💻 30 лучших ноутбуков для программиста в 2020 году

Выбираем в разных ценовых диапазонах самые автономные, легкие, производительные и большие ноутбуки для кодинга. Спойлер: до 30 тысяч достойных кандидатов нет.

https://proglib.io/sh/UxDQ6z0Iqa

Advanced Guide to Python 3 Programming (2019)
Автор: John Hunt
Количество страниц: 523

Данная книга углубляется в множество вопросов, которые необходимо изучить, если вы собираетесь разрабатывать сложные программы. Каждой теме предшествует введение, за которым следуют более сложные темы с многочисленными примерами, которые выведут вас на продвинутый уровень. Эта книга предназначена для тех, кто изучил основы языка Python 3, но хочет глубже изучить экосистему дополнительных библиотек и модулей Python, параллелизм и многопоточность, создавать впечатляюще выглядящие графические интерфейсы, работать с базами данных и файлами.

Скачать книгу

Полный курс по основным темам Python.

https://proglib.io/w/f37114ea

Полное руководство по изучению Python для алгоритмической торговли.

https://proglib.io/w/a0e777ed

Многопоточность и многопроцессорность в Python 3.

https://proglib.io/w/6000f438

Django 3 Web Development Cookbook (2020)
Автор: Aidas Bendoraitis
Количество страниц: 608

Django - это веб-фреймворк, разработанный, чтобы помочь создавать управляемые средние и большие веб-проекты за короткий промежуток времени. Четвертое издание данного руководства дополнено последними фичами Django 3, которые помогут вам эффективно выполнить процесс разработки. К концу этой книги вы научитесь использовать мощные функции Django и будете готовы создавать надежные веб-сайты.

Скачать книгу

Workshop Акселератора Data Science 15.11 (это воскресенье) в 13:00
“Построение траектории развития в Data Science для продвинутых специалистов” 👉 https://skillfactory.ru/dsexpert-workshop1511?utm_source=pyprog

Что?
В прямом эфире лучшие эксперты индустрии поделятся своим опытом и помогут вам понять, в какую сторону двигаться для достижения вашей цели:
- Проанализируют ваше резюме,
- Посоветуют, с каким проектами вам стоит поработать,
- Построят вашу траекторию развития

Как?
… уже работающему специалисту Data Science поддерживать свою ценность для своей компании, расти дальше и стать тем самым сотрудником, которого мечтают получить ведущие компании, предлагая самые интересные проекты, сильные команды и лучшие условия;
… из тысяч статей, уроков, вебинаров Computer Vision, Machine Learning, NLP и Reinforcement Learning выбрать самое ценное и составить свою траекторию развития.

Для кого?
Для профессионалов в области машинного обучения, анализа данных и data engineering.

Кто?
- Валентин Малых, Senior Research Scientist в Huawei.
Опубликовал исследовательскую работу на тему: «SumTitles: a Summarization Dataset with Low Extractiveness»
- Полунина Полина, Ex руководитель Data Science направлений HR, Финансы, Видеоаналитика в группе “М.Видео-Эльдорадо“.
Победительница международных чемпионатов по анализу данных, основала с нуля 3 Data Science направления (HR, Финансы, Видео-аналитика)
- Александр Кондрашкин, CTO & Co-Founder в loyaltylab.co, спикер Nvidia GTC.
Кратно улучшил рекомендации в offline ритейле

Как?
Онлайн! Микролекции от спикеров + воркшоп. Тайминг мероприятия 90 минут.

Когда?
15 ноября (вс) в 13:00 (по московскому времени)

Хотите посмотреть, какая траектория получится у вас? Пример возможной траектории 👉 http://joxi.ru/12MvZolcknlJ5A
Регистрируйтесь 👉 https://skillfactory.ru/dsexpert-workshop1511?utm_source=pyprog

🐍 Найдите и исправьте ошибки в коде на Python: отладка с IDLE

Все допускают ошибки – даже опытные профессиональные разработчики, а Python и IDLE отлично их улавливают. Давайте разберемся, как это работает.

https://proglib.io/sh/D8NKdfGk5H

Python - отличный язык для автоматизации тестирования. Вот большой список ресурсов, которые помогут вам начать работу.

https://proglib.io/w/65f2ea3b

Python теперь официально является вторым по популярности языком программирования.

https://proglib.io/w/eb899bc3

10 идей для проектов на Python.

https://proglib.io/w/70338ea1

Data Engineering with Python (2020)
Автор: Paul Crickard
Количество страниц: 356

Инжиниринг данных обеспечивает основы для науки о данных и аналитики и составляет важную часть любого бизнеса. Эта книга поможет вам изучить различные инструменты и методы, которые используются для работы с данными с использованием Python.

Скачать книгу

🔥 «Люблю» и «ненавижу»: анализ эмоциональной окраски текста с помощью Python

Решаем Data Science-задачу определения эмоциональной окраски текста с помощью Python-библиотеки spaCy и стопки рецензий на фильмы. Сентимент-анализ в действии.

https://proglib.io/sh/UlzRjrHT1V

Python Programming: The Complete Crash Course for Beginners (2020)
Автор: Andrew Park
Количество страниц: 303

Python - один из самых популярных языков, применяемый в различных сферах от веб-разработки до анализа данных. Если вы хотите выучить этот язык быстро и далее углубиться в нужные библиотеки и фреймворки, данная книга для вас. Особый упор (3-4 тома) делается на Data Science.

Скачать книгу

Видеозапись выполнения заказа по разработке парсера.

https://proglib.io/w/213b76fe

pifuhd - 3D-оцифровка человека в высоком разрешении с одного изображения.

https://proglib.io/w/c4b395ad

🐍 Учим Raspberry Pi распознаванию лиц

Из этой статьи вы узнаете, как написать программу распознавания лиц для Raspberry Pi. Обучите компьютер узнавать вас и членов вашей семьи, чтобы получать уведомления от умной системы контроля доступа по e-mail.

https://proglib.io/sh/KxzBl89uVe

Python Crash Course: 5 Fundamental Skills to Learn (2020)
Автор: Jason Scratch
Количество страниц: 109

Python можно относительно быстро и легко выучить, если придерживаться структурированного плана обучения. Данное быстрое и подробное введение в программирование на Python поможет вам научиться писать программы, решать задачи и создавать рабочие программы в кратчайшие сроки.

Скачать книгу

Создание легкой CMS для ведения блогов с помощью 10 строк кода.

https://proglib.io/w/47c036a2

Защита от межсайтовой подделки запроса в Flask.

https://proglib.io/w/204de1d6

🧩 Кэширование в Python: алгоритм LRU

Чтобы применить LRU-кэширование в Python, достаточно добавить всего две строчки – импорт и объявление декоратора @lru_cache. Показываем на примерах, как и зачем его использовать.

https://proglib.io/sh/caZDGmS7hW