DataSciencePRO

📘 Python и DevOps: Ключ к автоматизации Linux [2022] Ной Гифт, Кеннеди Берман, Альфредо Деза, Григ Георгиу

За последнее десятилетие технологии сильно изменились. Данные стали хитом, облака — вездесущими, и всем организациям понадобилась автоматизация. В ходе таких преобразований Python оказался одним из самых популярных языков программирования. Это практическое руководство научит вас использовать Python для повседневных задач администрирования Linux с помощью наиболее удобных утилит DevOps, включая Docker, Kubernetes и Terraform.
#программирование #python #linux #devops #docker #Kubernetes #Terraform

📙 Большая книга проектов Python [2022] [Ru + En] Свейгарт Э.

Вы уже освоили основы синтаксиса Python и готовы программировать? Отточите свои навыки на самых интересных задачах — графике, играх, анимации, расчетах и многом другом. Вы можете экспериментировать, добавляя к готовым проектам собственные детали. В 256 строк кода поместится все — «винтажная» экранная заставка, забег улиток на скорость, рекламный заголовок-приманка, вращающаяся спираль ДНК и так далее. Добавьте к этому пару строк своего кода, и вы сможете делиться собственными уникальными проектами в интернете.

📙 The Big Book of Small Python Projects. 81 Easy Practice Programs [2021] Al Sweigart

#python #программирование

💾 Полезные модули Python

schedule - простой в использовании Python модуль для периодического запуска функций по дням, часам, минутам и даже секундам.

⚙️ Документация

#python #doc #tipsandtricks

Обработка естественного языка. Python и spaCy на практике (2021)
Автор: Юлий Васильев
Количество страниц: 256

Python и spaCy помогут вам быстро и легко создавать NLP-приложения: чат-боты, сценарии для сокращения текста или инструменты принятия заказов. Вы научитесь использовать spaCy для интеллектуального анализа текста, определять синтаксические связи между словами, идентифицировать части речи, а также определять категории для имен собственных. Ваши приложения даже смогут поддерживать беседу, создавая собственные вопросы на основе разговора.

Скачать книгу

📚 15 книг по анализу данных и Big Data

💾 Скачать книги

Анализ данных — область математики и информатики, занимающаяся построением и исследованием наиболее общих математических методов и вычислительных алгоритмов извлечения знаний из экспериментальных (в широком смысле) данных; процесс исследования, фильтрации, преобразования и моделирования данных с целью извлечения полезной информации и принятия решений. Анализ данных имеет множество аспектов и подходов, охватывает разные методы в различных областях науки и деятельности.

Python для детей и родителей. 2-е издание

Программирование – одна из самых востребованных профессий в наше время, и она останется таковой в ближайшем будущем. В книге представлен язык Python, один из самых популярных и простых.

Автор: Брайсон Пэйн
Год: 2021

#books #python #русский

Курс К.В. Воронцова по Машинному Обучению — Школа Анадиза данных Яндекс (2019 год)

Один из лучших бесплатных курсов по машинному обучению на русском языке. Для начинающих.

#посмотреть #junior #middle

🔥 Карманная PDF шпаргалка по Python

Типы данных, функции, циклы, работа со списками, словарями и даже немного ООП

#python #doc

📒 Машинное обучение без лишних слов [2020] Андрей Бурков

💾 Скачать книгу

#машинное_обучение #искусственный_интеллект #AI #ИИ #программирование

📚 100 книг по программированию на Python

💾 Скачать Часть 1

💾 Скачать Часть 2

Python — высокоуровневый язык программирования общего назначения с динамической строгой типизацией и автоматическим управлением памятью, ориентированный на повышение производительности разработчика, читаемости кода и его качества, а также на обеспечение переносимости написанных на нём программ.

7 малоизвестных пакетов для визуализации на Python, которые могут вам пригодиться

У Python столько пакетов, что знать обо всех, понятное дело, невозможно. В этой подборке собрали 7 полезных пакетов для визуализации на Python, чтобы вы не ограничивались одним только Matplotlib.

https://tprg.ru/wpIe

​​👼 Всё про ООП для новичков — [12:49]

Если вы услышали словосочетание «объектно-ориентированное программирование» только вчера, то это видео — для вас.

Из него вы в общих чертах поймёте, что такое ООП, и почему именно эта парадигма программирования — самая популярная. Автор не вдаётся в детали и не приводит никаких примеров, а лишь объясняет принцип действия ООП на примерах, которые понятны новичку.

