Библиотека программиста

👩‍💻 Всем программистам посвящается! Вот 14 авторских обучающих IT каналов по самым востребованным областям программирования: Выбирай своё направление: 👩‍💻 Python — t.me/python_ready 🤔 InfoSec & Хакинг — t.me/hacking_ready 🖥 SQL & Базы Данных — t.me/sql_ready 👩‍💻 IT Новости — t.me/it_ready 🤖 AI & ML — t.me/neuro_ready 👩‍💻 Frontend — t.me/frontend_ready 👩‍💻 C/C++ — https://t.me/cpp_ready 👩‍💻 C# & Unity — t.me/csharp_ready 👩‍💻 Linux — t.me/linux_ready 👩‍💻 Java — t.me/java_ready 📖 IT Книги — t.me/books_ready 📱 JavaScript — t.me/javascript_ready 🖼️ DevOps — t.me/devops_ready 🖥 Design — t.me/design_ready 📌 Гайды, шпаргалки, задачи, ресурсы и фишки для каждого языка программирования!

😰 Python для data science Осваиваем Data Science на Python через реальные задачи и практические проекты. Python давно стал одним из главных инструментов для работы с данными — от анализа продаж и маркетинга до построения моделей машинного обучения и принятия бизнес-решений. Вы познакомитесь с ключевыми инструментами экосистемы Data Science и научитесь превращать сырые данные в полезную информацию. Внутри: 💬 работа со встроенными структурами данных Python; 💬 анализ данных с помощью NumPy и pandas; 💬 машинное обучение на базе scikit-learn; 💬 визуализация данных через Matplotlib и другие библиотеки; 💬 загрузка, очистка, группировка и агрегация датасетов; 💬 создание графиков, диаграмм и карт; 💬 анализ бизнес-показателей и подготовка данных для принятия решений. Главное — всё объясняется на практических примерах. Вы создадите несколько полноценных проектов, среди которых: 🚕 сервис такси с использованием геолокации; 🛒 систему анализа покупательских корзин для поиска связанных товаров; 📈 модель машинного обучения для прогнозирования цен на акции. Отличный материал для разработчиков, которые хотят перейти от обычного программирования к анализу данных, Data Science и машинному обучению на Python. #books

Самый прогерский канал, где за 10 минут ты научишься: / Пр0бuв по фото и номеру в ТГ // Как взломать вебку подруги /// Мануал по OSINT разведке Ссылка действительна 23 ч. 59 мин. 👇 https://t.me/+mpeDqlACsfgxODJi

🎮 Godot 4. Разработка игр. Создайте пять кросс-платформенных 2D- и 3D-игр с помощью одного из самых мощных игровых движков с открытым исходным кодом Godot 4 — мощный бесплатный игровой движок с открытым исходным кодом, который может стать отличной альтернативой коммерческим решениям. Новичкам он поможет разобраться в основах геймдева, а опытным разработчикам даст гибкий инструмент для реализации собственных идей. Минимум сухой теории и максимум практики. Вы последовательно создадите 5 игровых проектов, разберётесь с ключевыми возможностями Godot 4 и поймёте, как устроена разработка игр изнутри. 🔥 Отличный материал для тех, кто давно хотел попробовать себя в геймдеве. Достаточно базовых навыков программирования — и можно начинать. #books

👨‍💻 Сохраняем ещё один полезный ресурс для разработчиков Нашли @Hanza_chat - IT-комьюнити, где можно не только читать очередную подборку инструментов, но и нормально пообщаться с другими разработчиками. А для больших разборов у ребят есть отдельный Hanza.io - форум с разделами. Чат: @Hanza_chat Форум: Hanza.io

💻 NumPy с нуля: понятный гайд на русском для тех, кто хочет в Data Science Хотите разобраться в анализе данных, машинном обучении или нейросетях? Тогда без NumPy далеко не уедете. В этом гайде с нуля познакомитесь с самой популярной библиотекой для работы с массивами и вычислениями в Python. Без лишней теории — только понятные объяснения и практические примеры. Разберетесь: 💬 зачем вообще нужен NumPy и почему без него не обходится почти ни один ML-проект; 💬 как создавать и изменять массивы; 💬 как выполнять вычисления в десятки раз быстрее обычных списков Python; 💬 как фильтровать, сортировать и обрабатывать данные; 💬 с чего начать путь в Data Science и не потеряться в сложных формулах. 🚀 Отличный материал для тех, кто давно хотел перейти от обычного Python к анализу данных и машинному обучению. ⬇️ Сохраняем в PDF #article #doc #python

Хочешь выучить Python, но не знаешь, с чего начать? Zetta Python всё по делу, без воды и переплат. 📚 18 уроков 💻 Песочница в браузере (никаких установок) 🎯 Практика на каждом занятии 🔓 Доступ навсегда Первые уроки бесплатно. Оцени сам. 👉 https://zettapy.ru

⚡️Крутая шпаргалка по Selenium на русском с примерами и объяснением кода!

