С каждым днём мы всё ближе к RLT.Conf 🎉
29 ноября конференция Росэлторг.Университета — «В ИТ с головой» — соберёт экспертов в сфере IT и маркетинга, преподавателей вузов, руководителей проектов и многих других в одном месте.
🥳 Прежде чем эксперты поделятся с участниками мероприятия своими кейсами, новейшими гипотезами, разработками и практиками из разных индустрий, мы вас с ними познакомим!
Листайте карточки, чтобы ничего и никого не упустить!
🔗 Узнать спикеров поближе и зарегистрировать своё участие можно на сайте.
Когда? 29 ноября 2024.
Где? Москва, Согласие Холл, пр-т Мира, д. 36 стр. 1.
Росэлторг — больше, чем закупки😉
29 ноября конференция Росэлторг.Университета — «В ИТ с головой» — соберёт экспертов в сфере IT и маркетинга, преподавателей вузов, руководителей проектов и многих других в одном месте.
Листайте карточки, чтобы ничего и никого не упустить!
Когда? 29 ноября 2024.
Где? Москва, Согласие Холл, пр-т Мира, д. 36 стр. 1.
Росэлторг — больше, чем закупки
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🎓Matplotlib — это мощная библиотека для создания статичных, анимационных и интерактивных визуализаций в Python. Она особенно полезна для визуализации данных и генерирования графиков, что делает её важным инструментом среди исследователей и инженеров.
🚀Основные Особенности Matplotlib:
- Конфигурация графиков: Вы можете настраивать каждый элемент вашего графика, включая цвет, стиль линий, шрифты и многое другое.
- Структурированные данные: Matplotlib хорошо работает с данными, представленными в формате массивов NumPy и таблиц Pandas.
- Многофункциональность: Поддержка различных типов графиков, включая линейные графики, гистограммы, диаграммы рассеяния, 3D-графики и даже анимации.
- Интерактивные графики: Matplotlib может работать в Jupyter Notebook, позволяя создавать интерактивные графические элементы.
🤓Полезные Ссылки и Ресурсы:
Официальная документация:
https://matplotlib.org/stable/contents.html — это ваше основное место для изучения всех функций и возможностей Matplotlib.
Гид по Matplotlib:
https://www.tutorialspoint.com/matplotlib/index.htm — отличный ресурс для начала работы с Matplotlib, включая примеры и объяснения.
Курсы и Учебные материалы:
https://www.datacamp.com/community/tutorials/matplotlib-tutorial-python — интерактивный курс, который познакомит вас с основами работы с Matplotlib.
https://www.kaggle.com/learn/data-visualization — курс на платформе Kaggle, который фокусируется на визуализации данных с использованием Matplotlib.
Книги:
"Python Data Science Handbook" от Jake VanderPlas содержит раздел, посвященный Matplotlib. Вы можете найти свободную онлайн-версию https://jakevdp.github.io/PythonDataScienceHandbook/.
Сообщество и Форумы:
https://stackoverflow.com/questions/tagged/matplotlib — место для поиска ответов на вопросы и общения с другими пользователями Matplotlib.
https://www.reddit.com/r/Python/ — комьюнити разработчиков Python, где вы можете задавать вопросы и делиться опытом.
Примеры графиков и код:
https://matplotlib.org/stable/gallery/index.html — официальная галерея примеров визуализаций с кодом, что поможет вам быстрее понять, как создавать различные типы графиков.
Использование Matplotlib позволяет значительно улучшить представление ваших данных и сделает их более понятными и наглядными для анализа и презентации.
@pythonpythonjobs
🚀Основные Особенности Matplotlib:
- Конфигурация графиков: Вы можете настраивать каждый элемент вашего графика, включая цвет, стиль линий, шрифты и многое другое.
- Структурированные данные: Matplotlib хорошо работает с данными, представленными в формате массивов NumPy и таблиц Pandas.
- Многофункциональность: Поддержка различных типов графиков, включая линейные графики, гистограммы, диаграммы рассеяния, 3D-графики и даже анимации.
- Интерактивные графики: Matplotlib может работать в Jupyter Notebook, позволяя создавать интерактивные графические элементы.
🤓Полезные Ссылки и Ресурсы:
Официальная документация:
https://matplotlib.org/stable/contents.html — это ваше основное место для изучения всех функций и возможностей Matplotlib.
Гид по Matplotlib:
https://www.tutorialspoint.com/matplotlib/index.htm — отличный ресурс для начала работы с Matplotlib, включая примеры и объяснения.
