Python/ django

МИСиС и SkillFactory запускают онлайн-магистратуру «Науки о данных» Для тех, кто хочет построить успешную карьеру в области Data Science и Machine Learning. Приходите к нам, чтобы изучить: - Программирование на Python - Алгоритмы для машинного обучения - Современные методы решения инженерных задач - Инжиниринг данных и глубокое обучение - Моделирование и анализ бизнес-процессов - Выбор специализации в третьем семестре - Практика и стажировка от корпоративных партнеров программы И все это — онлайн. Материалы для обучения доступны на платформе 24/7. Вы можете сами выбрать группу с оптимальным временем практических занятий и семинаров. Гибкий график позволяет совмещать обучение с работой. За 2 года вы успеете погрузиться в IT-сферу, получить практический опыт в аналитике данных и обучении машин, собрать 7+ крутых проектов в портфолио. В конце обучения вас ждет диплом магистратуры МИСиС государственного образца. Подробнее о том, как будет проходить ваше обучение, узнайте на сайте программы: https://u.to/wdKDGw

🔘 The mmap() copy-on-write trick: reducing memory usage of array copies https://pythonspeed.com/articles/reduce-memory-array-copies/ @pythonl

✅ Хотим обратить ваше внимание на полезный telegram-канал для обучения высокоуровневому языку программирования Python На канале ежедневно публикуются задачи по Python и Machine Learning: алгоритмы, функции, классы, регулярные выражения, итераторы, генераторы, ООП, исключения, numpy, pandas, matplotlib, scikit-learn, TensorFlow и многое другое! ✔️Станьте специалистом по Python вместе с каналом "Задачи по Python и машинному обучению"

🔍 Variables and Constants in Python https://www.pythonforbeginners.com/basics/variables-and-constants-in-python @pythonl

Рекомендательные системы сегодня встречаются повсеместно: рекомендация фильмов и музыки, персональное формирование ленты в соц. сетях, предложения онлайн магазинов и многие другие. Но знаете ли вы как они устроены и какие алгоритмы скрываются под их капотом? 17 августа в OTUS пройдет demo-занятие в рамках продвинутого онлайн-курса «Machine Learning Advanced». На занятии с преподавателем Марией Тихоновой, Senior Data Scientist в Сбер, вы обсудите несколько классических подходов к построению рекомендательных систем и реализуете один из них своими руками. Поговорите о готовых инструментах, которые позволяют создать рекомендашку всего в пару строк кода. А что порекомендует ваша рекомендательная система? Приходите и узнаете! https://otus.pw/ZcYK/

Using Feedparser in Python https://www.pythonforbeginners.com/feedparser/using-feedparser-in-python @pythonl

NumPy views: saving memory, leaking memory, and subtle bugs https://pythonspeed.com/articles/numpy-memory-views/ @pythonl

PyTorch Pocket Reference (2021) 📖 Book @pythonlbooks

Python Program to Illustrate Different Set Operations https://www.programiz.com/python-programming/examples/set-operation @pythonl

🔝 Classes in Python https://www.pythonforbeginners.com/basics/classes-in-python @pythonl

📱 Python Program to Compute all the Permutation of the String https://www.programiz.com/python-programming/examples/permutation-of-string @pythonl

https://t.me/pro_python_code - Python RU

🐍 Python Program to Check If Two Strings are Anagram https://www.programiz.com/python-programming/examples/anagram @pythonl

Supporting Multiple Languages in Django https://testdriven.io/blog/multiple-languages-in-django/ @pythonl

How to Join/Concatenate/Append Strings in Python https://stackabuse.com/how-to-join-concatenate-append-strings-in-python @pythonl

The Unknown Features of Python's Operator Module https://dev.to/martinheinz/the-unknown-features-of-python-s-operator-module-23p4 @pythonl

How To Calculate Stocks Support And Resistance Using Clustering https://www.nbshare.io/notebook/190163492/How-To-Calculate-Stocks-Support-And-Resistance-Using-Clustering/ @pythonl

Map and Filter in Python https://www.pythonmorsels.com/topics/map-and-filter-python/ @pythonl

Your First Steps With Django: Set Up a Django Project https://realpython.com/django-setup/ @pythonl

K-Means Clusternig Example with Python and Scikit-learn https://morioh.com/p/aac257bf2d4c Code: https://github.com/Peyxw/Unsupervised-Machine-Learning @pythonl