Python Portal

⚡️Вся База по IT в одном месте! Надоело читать мусорные статьи и бред из ChatGPT? Нам тоже, поэтому мы создали IT Базу Знаний, где вручную отбираем всё самое вкусное из мира IT 🧑‍💻 🖥 Python: @python_baza 👩‍💻 Frontend: @frontend_baza 👩‍💻 Backend: @backend_baza 🎨 Дизайн: @design_baza 📚 Книги: @archive_baza 👩‍💻 Топ GitHub: @main_it_baza ⏲️ Ссылки на каналы будут доступны ещё 48 часов, успей забрать лучшее из мира IT в Телеге 👌

10 алгоритмов машинного обучения для начинающих ➖Linear Regression – линейная регрессия (предсказание числовых значений). ➖Logistic Regression – логистическая регрессия (бинарная классификация). ➖CART Algorithm – алгоритм дерева решений (классификация и регрессия). ➖Naïve Bayes – наивный байесовский классификатор (статистический метод). ➖KNN Algorithm – метод k ближайших соседей (классификация). ➖Apriori – поиск ассоциаций в данных (например, анализ покупок). ➖K-Means – метод k-средних (кластеризация). ➖PCA – метод главных компонент (снижение размерности). ➖Random Forest Classification – случайный лес (ансамблевый метод). ➖AdaBoost – алгоритм бустинга (усиление слабых моделей). Эти алгоритмы охватывают основные задачи машинного обучения: регрессию, классификацию, кластеризацию и снижение размерности. 👉 @PythonPortal | #ресурсы

Highload буткэмп: Системный дизайн, Производительность и Масштабирование 🌐 Приглашаем на курсы для прокачки навыков архитектора и проектировщика на весеннем Highload-потоке от Devhands, в рамках которого вы: 🤩 Изучите ключевые хайлоад-паттерны и освоите проектирование систем с миллионной аудиторией: балансировка, масштабирование, шардинг, высокая доступность, CAP/PACELC, транзакционные очереди и многое другое. 🤩 Поупражняетесь в системном дизайне на реальных кейсах: маркетплейсы, соцсети, доставка, объявления и другие задачи, с получением обратной связи. 🤩 Погрузитесь в highload, работая с предоставленной вам инфраструктурой: “выжимайте” 100K RPS и изучите кластерные решения — Redis, SPQR, CockroachDB. 🤩 Научитесь планировать нагрузку и связывать бизнес-показатели с требованиями системы. 🤩 Попрактикуетесь в проведении и прохождении секций системного дизайна на интервью. Только “живые” онлайн-сессии: лекции, брейнштормы, презентации домашних проектов. 🗓 Старт потока 24 февраля, изучайте программу и записывайтесь: 🤩 Буткэмп “Производительность и масштабируемость” для тех, кто хочет поработать с собственной инфрой. 🤩 Курс “Системный дизайн высоконагруженных проектов” для тех, кто хочет только практику проектирования “у доски”. 🥸 Кто мы: R&D-центр Devhands, основатель и автор курса Алексей Рыбак, ex-СТО Badoo и Yum! Brands, член программного комитета Highload. Реклама. ИП Рыбак А.А. ИНН 771407709607 Erid: 2VtzqufZZVF

Легкий парсинг документов с Docling! Docling — это open-source Python-пакет, который превращает любой документ в данные, готовые для LLM! 🟢OCR для сканированных PDF 🟢Поддержка PDF, PPTX, DOCX и других → конвертация в Markdown, JSON 🟢Продвинутый разбор PDF: структура, порядок чтения, таблицы 🟢Интеграция с LlamaIndex и LangChain Скоро появится: ➖Извлечение уравнений и кода ➖Нативное расширение для LangChain ➖Извлечение метаданных (заголовки, авторы, ссылки, язык) Совместим с macOS, Linux и Windows на архитектурах x86_64 и arm64. ⏩ Ознакомиться: https://github.com/DS4SD/docling 👉 @PythonPortal | #ресурсы

Python vs Java 😮 Основное различие: ➖Python интерпретируемый язык, его код выполняется через виртуальную машину Python. ➖Java сначала компилируется в байт-код, а затем выполняется в JVM с помощью JIT-компиляции. ➖Java, как правило, быстрее в работе, а Python проще для написания и отладки. 👉 @PythonPortal | #ресурсы

