📚Python Books

🖥 Everything You Always Wanted To Know About #Mathematics* 📘 Book

👩‍💻 Docker - лучший обучающий канал о Devops. В формате картинок и шорстов даже новички смогут использовать продвинутые инструменты разработки и использовать Docker. Стоит подписаться: t.me/DevopsDocker

🖥 "Think Python" - баспланая книга от O'Reilly Одна из лучших книг для изучения Python. ❤️‍🔥Как вам обложка? ❯ 3 издание ❯ 2 издание @pythonl

Data Fusion 2025: Нейросети и инфраструктура будущего на практике 2025 — это уже не про эксперименты с нейросетями и моделями. На Data Fusion 2025 обсуждают, как технологии становятся зрелыми, а инженерия — единственным способом масштабирования. Без иллюзий и красивой обертки — только системный опыт, проверенные подходы и реальные кейсы. В программе: 📌 RAG — архитектуры, которые объединяют генерацию и поиск 📌Примеры использования RL-агентов в сценариях взаимодействия с физическим миром и пользовательскими системами 📌Малые генеративные модели: как компактные архитектуры становятся частью систем там, где большие LLM невозможны 📌Embodied AI: ИИ, который "понимает" пространство — в производстве, робототехнике и финтехе 💡Это намного больше, чем красивые презентации с графиками и цифрами. Ведущие эксперты индустрии поделятся практикой внедрения и трендами в области генеративных моделей. А еще вас ожидает классный нетворкинг и возможность задать вопрос спикерами напрямую. 📅 16–17 апреля | Москва, технопарк «Ломоносов» 🎟 Стать участником конференции: data-fusion.ru — *RL — Reinforcement Learning (обучение с подкреплением) *RAG — Retrieval-Augmented Generation (генерация с поисковым компонентом) *AI — Искусственный интеллект *LLM — большие языковые модели (Large Language Models) *Embodied AI — ИИ, взаимодействующий с физическим миром

🔥 Transformers Laid Out 📌 Guide @datascienceiot

Синтаксис Python освоили, а что дальше? 🐍 Работа с БД, парсинг и идеи для пет‑проектов   В новом бесплатном курсе от Selectel собраны обучающие материалы для первых шагов в мире реального программирования. Меньше теории — больше практики. На вдумчивое ознакомление со всеми материалами уйдет около четырех часов.   После прохождения курса вы научитесь: 🔹 работать с базами данных и брокерами сообщений, 🔹 создавать приложения с графическим интерфейсом, 🔹 автоматизировать получение данных.   Переходите в Академию Selectel, чтобы начать изучение курса прямо сейчас ➡️ Реклама. АО «Селектел», ИНН 7810962785, ERID: 2VtzqucrKgL

🖥 @memory_it_bot — это тренажёр для подготовки к техническому собеседованию. Реализован в виде бота, работает по принципу интервальных повторений или flash-карточек для эффективного запоминания вопросов с технических собеседований. В базе вопросов присутствуют богатый набор тем для подготовки к собесу: Python, FastAPI, Django, Docker, k8s, SQL, NoSQL, System Design, Алгоритмы, LeetCode, Микросервисы, ООП, Шаблоны Проектирования, РСУБД, Общие Вопросы Программирования. Автор расширяет и держит базу вопросов в актуальном состоянии, с автором всегда есть обратная связь. База вопросов представлена на сайте. Возможности: 🌟 Тренажёр позволяет разработчикам подготовиться к собеседованиям любого уровня: Junior, Middle, Senior, Lead. 🌟 Помогает закрепить знания и непрерывно расти. Бот запоминает прогресс и подстраивается под темп пользователя. 🌟 Бот сделает вас увереннее на собесе, вы сможете получить интересные для вас задачи на крутых проектах и устроиться на зарплату по верху рынка. ✅Сайт memoryitbot.site ✅Блог автора @brain_bait ✅Тренажёр @memory_it_bot Реклама, erid: 2VtzqwzPfpC, Кукушкин Евгений Игоревич

Problem Solving with Algorithms and Data Structures 📚 Книга @pythonlbooks

⚡️В честь начала весны запускает большой розыгрыш для пентестеров. Дарим топовый инструмент для пентестеров Flipper Zero, книги по хакингу и Мерч пентестера. С вас: — Подписка на Kali Linux — Подписка на Информационную Безопасность — Нажать «Участвовать». Мы бесплатно доставим в вашу локацию. Итоги подведём 18 апреля в 18:00 случайным образом при помощи бота. Всем удачи! ⚠️ Если бот подвис — не беспокойтесь, вас все равно зарегистрирует, просто выполните условия и нажмите «Участвовать».