Перейти к просмотру

#видео #теория

Python: быстрый старт (2021)
Автор: Джейми Чан
Количество страниц: 224

Всегда хотели научиться программировать на Python, но не знаете, с чего начать? Или хотите быстро перейти с другого языка на Python?
Уже перепробовали множество книг и курсов, но ничего не подходит?
Серия «Быстрый старт» — отличное решение, и вот почему:
Сложные понятия разбиты на простые шаги — вы сможете освоить язык Python, даже если никогда раньше не занимались программированием;
Все фундаментальные концепции подкреплены реальными примерами;
Вы получите полное представление о Python: структуры управления, методы обработки ошибок, концепции объектно-ориентированного программирования и т. д.;
В конце книги вас ждет интересный проект, который поможет усвоить полученные знания.

Скачать книгу

📚 14 книг: анализ данных и Big Data

1. Data Science from Scratch First Principles with Python, 2nd edition [2019] Grus J
2. Big Data and Artificial Intelligence for Healthcare Applications [2021] Ankur Saxena, Nicolas Brault
3. Алгоритмы обработки данных [1986] Сибуя М., Ямамото Т.
4. Анализ данных в науке и технике [2021] Брантон, Куц
5. Анализ данных в науке и технике. Машинное обучение, динамические системы и управление [2021] Брантон , Куц
6. Анализ данных. Статистические и вычислительные методы для научных работников и инженеров [2003] Брандт
7. Анализ поведенческих данных на R и Python [2022] Ф. Бюиccoн
8. Большие данные. Принципы и практика построения масштабируемых систем обработки данных в реальном времени [2016] Марц, Уоррен
9. Интеллектуальный анализ данных - Пальмов
10. Наука о данных. Учебный курс [2020] Стивен Скиена
11. Основы Big Data. Концепции, алгоритмы и технологии [2018] Томас Эрл
12. Статистические методы интеллектуального анализа данных
#подборка_книг #анализ_данных

​Улучшение визуализации данных с помощью двухосевых диаграмм в Python

Благодаря этой статье, вы сможете научиться использовать двухосевую линейную диаграмму в Python, чтобы более наглядно продемонстрировать аудитории важные сходства и различия между точками данных.

Вы также увидите, как может выглядеть обычная диаграмма без двойной оси, чтобы вы могли решить, какое из двух графических представлений максимально соответствует вашим потребностям в визуализации.

Подробнее:

https://tprg.ru/hMIx

​➗ Визуализируем данные в Python — [9:23]

Подробный гайд по визуализации данных в Python с помощью модуля matplotlib и numpy.

В нём автор разбирает почти все доступные виды графиков и то, как их можно кастомизировать под свои нужды.

Перейти к просмотру

#видео #python

​🐍 Учим Flask с полного нуля

Flask — это так называемый микрофрефмворк для Python, в котором есть всё необходимое для создания сайтов, в том числе с базами данных.

Посмотрев этот плейлист, вы разберётесь с основами этого фреймворка и, благодаря его простоте, сможете сразу начать его применять в разработке.

1. Введение — [11:12]
2. Использование шаблонов страниц — [11:31]
3. Контекст приложения и запроса — [7:16]
4. Работа с URL-адресами — [11:44]
5. Подключение внешних ресурсов — [11:09]

Перейти к плейлисту

#видео #python #flask

Python. Лучшие практики и инструменты (2021)
Авторы: Михал Яворски, Тарек Зиаде
Количество страниц: 560

Python — это динамический язык программирования, используемый в самых разных предметных областях. Хотя писать код на Python просто, гораздо сложнее сделать этот код удобочитаемым, пригодным для многократного использования и легким в поддержке. Третье издание «Python. Лучшие практики и инструменты» даст вам инструменты для эффективного решения любой задачи разработки и сопровождения софта.

Скачать книгу

​Красивые визуализации GitHub с помощью PyGraphistry

С помощью визуализаций можно более наглядно понять различные процессы и тенденции. Вот, например, в этой статье представлены интерактивные графы подписок веб-разработчиков и разработчиков моделей ML, которые помогают выяснить конкурентность языков и технологий.

Как сделать такие графы самостоятельно с помощью PyGraphistry, узнаете в статье:

https://tprg.ru/VC8i

Отличная статья для стартующих в SQL. Есть несколько разобранных задач и много задач для самостоятельного решения (с ответами). Отличный материал, чтобы набить руку начинающему DS'у. Вторая предназначена для более опытных бойцов, но почитать стоит.