Python Books. Книги по питону

Прикладная линейная алгебра для исследователей данных Автор: Коэн Майк Икс Год издания: 2023 #python #ds #ru Скачать книгу

🌐Гринатом — ИТ-интегратор Росатома — приглашает ведущего инженера Linux в команду в Колпино. Если вы хотите работать с современной ИТ-инфраструктурой, автоматизировать процессы и участвовать в развитии крупных корпоративных систем, эта вакансия для вас. 🤝Мы ищем специалиста с опытом работы от трёх лет, который уверенно работает с Linux, знает сетевые технологии, виртуализацию, Ansible и Zabbix, умеет автоматизировать задачи с помощью Bash, Python или PowerShell и готов заниматься поддержкой пользовательской и серверной инфраструктуры. Вам предстоит сопровождать Linux-системы, обрабатывать обращения пользователей в Service Desk, разрабатывать скрипты автоматизации, готовить технические решения и взаимодействовать с поставщиками оборудования и программного обеспечения. 💼От нас — официальное трудоустройство с первого дня, стабильная белая заработная плата, ДМС со стоматологией, обучение за счёт компании, работа в аккредитованной ИТ-компании Росатома, возможности профессионального и карьерного роста и удобный график 5/2 в Колпино.

Python Workout Автор: Reuven M. Lerner Год издания: 2026 #python #en Скачать книгу

Создание ИИ-продуктов в Lovable: от идеи до рабочего мини-MVP. Бесплатный урок курса «Вайб-кодинг: создание цифровых продуктов с ИИ» Идею продукта больше не обязательно месяцами передавать от продакта к дизайнеру, потом к разработчику, потом обратно на доработку. Новые ИИ-инструменты позволяют быстрее собрать рабочий прототип, проверить сценарий и понять, есть ли у идеи потенциал. Но скорость работает только тогда, когда у вас есть структура: что должно быть на экранах, какая логика нужна пользователю и как связать всё в единый продуктовый путь. На открытом уроке 14 июля в 20:00 разберём, как создавать ИИ-продукты и мини-MVP в Lovable без классической разработки. Поговорим о том, что такое вайб-кодинг, как устроен интерфейс Lovable и как формулировать задачи так, чтобы получать не просто красивые макеты, а рабочие пользовательские сценарии. На практике посмотрим, как собрать мини-MVP: интерфейсы, логику экранов, структуру продукта и путь пользователя. Отдельно обсудим, как дорабатывать продукт через итерации запросов, улучшать пользовательский опыт без дизайнера и разработчика клиентской части, а также какие ошибки чаще всего ломают результат: перегруженные промпты, отсутствие структуры и потеря логики между экранами. Урок не для тех, кто хочет «сделать продукт одной кнопкой», не готов думать о сценариях пользователя и считает, что рабочий прототип — это просто набор красивых экранов. 👉 Записаться: https://vk.cc/cZr1eH Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576

Python в задачах и упражнениях Автор: Мэттью Уайтсайд Год издания: 2025 #python #ru Скачать книгу

Анализ данных с помощью GenAI и Python Автор: Артур Гуджа Год издания: 2026 #python #ai #ds #ru Скачать книгу

Python for DevOps Автор: Varghese Chacko Год издания: 2025 #python #en Скачать книгу

Ищешь работу C#-разработчиком? В канале C# вакансии публикуются актуальные предложения для программистов на C#. Здесь ты найдёшь: 1. Свежие вакансии для C#-разработчиков 2. Предложения для специалистов по .NET 3. Вакансии в Unity и геймдеве Не трать время на долгий поиск - подходящая вакансия может появиться уже сегодня. Подписывайся на C# вакансии

Python для детей Автор: Афанасьев В. и др. Год издания: 2026 #python #ru Скачать книгу

LLM в поддержке: от шаблонов к точной работе с документами компании ✅ На открытом уроке разберём, как устроены современные решения на базе LLM, почему они не просто генерируют текст, а используют знания компании для подготовки ответов, и как такие инструменты помогают ускорять обработку обращений. На практических примерах покажем, как документы превращаются в базу знаний для ИИ, как происходит поиск информации по запросу клиента и каким образом LLM помогает оператору поддержки готовить ответы. Также поговорим о том, как подобные решения применяются в бизнесе уже сегодня. Урок пройдёт 6 июля в 20:00 МСК в преддверии старта курса «LLM-инженер». Это возможность познакомиться с современным подходом к созданию интеллектуальных сервисов, задать вопросы эксперту и понять, как внедрять подобные решения в реальные процессы компании. ➡️ Регистрация открыта: https://vk.cc/cZcg61 Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576

