Python Academy

Сегодня у нас необычный тест для тру айтишников. Скажите нам, что вы видите на картинке, и узнайте, кто вы из разрабов. Если вы видите художника, затерявшегося в густой толпе и оставившего лишь несколько подсказок о своем местонахождении, то поздравляем, вы — бэкендер. Вас вдохновляют мелкие детали, и вы настойчиво добиваетесь результата. Если вы видите искусственный интеллект, который начинает понимать, что вся его жизнь — это симуляция, то вы — фронтендер. Вы создаете интерфейсы будущего, исследуете границы виртуальной реальности. Если вы обнаруживаете ML-модель, алгоритмы которой отнимают у людей последнюю надежду на музыкальную реализацию, то поздравляю, вы — ML-инженер. Вы разрабатываете алгоритмы, которые находятся на грани волшебства. На самом деле это не просто картинки. Это краткое описание задач, которые решают на Yandex Cup 2023 Помимо визуальной составляющей, участникам дается сложное математическое задание. Если вы хотите узнать продолжение историй, присоединяйтесь к чемпионату. В этом году представлены: Аналитика, Frontend, Backend, Мобильная разработка, ML, Алгоритмы — 6 треков. И да, призовой фонд составляет 8,5 млн рублей! Спешите подать заявку на участие — дедлайн до 29 октября 🔥🚀🚀

Plotly: Интерактивные визуализации данных в Python Plotly - это мощная библиотека для создания интерактивных визуализаций данных в языке программирования Python. Она предоставляет простой и гибкий способ визуализировать данные, делая их более наглядными и интересными. Вот некоторые ключевые моменты о библиотеке Plotly: Что такое Plotly? Plotly - это библиотека для создания высококачественных интерактивных графиков и визуализаций. Она поддерживает множество видов графиков, включая линейные, столбчатые, круговые, тепловые карты, графики рассеяния и многое другое. Plotly также предоставляет возможность встраивать визуализации в веб-приложения и документы. Преимущества Plotly: - Интерактивность: Одним из главных преимуществ Plotly является возможность создания интерактивных графиков. Пользователи могут масштабировать, навигировать и взаимодействовать с данными, что делает визуализации более информативными. - Поддержка множества языков: Plotly доступен не только для Python, но и для других языков программирования, включая R, JavaScript и Julia. - Простота использования: Plotly обладает понятным и интуитивным синтаксисом, что делает его доступным для широкой аудитории. Пример создания интерактивного графика линейного ряда с использованием Plotly в Python на фото. #Python #DataVisualization #Plotly

🎓 Освойте один из самых востребованных языков программирования и начните зарабатывать сразу после обучения! Станьте участником федерального проекта "Содействие занятости" - цель которого помочь гражданам бесплатно освоить новую или сменить действующую профессию Открыт набор на бесплатное онлайн-обучение от ТГУ по программе: "Python для анализа данных". *ТГУ входит в 100 сильнейших вузов мира и Топ-5 России. Узнайте подробнее про программу и подайте заявку: https://tglink.io/4c5fbe806806 Обучение с проектом «Содействие занятости» это: 🔸 Полностью бесплатное онлайн-обучение 🔸 Более 65 000 выпускников, 75% из которых трудоустроены 🔸 Обучение по 2–3 часа в день в удобное для вас время; 🔸 Документ об образовании — подтвердит ваши навыки и компетенции; 🔸 Помощь с трудоустройством после обучения. Количество мест на бесплатное обучение ограничено, спешите подать заявку. Реклама. ООО "АДИ ГРУПП". ИНН 7017283529. erid: LjN8KVApN

Исследование данных с помощью библиотеки Matplotlib Сегодня мы поговорим о библиотеке Matplotlib, мощном инструменте для визуализации данных в Python. Визуализация данных - это важная часть анализа данных, и Matplotlib делает это процесс удобным и гибким. Что такое Matplotlib? Matplotlib - это библиотека Python, предназначенная для создания высококачественных графиков и визуализации данных. Она поддерживает разнообразные виды графиков, включая линейные, столбчатые, круговые, точечные и многие другие. Matplotlib позволяет настраивать графику до мельчайших деталей, что делает ее идеальным выбором как для начинающих, так и для опытных аналитиков данных. Пример использования Matplotlib доступен на фото. Matplotlib также позволяет создавать графику с несколькими подграфиками, анимации и 3D-графику, делая ее полезным инструментом для визуализации данных. #python #matplotlib

🏆 Yandex Cup 2023 — открытый чемпионат для настоящих творцов Разработчики — художники нового мира. Они создают смыслы, правила и законы, манифестируют идеи, творят миры и целые вселенные. И, если их предшественники делали это, используя слова, краски и звуки, то современные творцы создают новую реальность с помощью программного кода. Искусство писать код Тема чемпионата в этом году «Решаем искусство». Участников ждут нестандартные задачи на стыке IT и творчества, а лучшие встретятся лицом к лицу в финале, чтобы оживить арт-инсталляцию и разделить между собой 8 500 000 рублей. Показать своё мастерство можно в 6 направлениях: 🔸 Фронтенд 🔸 Бэкенд 🔸 Мобильная разработка 🔸 Аналитика 🔸 Алгоритмы 🔸 Машинное обучение Финал и церемония награждения пройдут офлайн в офисе Яндекса в Казахстане. Яндекс предоставит финалистам проезд и проживание в Алматы. Регистрация открыта до 29 октября включительно: 👉 Участвую! #Yandex_Cup23