Alternatives to Python's "break" statement 📚 Guide @pythonlbooks

Кодишь? Тогда тебе сюда 🚀 Канал Истовый инженер — твой личный гид в мире технологий. Здесь только полезные материалы: от Python до Go, от алгоритмов до архитектуры. Хардкорные туториалы, лайфхаки для разработчиков и фишки, которые сэкономят тебе часы работы. Ты же не хочешь отставать, правда? 💻🔥 Подписывайся, чтобы быть в тренде и прокачивать скилы каждый день @ultimate_engineer

🎁 Дарим доступ к курсам и замечательную литературу для подготовки к собесу и ! На этот раз мы разыграем целых 3 места на наших курсах и коллекцию очень полезных книг для подготовки к собеседованию. Условия участия максимально простые: 🔸 подписаться на Machine Learning 🔸 подписаться на Поступашки Победители рандомно получат доступы к курсам или одну из этих великолепных книг: — 40 алгоритмов, которые должен знать каждый программист на Python — Машинное обучение. Подготовка к сложному интервью — Путь инженера-программиста: развитие навыков для успешной карьеры — Математика для Data Science — Как быть успешным в Data Science. — Грокаем алгоритмы искусcтвенного интеллекта Итоги подведем 19 апреля в 19:00 при помощи бота, который рандомно выберет победителя. Всем удачи ❤️

Attention from Beginners Point of View 📚 Reed @datascienceiot

Освойте основной инструмент работы аналитика Аналитику часто приходится обрабатывать огромные массивы информации, чтобы реально что-то «увидеть» в данных. Это можно долго и тяжело делать с помощью Excel, чуть легче с помощью SQL. А в Pandas это можно сделать за несколько строк кода. Отсюда и вытекает важность Pandas для аналитика - этот инструмент банально очень сильно делает жизнь проще и приятней, а работу - эффективней. Научиться работать с Pandas на реальных задачах бизнеса можно на бесплатном курсе от Simulative. За неделю обучения вы: 🟠 Освоите Pandas с нуля до продвинутых функций: сложная агрегация, оконные функции и т.д. 🟠 Научитесь решать реальные аналитические задачи: проводить многомерный ABC-анализ, XYZ-анализ, рассчитывать динамику продаж и т.д. 🟠 Сделаете собственный проект, который сможете добавить в портфолио: реальный кейс автоматизации обработки финансовой отчетности от крупной региональной аптечной сети Начать учиться Pandas

🔥 Exercises in Machine Learning 📌 Booking

Probability, Random Processes, and Statistical Analysis Applications to Communications, Signal Processing, Queueing Theory and Mathematical Finance 📕 Book @pythonlbooks

🤔 Основы математики в Machine Learning / Deep Learning 🗓 6 марта приглашаем вас на прямой эфир, где мы подробно разберем ряд Тейлора, собственные векторы и другие ключевые понятия в ML. (ссылка) 🌟 Спикер: *Мария Горденко* – Старший преподаватель ФКН НИУ ВШЭ, НИТУ МИСИС, аспирант департамента анализа данных и искусственного интеллекта ФКН НИУ ВШЭ, а также преподаватель на курсе Алгоритмы и структуры данных в proglib academy. Место работы: Инженер-программист, ведущий эксперт НИУ ВШЭ, цифровой ассистент и цифровой консультант НИУ ВШЭ. 😮 На вебинаре вы узнаете: 🔵 Теорию вероятностей: обсудим случайные величины, вероятность, математическое ожидание и дисперсию. 🔵 Линейную алгебру: изучим векторы, матрицы, собственные векторы и собственные значения. 🔵 Математический анализ: разберем производные и разложение функций в ряд Тейлора. 🔵 Практику: применим полученные знания на реальных кейсах из области Machine Learning и Deep Learning. 🎯 Почему это важно? Понимание математических основ помогает глубже разобраться в работающих под капотом алгоритмах ML/DL и эффективно применять их на практике. 👉 Присоединяйтесь к нам и совершенствуйте свои навыки в машинном обучении! 📌 Регистрация по ссылке: https://proglib.io/w/fe260c46 Реклама. ИП Дрёмов Артём Сергеевич, ИНН 771391651571. Erid 2VtzqvwgKH8

🌏 Pycore ✔ Github @pythonlbooks

🖥190 Python projects Projects @pythonlbooks

⚡️Легкий способ получать свежие обновления и следить за трендами в разработке на вашем языке. Находите свой стек и подписывайтесь: МАШИННОЕ ОБУЧЕНИЕ: t.me/ai_machinelearning_big_data C++ t.me/cpluspluc Python: t.me/pythonl Linux: t.me/linuxacademiya Хакинг: t.me/linuxkalii Devops: t.me/DevOPSitsec Data Science: t.me/data_analysis_ml Javascript: t.me/javascriptv C#: t.me/csharp_ci Java: t.me/javatg Базы данных: t.me/sqlhub Python собеседования: t.me/python_job_interview Мобильная разработка: t.me/mobdevelop Docker: t.me/DevopsDocker Golang: t.me/Golang_google React: t.me/react_tg Rust: t.me/rust_code ИИ: t.me/vistehno PHP: t.me/phpshka Android: t.me/android_its Frontend: t.me/front Big Data: t.me/bigdatai Собеседования МЛ: t.me/machinelearning_interview МАТЕМАТИКА: t.me/data_math Kubernets: t.me/kubernetc Разработка игр: https://t.me/gamedev Haskell: t.me/haskell_tg 💼 Папка с вакансиями: t.me/addlist/_zyy_jQ_QUsyM2Vi Папка Go разработчика: t.me/addlist/MUtJEeJSxeY2YTFi Папка Python разработчика: t.me/addlist/eEPya-HF6mkxMGIy Папка ML: https://t.me/addlist/2Ls-snqEeytkMDgy Папка FRONTEND: https://t.me/addlist/mzMMG3RPZhY2M2Iy 😆ИТ-Мемы: t.me/memes_prog 🇬🇧Английский: t.me/english_forprogrammers 🧠ИИ: t.me/vistehno 🎓954ГБ ОПЕНСОРС КУРСОВ: @courses 📕Ит-книги бесплатно: https://t.me/addlist/BkskQciUW_FhNjEy