Как создать полнофункциональное веб-приложение для клиента за короткий период времени? Автор статьи делится своим опытом создания такого веб-приложения для некоммерческой организации.

https://proglib.io/w/60a0c15c

7 советов про редактированию кода в PyCharm.

https://proglib.io/w/317710ac

Интересуешься Python-разработкой? Начни свой путь в профессию на практике! 21–23 сентября пройдёт онлайн-интенсив, на котором ты познакомишься с технологиями машинного обучения и создашь чат-бота.

Участие бесплатное!
Нужна только регистрация: 👉 https://clc.am/abSg7A

⚙️ Ты узнаешь, что такое NLU и как компьютер понимает естественную речь.
⚙️ Познакомишься с основами программирования на Python.
⚙️ Разберёшь архитектуру «умных» чат-ботов.
⚙️ Создашь своего чат-бота, научишь его говорить и подключишь к Telegram.

🎁 В конце интенсива всех участников ждут призы!

Обучающие видео по Python с нуля для начинающих.

https://proglib.io/w/1cdca239

Head First Learn to Code (2018)
Автор: Eric Freeman
Количество страниц: 640

Книга подойдет тем, кто ничего не знает о программировании, но хотел бы приступить к его изучению. Используя язык Python, автор книги демонстрирует фундаментальные концепты программной инженерии, а также касается нескольких тем из компьютерных наук, таких как структуры данных, память, абстракции, рекурсия и модульность.

Скачать книгу

Развертывание моделей машинного обучения с Django

В этом руководстве представлены примеры кода и инструкции о том, как создать систему машинного обучения, доступную с помощью REST API.

https://proglib.io/w/27aa68dc

🍃 В сентябре многие родители задумываются о будущем детей: хочется увлечь ребёнка тем, что пригодится в жизни. Таким ответственным родителям мы рекомендуем модульные курсы GeekSchool, где ученики тренируют логику, развивают творческое мышление, навыки решения практических задач и привычку работать на результат. Такой опыт пригодится в любой отрасли и на любой должности.

👩‍🏫 Занятия – это живые вебинары с преподавателями, в любой момент можно задать вопрос и получить ответ. После урока – практическое задание, преподаватель проверяет результат и даёт обратную связь. В конце каждого курса ученики создают финальный проект: например, готовый сайт или компьютерную игру.

За один учебный год можно освоить три направления и решить, что нравится больше. Все подробности здесь: https://proglib.io/w/05f549c9

Популярные языки программирования 1965-2020.

https://proglib.io/w/55571f8c

23 сентября в 19:00 (МСК) мы будем проводить вебинар “Зачем нужна математика в Data Science”.

Спикеры вебинара:
Алексей Никитин. Кандидат физико-математических наук, доцент факультета ВМК МГУ. Читает лекции по математическому анализу первых двух курсов на факультете ВМК МГУ и ФКН ВШЭ.
Леонид Крицков. Кандидат физико-математических наук, доцент факультета ВМК МГУ. Автор задачника "Алгебра и аналитическая геометрия: теоремы и задачи", используемого в преподавании на факультете ВМК МГУ.
Татьяна Захарова. Кандидат физико-математических наук, доцент факультета ВМК МГУ. Имеет опыт преподавания теории вероятностей и математической статистики более 28 лет.

На этом вебинаре мы расскажем:
• Data Science и математика: почему одно без другого невозможно
• Пример. Как математика описывает нейронную сеть
• Области Data Science и связанные разделы математики
• Где этому можно научиться

Ведущим будет Артём Дрёмов, CEO Proglib
Будет полезно всем, кто хочет стать специалистом в анализе данных.

🎱 Сможет ли программа заменить Data Scientist: платформы для машинного обучения без программирования

Было бы здорово, если бы модель машинного обучения можно было просто перетащить иконкой в проект, drag-and-drop. Стоп… но ведь такое уже есть! Рассказываем о восьми сервисах автоматизации задач Data Science.

https://proglib.io/sh/a9nuG1hfkY

Серия туториалов по ООП в python.

https://proglib.io/w/77713f7d

Пишем программу на PyQt 5.

https://proglib.io/w/0b45ca51

#вакансия #Минск
Вакансия: Python Data Engineer в Tripledot Studios

Студия основана в 2017 году в Лондоне. В 2018 году компания привлекла 8 млн. долларов инвестиций и за короткий промежуток времени вышла на уровень самоокупаемости.

Мы - дружная команда профессионалов, в которой каждый наш коллега имеет возможность влиять на развитие команды, компании и продуктов. Мы ценим профессионализм, долгосрочные отношения, проявление инициативы, а также желание приобретать и делиться с коллегами новыми знаниями.

На данный момент мы расширяем Data Engineering команду и приглашаем Python Data Engineer, чтобы работать над следующими задачами:

Разработка и поддержка ETL (python/pandas);
Разработка и поддержка Data warehouse и Data Lake;
Разработка и поддержка платформы для machine learning;
Разработка и поддержка пайплайнов обработки данных.

Контакты: @Sir_Alejandro

➡️ Подробности - http://join.onthespotdev.com/tds-python-data-engineer

Python Interviews: Discussions with Python Experts (2018)
Автор: Michael Driscoll
Количество страниц: 368

В книге содержатся двадцать разных интервью по Python, приведенные различными практиками из индустрии, от авторов пакетов до data scientist-ов. Вы ознакомитесь с трендами в программировании, изучите историю языка и поймете, как мыслят успешные опытные программисты.

Скачать книгу

pybind11 - полная совместимость C++11 и Python.

https://proglib.io/w/bdf94523

Вебинар для Python-разработчиков с опытом.

Покажем на практике:

1. Что делать, когда ресурсов для вертикального масштабирования redis уже нет, а данных становится всё больше.

2. Как в web-разработке применяются алгоритмы консенсуса.

3. Как перемещать данные между старым и новым хранилищами и не допустить downtime.

• 6 октября в 19:00 (мск)
• 60 минут практики + 20 минут ответов на вопросы
• Бесперебойная онлайн-трансляция

Вебинар для Python-разработчиков с опытом.
Бесплатная регистрация на сайте

Как никогда не использовать лямбды: версия Python 3.

https://proglib.io/w/635210b6

Mastering Large Datasets with Python (2020)
Автор: John T. Wolohan
Количество страниц: 312

Современные решения для анализа данных должны быть чистыми, удобными для чтения и масштабируемыми. В своей книге автор учит тому, как можно взять небольшой проект и масштабировать его, используя функционально зависимый подход в программировании на Python. Вы изучите методы и встроенные инструменты Python, которые обеспечивают ясность и масштабируемость, такие как высокопроизводительный метод параллелизма, а также распределенные технологии, обеспечивающие высокую пропускную способность в работе с данными. Большие упражнения в этом практическом руководстве закрепят полученные важные навыки, которые пригодятся в любом крупномасштабном проекте в области науки о данных.

Скачать книгу

Числа в Python

В этом руководстве вы узнаете о числах и основах математики в Python. Вы изучите целые числа, числа с плавающей запятой и комплексные числа и увидите, как выполнять вычисления с использованием арифметических операторов Python, математических функций и числовых методов.

https://proglib.io/w/98f451a2

Изучите основы Git, создав свою собственную версию на python.

https://proglib.io/w/b6f9e69d