Библиотека питониста | Python, Django, Flask
40.8K subscribers
2.69K photos
73 videos
51 files
4.27K links
Все самое полезное для питониста в одном канале.

Список наших каналов: https://t.me/proglibrary/9197

Для обратной связи: @proglibrary_feeedback_bot

По рекламе: @proglib_adv
РКН: https://gosuslugi.ru/snet/67b885cbd501cf3b2cdb5b36
Download Telegram
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
#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
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
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
Хочешь быть дата сайентистом?
Мы, Библиотека программиста, вместе с преподавателями из МГУ запускаем курс "Математика в Data Science"
Старт курса — 6 октября.

https://courses.proglib.io/