Разработка Telegram-ботов на Python с нуля Автор: Алексей Гусев Год издания: 2026 #python #tgbot #ru Скачать книгу

Магия Lovable: как создавать готовые интерфейсы с помощью одного запроса. Бесплатный урок курса «Вайб-кодинг: создание цифровых продуктов с ИИ» Lovable может за минуты собрать экран, который выглядит как почти готовый интерфейс. Но результат зависит не от «магии нейросети», а от того, насколько точно вы ставите задачу. Один расплывчатый запрос даст случайный макет, а правильно собранный системный промпт — понятную структуру, единый стиль и экран, который уже можно показывать команде, заказчику или использовать для проверки идеи. На открытом уроке 2 июля в 20:00 разберём, как формулировать задачи для Lovable, чтобы получать предсказуемый результат с первой попытки. Поговорим о структуре системного промпта, ключевых словах, которые помогают превратить текст в качественный интерфейс, и способах доработки результата через встроенный редактор и повторные запросы. Отдельно обсудим, как управлять компонентами, просить нейросеть переиспользовать элементы и сохранять единый визуальный стиль. Урок не для тех, кто ждёт, что Lovable «сам всё поймёт», не готов уточнять задачу и хочет получать качественный интерфейс без структуры, контекста и итераций. 👉 Записаться: https://vk.cc/cZ3osd Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576

Learning Python Автор: Lutz Mark Год издания: 2025 #python #en Скачать книгу

Один из главных мифов вокруг ИИ-кодинга: достаточно найти правильный промпт — и модель начнет писать хороший код Но на практике два разработчика могут отправить одинаковый запрос: «создай API для пользователей» — и получить совершенно разный результат. Один получит аккуратный FastAPI-сервис с типами, тестами и обработкой ошибок. Другой — код, который придется переписывать после первого изменения. Причина часто не в модели. LLM (большие языковые модели) не знает, как устроен ваш проект: какие архитектурные решения приняты, какие стандарты действуют и что команда считает качественным результатом. Поэтому стоит выстраивать вокруг ИИ тот же инженерный слой, который уже есть в обычной разработке: правила проекта, чек-листы, автоматические проверки и понятные критерии качества. На бесплатном вебинаре karpovꓸcourses «ИИ-агенты и профессиональная разработка на Python» Алексей Жиряков покажет вживую, почему ИИ-код ломается в реальных проектах и как это исправлять. Алексей — исполнительный директор в Сбере, занимается развитием генеративного ИИ, а до этого более 15 лет работал в backend-разработке и руководил инженерными командами. Будет живое демо поверх готового репозитория: как настроить процесс, получить более чистый типизированный код и использовать продакшен-подход вроде связки «дешевая модель пишет — дорогая ревьюит», которая помогает снижать стоимость генерации. Присоединяйтесь по ссылке, а после регистрации вы получите гайд «Почему ваш ИИ пишет не то: LLM против ИИ-агента»: https://clc.to/erid_2W5zFGPnDoX Реклама. ООО «КАРПОВ КУРСЫ». ИНН 7811764627. erid: 2W5zFGPnDoX

Изучаем Python Автор: Эрик Мэтиз Год издания: 2025 #python #ru Скачать книгу

Теперь на GitVerse — зеркало PyPI! ⚡️ Python‑пакеты переехали на российскую платформу для разработчиков GitVerse — теперь зависимости подтягиваются быстрее, а пайплайны не зависят от доступности внешнего PyPI.   Остаётся только выбрать: установить зеркало как основной источник или оставить как «страховку». Гайд по подключению.

Инженерия данных в Python Автор: Cuantum Technologies Год издания: 2025 #python #ru Скачать книгу

Python Debugging from Scratch Автор: William E. Clark Год издания: 2024 #python #en Скачать книгу

Мощный Python Автор: Аарон Максвелл Год издания: 2025 #python #ru Скачать книгу

Иногда полезно вылезти из IDE и посмотреть, как код меняет реальный мир. Кажется, Ozon Tech создал именно такую возможность. Запустил хакатон с инженерными задачами Робозон. Обещают, что участникам предстоит решать задачи на основе реальных процессов сортировочных центров Ozon, где ежедневно обрабатывается до 55 млн операций. А финалистов - отвезут на большую конфу E-CODE. Где они поделят приятный призовой фонд в 15 млн. руб. Давайте представим: вы — команда из трёх питонистов. Что берёте: компьютерное зрение, симуляцию конвейера в PyBullet или просто жёсткую оптимизацию на pandas?