Курсы и Учебные материалы:
https://www.datacamp.com/community/tutorials/matplotlib-tutorial-python — интерактивный курс, который познакомит вас с основами работы с Matplotlib.
https://www.kaggle.com/learn/data-visualization — курс на платформе Kaggle, который фокусируется на визуализации данных с использованием Matplotlib.
Книги:
"Python Data Science Handbook" от Jake VanderPlas содержит раздел, посвященный Matplotlib. Вы можете найти свободную онлайн-версию https://jakevdp.github.io/PythonDataScienceHandbook/.
Сообщество и Форумы:
https://stackoverflow.com/questions/tagged/matplotlib — место для поиска ответов на вопросы и общения с другими пользователями Matplotlib.
https://www.reddit.com/r/Python/ — комьюнити разработчиков Python, где вы можете задавать вопросы и делиться опытом.
Примеры графиков и код:
https://matplotlib.org/stable/gallery/index.html — официальная галерея примеров визуализаций с кодом, что поможет вам быстрее понять, как создавать различные типы графиков.
Использование Matplotlib позволяет значительно улучшить представление ваших данных и сделает их более понятными и наглядными для анализа и презентации.
@pythonpythonjobs
⭐️Сэмплер кадров для CPython.
Возможно это самый лучший профилировщик для Python.
Он кроссплатформенный, используя, вам не нужно изменять профилируемый код, а его выходные данные можно передавать непосредственно в flamegraph.pl.
Он работает для CPython и написан на чистом C.
🌐 Github
@pythonpythonjobs
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
⚡️Хакатон BIV Hack Challenge
BIV Hack Challenge – командное соревнование по разработке ML и NLP технологий.
🚀Попробуйте себя в одном из трех предложенных кейсов, и поборитесь за звание лучшей команды:
- Кейс №1. Автоматизация разбора платежей
- Кейс №2. Алгоритм выявления связей между контрагентами
- Кейс №3. Конфигуратор страхового продукта
Хакатон пройдет полностью в онлайн-формате, все, что необходимо для участия - компьютер, стабильный интернет и желание забрать лучший приз!
🏆Призовой фонд: 300 000 руб.
🔥Дедлайн регистрации: 12 ноября 2024 года, 23:59
📅Даты проведения: 15 - 17 ноября
👨💻Для кого: Разработчики, ML-специалисты, NLP специалисты
Зарегистрируйтесь для участия в хакатоне: https://tglink.io/48391985d218?erid=LjN8K3hff
#реклама
О рекламодателе
BIV Hack Challenge – командное соревнование по разработке ML и NLP технологий.
🚀Попробуйте себя в одном из трех предложенных кейсов, и поборитесь за звание лучшей команды:
- Кейс №1. Автоматизация разбора платежей
- Кейс №2. Алгоритм выявления связей между контрагентами
- Кейс №3. Конфигуратор страхового продукта
Хакатон пройдет полностью в онлайн-формате, все, что необходимо для участия - компьютер, стабильный интернет и желание забрать лучший приз!
🏆Призовой фонд: 300 000 руб.
🔥Дедлайн регистрации: 12 ноября 2024 года, 23:59
📅Даты проведения: 15 - 17 ноября
👨💻Для кого: Разработчики, ML-специалисты, NLP специалисты
Зарегистрируйтесь для участия в хакатоне: https://tglink.io/48391985d218?erid=LjN8K3hff
#реклама
О рекламодателе
Вакансии для специалистов и разработчиков Python
▪️Python developer / Разработчик Python (KORNFELD)
Гибкий график
Python • Docker • Linux
Подробнее о вакансии
▪️Python Developer
Полная занятость • Удалённый формат работы
Python • FastAPI • Git
Подробнее о вакансии
▪️QA Automation Engineer (Python)
Гибкий график • Можно удалённо
Python • Gitlab • Zabbix
Подробнее о вакансии
▪️Senior Python разработчик
Полная занятость
Python • PostgreSQL • Redis • Git
Подробнее о вакансии
▪️QA Automation Python
Удаленная работа • Полный день
Python • Git • Docker • CI/CD
Подробнее о вакансии
@pythonpythonjobs
▪️Python developer / Разработчик Python (KORNFELD)
Гибкий график
Python • Docker • Linux
Подробнее о вакансии
▪️Python Developer
Полная занятость • Удалённый формат работы
Python • FastAPI • Git
Подробнее о вакансии
▪️QA Automation Engineer (Python)
Гибкий график • Можно удалённо
Python • Gitlab • Zabbix
Подробнее о вакансии
▪️Senior Python разработчик
Полная занятость
Python • PostgreSQL • Redis • Git
Подробнее о вакансии
▪️QA Automation Python
Удаленная работа • Полный день
Python • Git • Docker • CI/CD
Подробнее о вакансии
@pythonpythonjobs
Долой серые будни!