Тест: узнай свой грейд и зарплату 1. Переходи в бота ШОРТКАТ @shortcut_py_bot 2. Ответь на пару вопросов о своём опыте работы 3. В зависимости от опыта команда сервиса предложит формат оценки грейда — тестирование или полноценное мок-интервью с опытным ментором 4. После ты узнаешь свой грейд и з/п в рынке — на основе опыта разработчиков из бигтеха Если опыта работы у тебя совсем нет, можно попробовать пройти, но лучше тест сработает на тех, кто уже работает в разработке. Пройти тестирование в ШОРТКАТ ➡️ @shortcut_py_bot Реклама. ООО "ШОРТКАТ", ИНН: 9731139396, erid: 2VtzqwTBwrd

Подборка популярных каналов по информационной безопасности и этичному хакингу: 🔐 infosec — ламповое сообщество, которое публикует редкую литературу, курсы и полезный контент для ИБ специалистов любого уровня и направления. 😈 Social Engineering — самый крупный ресурс в Telegram, посвященный этичному Хакингу, OSINT и социальной инженерии. 💬 Вакансии в ИБ — актуальные предложения от самых крупных работодателей и лидеров рынка в сфере информационной безопасности.

Визуализация сложных данных в Python стала еще проще! 😮 Знакомьтесь, Cosmograph для Python — виджет, который обеспечивает ускоренную на GPU интерактивную визуализацию графов прямо в твоих Jupyter Notebook. Почему это прорыв? 🟢Производительность на GPU 🟢Интерактивное исследование сети (панорамирование, масштабирование, наведение, выбор) 🟢Гибкая настройка (расположение, цвета, размеры и многое другое) 🟢Бесшовная интеграция в ноутбуки и простая установка через pip Но это еще не все: ☑ Симуляции на основе силовых полей для динамических визуализаций ☑ Гладкая работа с крупными графами ☑ Минимальная настройка — просто pip install cosmograph ⏩ Ссылка: https://github.com/cosmograph-org/py_cosmograph 👉 @PythonPortal | #ресурсы

Книга "Machine Learning Yearning" (Автор: Эндрю Нг) 🟢Как правильно выбирать стратегию для ML-проектов 🟢Постановка задач и выбор метрик оценки 🟢Работа с тренировочными и тестовыми наборами данных 🟢Анализ ошибок и определение ключевых проблем модели 🟢Баланс между предвзятостью (bias) и разбросом (variance) 🟢Улучшение качества моделей с помощью регуляризации, архитектуры нейросетей и других методов 🟢Работа с распределением данных и генерализация моделей Книга не углубляется в математические детали, а делает упор на практическое руководство по улучшению ML-систем. 📝Читать: https://home-wordpress.deeplearning.ai/wp-content/uploads/2022/03/andrew-ng-machine-learning-yearning.pdf 👉 @PythonPortal | #книги

Ловите годноту 😳 Кто спрашивал на какие каналы по программированию я подписан? Лично я подписан и читаю этот канал: @umnyiprogrammist 👉 @PythonPortal | #ресурсы

Глубокое обучение - Всего видео: 30 Этот плейлист содержит всё, что нужно знать о нейросетях: от основ до передовых технологий с трансформерами, которые являются основой ChatGPT. ⏩Источник: https://www.youtube.com/playlist?list=PLblh5JKOoLUIxGDQs4LFFD--41Vzf-ME1 👉 @PythonPortal | #видео

Айтишников в 2025 году больше, чем цыган. И каждый, естественно, хочет быть видным сеньором, свою геймдев-студию, 15.000€ зэпэшечку и больше никогда не выходить на рабочие созвоны. И как быть новичку сегодня? Или айтишнику, решившему сменить сферу деятельности. Бери менторство по ИБ. Кибербезопасность сейчас на подъеме, поэтому даже для ITшника это будет сильное конкурентное преимущество и спидран на буст навыков с нуля. ➦ От корки до корки узнаешь индустрию. Кто много платит и ищет специалистов, какие есть направления. ➦ Получишь все хард и софт скиллы для работы в нише. ➦ Заимеешь переговорные навыки и научишься писать идеальные резюме. Даже если ты уже работаешь в киберсеке, но чувствуешь, что нуждаешься в левел-апе — ю а вэлком. А еще у нас для тебя есть разовые консультации и помощь в составлении резюме. Почитай подробности: https://t.me/+TEXVI86DKPI1MjA6