Подключайтесь к вебинару 26 октября в 14:00 МСК «Как использовать платформу для онлайн-обучения и вебинаров в образовательных организациях» Опытом использования МТС Линк поделится методист по информатике отдела довузовской подготовки Университета Иннополис Сардана Слободчикова. А директор по работе с образовательными организациями МТС Линк Татьяна Федотова расскажет: ▫️ Как использовать возможности МТС Линк в вузах, колледжах и других образовательных организациях ▫️ Как создавать безопасную цифровую образовательную среду, где данные пользователей надежно защищены ▫️ Как зарабатывать на курсах повышения квалификации и ДПО ▫️ Как организовать приемную кампанию онлайн ▫️ Как сочетать функционал Сферума и МТС Линк, чтобы повысить эффективность образовательного процесса Участие бесплатное. Регистрация по ссылке

Знакомство с библиотекой NumPy в Python Что такое NumPy? NumPy (Numerical Python) - это популярная библиотека для вычислительных операций с многомерными массивами и матрицами, а также для выполнения высокоуровневых математических функций. Она предоставляет эффективные инструменты для работы с большими объемами данных и позволяет выполнять различные операции, такие как суммирование, умножение, индексацию и многое другое, без необходимости явно создавать циклы. Преимущества NumPy: - Производительность: NumPy выполняет операции над массивами быстрее, чем стандартные структуры данных Python. - Удобство: NumPy предоставляет удобные методы для работы с данными, такие как срезы, индексация и броадкастинг. - Интеграция: Библиотека интегрируется легко с другими библиотеками, такими как SciPy, pandas и Matplotlib, что делает ее мощным инструментом для научных вычислений. Пример использования NumPy:

import numpy as np

# Создаем одномерный массив
arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])

# Выполняем операции над массивом
arr_squared = arr ** 2
arr_sum = np.sum(arr)

print("Исходный массив:", arr)
print("Квадраты элементов:", arr_squared)
print("Сумма элементов:", arr_sum)

NumPy также предоставляет функции для работы с многомерными массивами, линейной алгеброй, случайными числами и многое другое. #python #NumPy #научныевычисления #анализданных

Полезные функции модуля itertools Модуль itertools - инструмент в Python для работы с итерируемыми объектами. Он предоставляет различные функции для создания и манипулирования итераторами, что делает его незаменимым инструментом для разработчиков. Давайте рассмотрим некоторые полезные функции из этого модуля: 1. itertools.count(): Эта функция создает бесконечный итератор, который генерирует последовательность чисел, начиная с заданного значения. Это удобно использовать, например, при создании уникальных идентификаторов. 2. itertools.cycle(): Эта функция создает итератор, который бесконечно повторяет элементы из исходной последовательности. Это может быть полезно, когда вам нужно обрабатывать данные циклически. 3. itertools.islice(): С помощью этой функции можно получить срез элементов из итератора, подобно срезу для списков. Это позволяет работать с большими итерируемыми объектами без необходимости загрузки их в память целиком. 4. itertools.chain(): Эта функция объединяет несколько итерируемых объектов в один, что упрощает итерацию по ним как по одному объекту. 5. itertools.groupby(): Эта функция позволяет группировать элементы итерируемого объекта на основе заданного ключа. Это особенно полезно при анализе и обработке данных. И это далеко не все функции, доступные в модуле itertools. Он предоставляет множество возможностей для более эффективной итерации и манипуляции данными.

Просто взяли нейросетку Stable Diffusion и превратили голливудских звёзд в советских пионеров! Хотите также? Вот тут ребята проводят интенсив, на котором собирают свои нейросетки при помощи ChatGPT и Stable Diffusion. На интенсиве вы узнаете, как работают технологии вроде ChatGPT, Stable Diffusion, а также разберетесь в генерации и распознавании речи с помощью нейронок — этот интенсив для тех, кто хочет быстро залететь в востребованную  сферу в ИТ! Всего за 2 дня вы создадите сразу 12 крутых нейросетей. Зарегистрироваться на интенсив можно по ссылке.

Голосовой вывод в Python с помощью pyttsx3 Сегодня мы поговорим о библиотеке pyttsx3, которая предоставляет удобные инструменты для реализации голосового вывода текста с использованием Python. Эта библиотека может пригодиться, например, для создания ассистентов, аудиокниг, аудиогидов и многих других приложений. Что такое pyttsx3? pyttsx3 - это простой в использовании модуль Python для синтеза речи. Он предоставляет возможность преобразования текста в речь с различными настройками, такими как выбор голоса и регулирование скорости речи. Эта библиотека основана на популярной библиотеке pyttsx, но с более активной поддержкой и совместимостью с Python 3. pyttsx3 также поддерживает события, что делает его полезным инструментом для создания интерактивных приложений с голосовым выводом. Пример использования pyttsx3 на фото.