Работа может быть увлекательной! Пройди игру и убедись, что карьера в Сбере — это не только рост, но и яркие эмоции каждый день. 🌟
Что нужно сделать? Просто заходи в игру, узнавай больше о культуре компании и почувствуй, что идеальная работа — это реально!
👉 Начни прямо сейчас — https://vk.cc/cDIog9?erid=LjN8KUvzV
Работа может быть увлекательной! Пройди игру и убедись, что карьера в Сбере — это не только рост, но и яркие эмоции каждый день. 🌟
Что нужно сделать? Просто заходи в игру, узнавай больше о культуре компании и почувствуй, что идеальная работа — это реально!
👉 Начни прямо сейчас — https://vk.cc/cDIog9?erid=LjN8KUvzV
⚡Тест на знание Python ⚡
Ответьте на 20 вопросов за 30 минут и проверьте свои знания. Квиз является частью онлайн-курса «Python Developer. Professional» от Отус.
➡️ПРОЙТИ КВИЗ: https://vk.cc/cEeLmN
🔥Это курс для опытных разработчиков на Python и других языках программирования, веб-разработчиков, дата-сайентистов и ML-разработчиков, которые хотят углубить знания, повысить производительность и безопасность кода, создавать масштабируемые веб-приложения и анализировать данные.
🎁Сможете пройти успешно тест - бонусом получите доступ к записям прошедших вебинаров курса.
#реклама
О рекламодателе
Ответьте на 20 вопросов за 30 минут и проверьте свои знания. Квиз является частью онлайн-курса «Python Developer. Professional» от Отус.
➡️ПРОЙТИ КВИЗ: https://vk.cc/cEeLmN
🔥Это курс для опытных разработчиков на Python и других языках программирования, веб-разработчиков, дата-сайентистов и ML-разработчиков, которые хотят углубить знания, повысить производительность и безопасность кода, создавать масштабируемые веб-приложения и анализировать данные.
🎁Сможете пройти успешно тест - бонусом получите доступ к записям прошедших вебинаров курса.
#реклама
О рекламодателе
🎓Seaborn — это библиотека для визуализации данных на Python, построенная на основе Matplotlib. Seaborn предоставляет удобный интерфейс для построения сложных статистических графиков, упрощая визуализацию данных и анализ их распределений. Она особенно полезна для работы с данными в формате Pandas и предоставляет множество функций для создания красивых и информативных графиков.
🦾Основные Особенности Seaborn:
- Статистические графики: Seaborn облегчает построение графиков, таких как распределения, регрессии и категориальные графики.
- Красивая и информативная визуализация: Библиотека по умолчанию оформляет графики более эстетично, чем стандартные графики Matplotlib.
- Интеграция с Pandas: Seaborn идеально подходит для работы с DataFrame из библиотеки Pandas, что делает его мощным инструментом для анализа данных.
- Темы и цветовые палитры: Seaborn предлагает множество предустановленных тем и цветовых палитр, позволяя легко изменять внешний вид графиков.
🤓Полезные Ссылки и Ресурсы:
Официальная документация:
https://seaborn.pydata.org/ — это ваша основная точка отсчета для изучения функциональности и возможностей Seaborn.
Гид по Seaborn:
https://towardsdatascience.com/seaborn-tutorial-2799a5a3f85a — прекрасный ресурс с примерами и пошаговыми инструкциями по использованию Seaborn.
Курсы и Учебные материалы:
https://www.datacamp.com/community/tutorials/seaborn-python-tutorial — интерактивный курс, который познакомит вас с основами библиотеки Seaborn и её возможностями.
https://www.kaggle.com/learn/data-visualization — курс на платформе Kaggle, который предлагает обучающие материалы для создания визуализаций с использованием Seaborn.
Книги:
В книге "Python Data Science Handbook" от Jake VanderPlas есть глава, посвященная Seaborn и примерам его использования.
GitHub и Сообщества:
https://github.com/mwaskom/seaborn — официальная страница Seaborn на GitHub, где вы можете найти исходный код, отчеты об ошибках и обсуждения.
Сообщество пользователей и разработчиков Seaborn активно на Stack Overflow. Вы можете задать свои вопросы, используя теги, например, https://stackoverflow.com/questions/tagged/seaborn.
🚀Seaborn является одним из наиболее мощных инструментов для визуализации данных в Python, предоставляя простоту использования и красивый визуальный вывод, что делает его отличным выбором для аналитиков данных и исследователей.
