🎓 Лучшие библиотеки Python для Data Science — от данных до предсказаний

Ты когда-нибудь задумывался, на чём держится вся магия Data Science?
На библиотеках Python. Мощные, гибкие и почти безграничные — они превращают код в инсайты, а данные в решения.

📦 Вот что стоит изучить, если хочешь прокачаться в аналитике и ML:

🖍 Reinforcement Learning
Позволь алгоритмам учиться на действиях и ошибках.
🧠 OpenAI Gym — отличная точка входа в мир умных агентов и ИИ.

🧮 Feature Engineering
Сырые данные — это только начало.
🔧 Featuretools помогает автоматически преобразовывать их в ценные признаки для моделей.

👨‍💻 Machine Learning & AI
Прогнозы, классификация, кластеризация — всё это проще с
⚙️ Scikit-Learn, TensorFlow, XGBoost.

📈 Анализ и подготовка данных
➡️ Pandas и NumPy — мастхэв для каждого дата-сайентиста.
С ними хаос превращается в порядок.

📊 Визуализация данных
Когда числа — это не всё.
✍️ Matplotlib, Seaborn, Plotly оживляют отчёты, графики и дашборды.

🗣 Обработка текста (NLP)
Работа с естественным языком?
📚 NLTK, SpaCy и Transformers помогут машине "понять" человеческую речь.

⚙️ Data Engineering & ETL
Управляй потоками данных, как профи.
⛓️ Airflow, Luigi и DVC — чтобы не утонуть в пайплайнах.

📆 Time Series & Forecasting
Прогнозы на основе истории.
📊 Statsmodels, Prophet, tsfresh — для анализа временных рядов.

💥 Big Data & Распределённые вычисления
Когда данные уже не помещаются в оперативку:
🔥 PySpark, Dask и Modin — мощь распределённого анализа.

🔐 Безопасность данных
🛡 Обеспечь приватность и соответствие требованиям
— от Diffprivlib до инструментов для очистки и защиты.

📉 Anomaly Detection
Найди выбросы до того, как они станут проблемой.
🚨 PyOD и другие библиотеки выявят аномалии в потоке данных.

🚀 Data Science — это не про магию, а про инструменты.
И Python — твой главный союзник.

📂 Сохраняй, чтобы не потерять!

#cheatsheet #python #doc

🎮 Следишь за своей видеокартой? Теперь ты можешь это делать прямо из Python.

Скрипт, который:
📊 Показывает загрузку GPU
📊 Отображает объём свободной/занятой памяти
🌡 Показывает температуру
🖥 И всё это — в красивой ASCII-таблице

💻 Код:

# pip install GPUtil tabulate

import GPUtil
from tabulate import tabulate
from typing import List, Tuple

def gpu_info() -> str:
    """
    Получает информацию о доступных GPU: загрузка, температура, объём памяти.
    Возвращает отформатированную таблицу.
    """
    gpus = GPUtil.getGPUs()
    gpus_list: List[Tuple] = []

    for gpu in gpus:
        gpus_list.append((
            gpu.id,
            gpu.name,
            f"{gpu.load * 100:.1f}%",
            f"{gpu.memoryFree}MB",
            f"{gpu.memoryUsed}MB",
            f"{gpu.memoryTotal}MB",
            f"{gpu.temperature}°C"
        ))

    return tabulate(
        gpus_list,
        headers=["id", "name", "load", "free memory", "used memory", "total memory", "temperature"],
        tablefmt="pretty"
    )

if __name__ == "__main__":
    print(gpu_info())

🔥 Поддерживается работа с несколькими GPU.
Проверь, как там твоя RTX под стрессом.

#python #soft #code #cheatsheet

👨‍💻 Шпаргалка по шаблонам проектирования на русском

PDF в хорошем качестве 👍

#doc #cheatsheet

🚀 Настоящий клад для визуализации в Python!

Шпаргалка по Matplotlib — одна из самых мощных библиотек для графиков, диаграмм и визуального кайфа в Python. Подходит как новичкам, так и тем, кто хочет в пару строк выдать инфографику уровня Forbes.

📊 Matplotlib — если хочешь рисовать графики как бог!

Сохраняй, пригодится! 👍

#cheatsheet #doc #python

💻 Шпаргалка по подключению и просмотру к видеокамерам наблюдения в локальной сети и интернете на русском

➡️Готовые поисковые запросы к Shodan.
➡️Порты и протоколы.
➡️Списки стандартных пар login/password к различному оборудованию.
➡️Запросы к Google Dork.
➡️Различные утилиты.

#pentest #redteam #cheatsheet

😰 Анатомия класса в Python — просто и понятно

Если ты всё ещё путаешься в @staticmethod, @classmethod, @property и что вообще происходит внутри class — лови визуал, который всё расставит по полочкам.

➡️разница между атрибутами класса и экземпляра;
➡️зачем нужны @classmethod и как создавать альтернативные конструкторы;
➡️для чего использовать @staticmethod (да, это не просто «без self»);
➡️как работает @property и зачем инкапсуляция;
➡️и, конечно, как правильно разруливать доступ к атрибутам.

📂 Сохрани, чтобы не забыть!

#python #cheatsheet

🚀 Python — язык, на котором можно ВСЁ.

От веба и автоматизации до нейросетей, игр и мобильных приложений!

📦 Python превращается в суперсилу, когда ты комбинируешь его с нужными библиотеками.

⚡️ Лови подборку мощных связок:

📈 Аналитика и Data Science

➡️ Python + Pandas — мгновенная магия с таблицами и данными.
➡️ Python + NumPy — быстрая математика и работа массивами данных.
➡️ Python + Matplotlib / Seaborn — визуализация, графики, которые всё скажут за тебя.

🤖 Искусственный интеллект и ML

➡️ Scikit-Learn — классика машинного обучения.
➡️ TensorFlow / PyTorch — глубокое обучение и нейросети.
➡️ OpenCV — компьютерное зрение и обработка изображений.

🌍 Веб и API

➡️ Flask — лёгкий и быстрый запуск веб-приложения.
➡️ Django — фуллстек с авторизацией, админкой и БД.
➡️ FastAPI — молниеносные API с автодокументацией.
➡️ SQLAlchemy / PyMongo — работа с базами данных как с объектами.

🔐 Тестирование и безопасность

➡️ Pytest — тесты без боли.
➡️ PyJWT — аутентификация через токены — надёжно и понятно.

🎮 Игры и UI

➡️ PyQt / Kivy — кроссплатформенные GUI.
➡️ Pygame — 2D-игры для фана и прототипов.
➡️ Ursina / Panda3D — создание 3D-мира на Python.

💡 Python — это не просто язык. Это универсальный набор ключей от всех дверей в IT.

👍 Начни с одной библиотеки. Дальше затянет.

#python #cheatsheet

📂 Pillow Doc — документация по самой популярной библиотеке для работы с изображениями в Python.

Всё, от установки, до подробного описания методов с примерами кода.

Сохраняем, пригодится! 👍

#doc #python #cheatsheet