🔥Международное AI соревнование — AI Journey Contest 2023 в самом разгаре! Продемонстрируй свои навыки, ведь на кону ценный опыт, признание от экспертов и впечатляющий призовой фонд в размере более 11 миллионов рублей! Задачи конкурса в этом году – настоящий вызов: от создания мультимодальных диалоговых систем до распознавания русского жестового языка на основе видео. Предстоит не только показать свои технические навыки, но и проявить креативность. Успей отправить своё решение до 10 ноября, участвовать может каждый старше 18 лет. Присоединяйся к AI Journey Contest 2023 и ворвись в лидерборды, где кто-то уже замер в ожидании победы!

Selenium: Автоматизация веб-браузера в Python selenium - это библиотека, предназначенная для автоматизации веб-браузера в языке программирования Python. Она предоставляет удобные и эффективные средства для взаимодействия с веб-страницами, заполнения форм, нажатия кнопок и многих других действий, которые облегчают автоматизацию веб-процессов. Одним из ключевых преимуществ selenium является его гибкость и многофункциональность. Вы можете использовать эту библиотеку для создания скриптов, которые могут автоматизировать различные задачи в веб-браузере, такие как тестирование веб-приложений, сбор данных с веб-сайтов или даже управление аккаунтом в социальных сетях. Для начала работы с selenium, вам нужно установить библиотеку командой pip install selenium. После установки, вы можете создавать скрипты, которые будут взаимодействовать с веб-сайтами, имитируя действия пользователя. selenium предоставляет множество методов для работы с веб-элементами, что делает его одним из лучших инструментов для автоматизации веб-процессов. С помощью selenium, вы можете автоматизировать рутинные задачи в веб-браузере, что сэкономит вам время и уменьшит вероятность ошибок. Это также открывает возможности для тестирования и сбора данных, что может быть весьма полезно в различных сферах, начиная от веб-разработки и заканчивая маркетингом.

Серия бесплатных митапов от Яндекс Еды и Лавки для бэкенд-разработчиков. Спикеры поделятся тем, как их команды обеспечивают высокую скорость доставки, супероптимизацию процессов и безопасное взаимодействие для партнеров и пользователей. Программа: 📢 26 октября, Екатеринбург. Продуктовая разработка в фудтехе. 📢 9 ноября, Нижний Новгород. Дипдайв в фудтех: как устроены сервисы. 📢 26 ноября, Казань. Инфра и хайлоад в фудтехе. Количество мест ограничено. Регистрация началась. Подробнее Реклама. ООО "ЯНДЕКС.ЕДА". ИНН 9705114405. erid: LjN8KRohN

httpx: Модуль для асинхронных HTTP запросов Если вы ищете эффективный инструмент для выполнения асинхронных HTTP запросов в приложениях, использующих asyncio, то модуль httpx - ваш выбор. Этот модуль позволяет с легкостью выполнять асинхронные HTTP запросы и является отличным инструментом для приложений, которым требуется высокая производительность и паралельность. Установка httpx производится с помощью pip командой pip install httpx Для начала асинхронных запросов, вы будете использовать синтаксис async/await, который позволяет вам создавать асинхронные HTTP запросы. Например, запросы, такие как GET, POST, PUT и DELETE, оформляются очень понятно и прозрачно. Объекты ответов содержат все необходимые атрибуты для обработки ответов от сервера. Модуль httpx идеально подходит для работы с асинхронными веб-сервисами и также может быть использован для асинхронного скрапинга веб-страниц. Работа с ним делает выполнение асинхронных HTTP запросов удобным и эффективным процессом. Этот модуль предоставляет все необходимые средства для управления вашими HTTP запросами и ответами. Код с поста доступен тут #модули

Pandas: Работа с данными и анализ в Python pandas - это мощная библиотека, предназначенная для обработки и анализа данных в языке программирования Python. Она предоставляет удобные и эффективные средства для работы с табличными данными, такими как CSV-файлы, базы данных и многое другое. Одним из ключевых преимуществ pandas является его гибкость и удобство. Вы можете использовать эту библиотеку для чтения, записи, фильтрации, сортировки и агрегации данных, делая процесс обработки информации более интуитивным и эффективным. Для начала работы с pandas, вам нужно установить библиотеку командой pip install pandas. После установки , вы можете создавать скрипты для анализа данных, манипулировать таблицами, вычислять статистику и визуализировать результаты. pandas предоставляет множество функций и методов для работы с данными, что делает его универсальным инструментом для анализа информации. С помощью pandas, вы можете значительно упростить процесс анализа данных и получения ценной информации из них. Это помогает принимать более обоснованные решения, оптимизировать бизнес-процессы и улучшить понимание ваших данных. Код с поста доступен тут Файл example.csv доступен тут