@pythonpythonjobs
🦾Основные Особенности Seaborn:
- Статистические графики: Seaborn облегчает построение графиков, таких как распределения, регрессии и категориальные графики.
- Красивая и информативная визуализация: Библиотека по умолчанию оформляет графики более эстетично, чем стандартные графики Matplotlib.
- Интеграция с Pandas: Seaborn идеально подходит для работы с DataFrame из библиотеки Pandas, что делает его мощным инструментом для анализа данных.
- Темы и цветовые палитры: Seaborn предлагает множество предустановленных тем и цветовых палитр, позволяя легко изменять внешний вид графиков.
🤓Полезные Ссылки и Ресурсы:
Официальная документация:
https://seaborn.pydata.org/ — это ваша основная точка отсчета для изучения функциональности и возможностей Seaborn.
Гид по Seaborn:
https://towardsdatascience.com/seaborn-tutorial-2799a5a3f85a — прекрасный ресурс с примерами и пошаговыми инструкциями по использованию Seaborn.
Курсы и Учебные материалы:
https://www.datacamp.com/community/tutorials/seaborn-python-tutorial — интерактивный курс, который познакомит вас с основами библиотеки Seaborn и её возможностями.
https://www.kaggle.com/learn/data-visualization — курс на платформе Kaggle, который предлагает обучающие материалы для создания визуализаций с использованием Seaborn.
Книги:
В книге "Python Data Science Handbook" от Jake VanderPlas есть глава, посвященная Seaborn и примерам его использования.
GitHub и Сообщества:
https://github.com/mwaskom/seaborn — официальная страница Seaborn на GitHub, где вы можете найти исходный код, отчеты об ошибках и обсуждения.
Сообщество пользователей и разработчиков Seaborn активно на Stack Overflow. Вы можете задать свои вопросы, используя теги, например, https://stackoverflow.com/questions/tagged/seaborn.
🚀Seaborn является одним из наиболее мощных инструментов для визуализации данных в Python, предоставляя простоту использования и красивый визуальный вывод, что делает его отличным выбором для аналитиков данных и исследователей.
@pythonpythonjobs
🚀Основные возможности:
✅ Извлечение всей кодовой базы и форматирование её в Markdown
✅ Поддержка как локальных, так и удалённых Git-репозиториев
✅ Автоматическая генерация структуры каталогов
✅ Поддержка синтаксического выделения кода
✅ Совместимость с Windows, macOS и Linux
Эта утилита упрощает работу с кодом для передачи его в LLM, предоставляя форматированные выводы и поддержку глобальных шаблонов для исключения/включения файлов
🌐 Github
@pythonpythonjobs
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🚀 LiteLLM — использование любого LLM с использованием OpenAI и многое другое
LiteLLM – инструмент для гибкого и лёгкого управления LLM в Python. С ним можно быстро переключаться между моделями, контролировать затраты, интегрировать API без изменений кода и оптимизировать производительность через балансировку нагрузки.
🌐 GitHub
@pythonpythonjobs
LiteLLM – инструмент для гибкого и лёгкого управления LLM в Python. С ним можно быстро переключаться между моделями, контролировать затраты, интегрировать API без изменений кода и оптимизировать производительность через балансировку нагрузки.
•
Поддержка единого формата для всех LLM, что упрощает интеграцию.•
Возможность управления расходами и ограничения скорости запросов для предотвращения перегрузок.🌐 GitHub
@pythonpythonjobs
Вакансии для специалистов и разработчиков Python
▪️Python-разработчик
Гибкий график
Python • Docker • PostgreSQL
Подробнее о вакансии
▪️Senior Python Developer
Полная занятость • Удалённый формат работы
Python • Flask • Kubernetes
Подробнее о вакансии
▪️Middle Python разработчик
Гибкий график • Можно удалённо
Python • Flask • SQLalchemy
Подробнее о вакансии
▪️QA Engineer Fullstack (Python)
Полная занятость
Python • Selenium • Docker • Git
Подробнее о вакансии
▪️Python developer (ML)
Удаленная работа • Полный день
Python • Git • PostgreSQL • Apache Airflow
Подробнее о вакансии
@pythonpythonjobs
▪️Python-разработчик
Гибкий график
Python • Docker • PostgreSQL
Подробнее о вакансии
▪️Senior Python Developer
Полная занятость • Удалённый формат работы
Python • Flask • Kubernetes
Подробнее о вакансии
▪️Middle Python разработчик
Гибкий график • Можно удалённо
Python • Flask • SQLalchemy
Подробнее о вакансии
▪️QA Engineer Fullstack (Python)
Полная занятость
Python • Selenium • Docker • Git
Подробнее о вакансии
▪️Python developer (ML)
Удаленная работа • Полный день
Python • Git • PostgreSQL • Apache Airflow
Подробнее о вакансии
@pythonpythonjobs
⚡️Всероссийский Хакатон ФИЦ 2024
🚀Попробуйте себя в одном из предложенных кейсов:
- Разработка алгоритма трекинга людей в видеопотоке с нескольких камер
- Цифровая карта подземных коммуникаций с использованием Cesium
- Симуляция записи в расписание
- Цифровой сервис для ведения реестра зеленых насаждений города Москвы
- Предсказание необходимого количества средств досмотра
- Система контроля и управления доступом
- Семантический делитель текстов
- Разработка сервиса печати этикеток для производителей одежды
И др. кейсы смотрите на сайте: https://фиц2024.рф/hackathon
Хакатон пройдет в 2 этапа: Отборочный этап в Онлайн, Финал в Офлайн.
