дифференцирования, чтобы даже real-world задачи решались
🔹 Научиться решать «нерешаемые» системы линейных уравнений

Мы ответим на все ваши вопросы и расскажем, как получить хороший фундамент для обучения и карьеры в сфере анализа данных.
Записывайтесь на вебинар по ссылке:
https://u.to/YPx8Gw

12 советов и приемов Python, которые вы должны знать В этом сообщении в блоге я поделюсь некоторыми полезными фрагментами кода и функциями на Python. Прочтите это. https://clck.ru/WSFss 🐍 Создание расширений VSCode с помощью Python https://clck.ru/WSFcY 🐍 Шифровать - дешифровать файлы в Python https://clck.ru/WS6nj 🐍 Коллекции Python: набор специализированных типов данных https://clck.ru/WSFjF 🐍 Создайте чат-бота для обслуживания клиентов с помощью Python, Flask и Pinecone https://clck.ru/WSFo5 🐍 Примеры кодов Python, которые работают с файлами MySQL и Excel https://clck.ru/WSFq9

Версия GitHub Copilot с открытым исходным кодом GPT-Code-Clippy (GPT-CC) - это версия GitHub Copilot с открытым исходным кодом, языковой модели, основанной на GPT-3, называемой GPT-Codex, которая настраивается на общедоступный код из GitHub.

Набор данных, используемый для обучения GPT-CC, получается из SEART GitHub Search с использованием следующих критериев: https://clck.ru/WTpeR