Selenium — инструмент для автоматизации тестирования веб-приложений, который также широко используется для парсинга веб-страниц. Позволяет автоматизировать взаимодействие с браузером, что делает его полезным для сбора данных с динамических сайтов, где контент генерируется с помощью JavaScript. Selenium может имитировать действия пользователя, такие как клики, ввод текста, навигация по страницам, что позволяет обходить защиту от ботов и парсить сайты, требующие авторизации.

➡️ Работа с аргументами для настройки браузера. ➡️ Подробный разбор парсинга информации по элементам разными способами. ➡️ Перемещение по вкладкам. ➡️ Скрытый режим, полноэкранный, сворачивание окон и т.д. ➡️ Работа с cookie. ➡️ Взаимодействие с фреймами, всплывающими окнами. ➡️ Выполнение JavaScript в браузере и много всего интересного. Часть шпаргалки:

python
# Создание объекта ChromeOptions для дополнительных настроек браузера
options_chrome = webdriver.ChromeOptions()
# Добавление аргумента '--headless' для запуска браузера в фоновом режиме
options_chrome.add_argument('--headless')
# отключает использование графического процессора для рендеринга, что может быть
полезным на машинах с проблемными или отсутствующими графическими драйверами
options_chrome.add_argument('--disable-gpu')
# если вам потребуется запустить браузер в режиме --headless и с расширениями(используются
для модификации поведения браузера)
options_chrome.add_argument('--headless=chrome')
options_chrome.add_extension('coordinates.crx')
# Перенос профиля пользователя из основного браузера Chrome в браузер, управляемый через
Selenium
options_chrome.add_argument('user-data-dir=C:\\Users\\user\\AppData\\Local\\Google\\Chrome\\User
Data')
# запрос через прокси
chrome_options.add_argument('--proxy-server=%s' % proxy)
# Запускает браузер без дополнительных мер безопасности
options.add_argument('--no-sandbox')
...

С тебя лойс 👍 #python #cheatsheet #doc

Ещё не все языки программирования выучил, ещё один — и тогда пойдёшь искать работу? А там: пройдите стажировку за печеньки 3 месяца, и только потом статус джуна с оплатой до 100 000 ₽. Сомнительный план. Сережа так и делал. Самоучка, 4 месяца откликов, ноль ответов. Каждое утро — открыть сайт, отправить 10 резюме, закрыть ноутбук и ждать письмо "вы нам не подходите". Проблема была не в знаниях, а в устаревшем стеке и понимании как дойди до живого HR. После проработки по системе: оффер AQA-инженера на 265 000 ₽ через 149 дней, без коммерческого опыта. Зачем терять полгода на статусе джуна и терять в деньгах, когда можно потратить то же время на мидла — конкуренция меньше, оплата больше. Но чтобы вписаться сразу на мидла, нужна опробованная система. Подробно о ней — по ссылке. Гайд как пройти испытательный срок внутри. Еще реферальные ссылки сразу на живых hr компании доступ сразу. без регистрации → https://t.me/find_it_mentor_bot?start=utm_tg_ad_l1 ссылка сгорит через 24 часа

👨‍💻 Шпаргалка по шаблонам проектирования на русском Паттерны (шаблоны) проектирования — это способы построения программ, которые считаются хорошим тоном для разработчиков. 📂 Сохрани #doc #cheatsheet

⚡️ Наконец-то интернет, который просто работает 💬 Нет ограничений в мессенджерах - звонки и сообщения работают без проблем. 💬 YouTube в 4К без рекламы. 💬 Траффик без лимитов. 💬 До 5 устройств на одной подписке. 💬 Высокая скорость и стабильное соединение. Включил и забыл, так и должно быть. 🔗 Пробуем бесплатно

Опа, тут бывший сеньор одного из IT-отделов Яндекса Игорь Никитин выкатил целый канал про Python — и это лучшее, что есть в рунете по теме. Качественные гайды. Советы от известных прогеров. Тематические мемасы. Короче, ничего лишнего. Хватит душить питона, учись его кодить: https://telegram.me/+TdJokxIz7K5lOTQ6 🐍

⚡️ Айтишник из «VISION» скупил курсы айти школ и выложил гигабайты материалов к себе Каждый найдет что-то по душе: 1202 ГБ — Python 1811 ГБ — Frontend 1100 ГБ — C / C++ / C# 804 ГБ — Java 411 ГБ — SQL & БД 309 ГБ — DevOps 998 ГБ — ИБ & Хакинг 773 ГБ — Kotlin / Swift 189 ГБ — PHP 201 ГБ — GoLang 170 ГБ — Rust 167 ГБ — QA / Тестирование 310 ГБ — 1C + Лицензии 495 ГБ — Машинное обучение 704 ГБ — Аналитика Данных 991 ГБ — Дизайн Материалы в закрепе, постоянно пополняются👆🏻