enumerate и zip в Python 🖥 👉 @PythonPortal | #ресурсы

Ускорьте Python в 50 раз за 4 простых шага По умолчанию интерпретатор Python, CPython, работает медленно, в основном из-за своей динамичности. После определения переменной с определённым типом её можно изменить на другой. Эти динамические манипуляции приводят к дополнительным затратам на выполнение и память. Чтобы ускорить работу, используйте модуль Cython. Он превращает код Python в C, делая его быстрым и эффективным. Вот как использовать модуль Cython: 1) Загрузите модуль Cython: %load_ext Cython 2) Добавьте магическую команду Cython 3) Указывайте типы данных параметров при использовании функций 4) Определяйте каждую переменную с помощью ключевого слова cdef и указывайте её тип данных Вот и всё! Теперь ваш код будет работать с ускорением до скорости нативного машинного кода, как показано на картинке. 👉 @PythonPortal | #tips

Делимся приватным архивом на 837 ГБ курсов по программированию: 1. Обучение Python с нуля 2. Обучение JavaScript с нуля 3. Обучение С++ с нуля 4. Обучение С# с нуля 5. Обучение HTML/CSS с нуля 6. Обучение Java с нуля 7. Обучение SQL/GO/PHP с нуля Архивы скоро удалят, очень важно успеть!🔥

5 декораторов Python, которые должен знать каждый разработчик 😜 ➖Статья знакомит разработчиков с мощным инструментом Python, который позволяет изменять поведение функций и методов без изменения их исходного кода. В ней рассматриваются техники, способные улучшить читаемость, повторное использование и производительность кода, а также упрощают работу с кэшированием, доступом к данным и логированием 📝Читать: https://www.clcoding.com/2025/02/5-python-decorators-every-developer.html 👉 @PythonPortal | #статья

⚡ Новые каналы с вакансиями и стажировками для джунов В этих каналах публикуются все свежие вакансии и стажировки 🔺 ВАКАНСИИ

Горячие вакансии с привлекательными офферами для джуниор разработчиков, аналитиков, дизайнеров и QA-специалистов.

👉 ПОДПИСАТЬСЯ 🔺СТАЖИРОВКИ

Стажировки для начинающих специалистов в IT независимо от возраста!

👉 ПОДПИСАТЬСЯ 🔺Junojobs

Вакансии и стажировки для junior-разработчиков на удалёнке.

👉 ПОДПИСАТЬСЯ 🔺БИГТЕХ

Junior вакансии и стажировки в крупнейших IT-компаниях мира: NVidia, Apple, T-банк, Яндекс, Google и т. д.

👉 ПОДПИСАТЬСЯ 🔺Макс из < codereview />

Эксперименты про трудоустройство в IT, советы для быстрого поиска работы и офферы для джунов.

👉 ПОДПИСАТЬСЯ

Альтернатива Pandas, работающая в 100 раз быстрее! (Она даже может обойти GPU-библиотеки для работы с DataFrame) Хотя Pandas — самая популярная библиотека для работы с DataFrame, у нее есть серьезные ограничения: 🟢Pandas использует только одно ядро CPU. 🟢Часто создает громоздкие DataFrame. 🟢Жадное (немедленное) выполнение мешает глобальной оптимизации. Представляем FireDucksDev — высокооптимизированную замену Pandas, которую можно использовать без изменений кода. Просто замените одну строку:

import fireducks.pandas as pd

☑ И все готово! В видео ниже FireDucks сравнивается с cuDF (библиотека DataFrame для GPU). В этом тесте FireDucks оказался даже быстрее, чем cuDF. ⏩ ссылка на Google Colab с тестами 👉 @PythonPortal | #ресурсы

"Машинное обучение с помощью Python" Этот 366-страничный учебник для студентов инженерных специальностей теперь БЕСПЛАТНЫЙ. 📝Цель этой книги — обсудить разработку моделей машинного обучения с использованием Python. Искусственный интеллект (AI) и машинное обучение (ML) являются важными навыками, которые необходимы каждому выпускнику инженерных и управленческих специальностей для успешного карьерного роста Получите свой экземпляр: ⏩ https://ggnindia.dronacharya.info/Downloads/Sub-info/RelatedBook/4thSem/Fundamentals-of-AIML-text-book-4.pdf 👉 @PythonPortal | #книги