🏆Призовой фонд: 6 000 000 руб.
🔥Дедлайн регистрации: 26 ноября, 23:59
📅Даты отборочного этапа: 29 ноября - 2 декабря
🦾Даты финала: 3 - 4 декабря
Зарегистрируйтесь для участия в хакатоне: https://фиц2024.рф/hackathon
#реклама
О рекламодателе
🚀Попробуйте себя в одном из предложенных кейсов:
- Разработка алгоритма трекинга людей в видеопотоке с нескольких камер
- Цифровая карта подземных коммуникаций с использованием Cesium
- Симуляция записи в расписание
- Цифровой сервис для ведения реестра зеленых насаждений города Москвы
- Предсказание необходимого количества средств досмотра
- Система контроля и управления доступом
- Семантический делитель текстов
- Разработка сервиса печати этикеток для производителей одежды
И др. кейсы смотрите на сайте: https://фиц2024.рф/hackathon
Хакатон пройдет в 2 этапа: Отборочный этап в Онлайн, Финал в Офлайн.
🏆Призовой фонд: 6 000 000 руб.
🔥Дедлайн регистрации: 26 ноября, 23:59
📅Даты отборочного этапа: 29 ноября - 2 декабря
🦾Даты финала: 3 - 4 декабря
Зарегистрируйтесь для участия в хакатоне: https://фиц2024.рф/hackathon
#реклама
О рекламодателе
⚡️Mesop — это фреймворк от Google, упрощающий создание AI веб-приложений на Python. Он ориентирован на ускоренную разработку AI-приложений и демонстрационных интерфейсов, не требуя навыков в JavaScript, CSS или HTML.
🚀Mesop поддерживает горячую перезагрузку, обеспечивая быструю настройку интерфейсов. Код создается с помощью Python, в том числе с использованием готовых компонентов и API для упрощенного подключения модели.
✅Лицензия: Apache-2.0
🌐Github
@pythonpythonjobs
🚀Mesop поддерживает горячую перезагрузку, обеспечивая быструю настройку интерфейсов. Код создается с помощью Python, в том числе с использованием готовых компонентов и API для упрощенного подключения модели.
✅Лицензия: Apache-2.0
🌐Github
@pythonpythonjobs
🚀 Программа позволяет фильтровать и сортировать результаты, экспортировать данные в JSON и применять специфические фильтры для задач, например, для анализа трафика или поиска утечек данных. Подходит для анализа pcap-файлов, поиска данных в коде, автоматизации задач безопасности и поиска багов в программах.
✅ Лицензия: MIT
🌐 GitHub
@pythonpythonjobs
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🚀Chunkr — это инструмент на Python для обработки документов с использованием моделей компьютерного зрения, разработанный Lumina AI для извлечения сегментов и OCR из PDF
🎓Репозиторий предоставляет решение, которое позволяет быстро и эффективно обрабатывать документы с помощью Actix-сервера на Rust, поддерживая как GPU, так и CPU среды. Применяется для высокоточного извлечения данных из больших массивов документов, обеспечивая значительное ускорение и снижение затрат по сравнению с традиционными методами обработки данных
✅Лицензия: AGPL-3.0
🌐Github
@pythonpythonjobs
🎓Репозиторий предоставляет решение, которое позволяет быстро и эффективно обрабатывать документы с помощью Actix-сервера на Rust, поддерживая как GPU, так и CPU среды. Применяется для высокоточного извлечения данных из больших массивов документов, обеспечивая значительное ускорение и снижение затрат по сравнению с традиционными методами обработки данных
✅Лицензия: AGPL-3.0
🌐Github
@pythonpythonjobs