About Python [ru]
Ir al canal en Telegram
Пишем на Python, создаём нейросети и ИИ-агентов. Алгоритмы, задачи и вайбкодинг. Личный блог автора - @just_genych По вопросам рекламы или разработки: @g_abashkin
Mostrar más6 598
Suscriptores
+3524 horas
+757 días
+8930 días
Archivo de publicaciones
6 601
6 601
6 601
6 601
6 601
👍Как улучшить тестируемость кода на примере Dependency Injection в Python
В данной статьей вы узнаете о важности отделения операций ввода-вывода (т.е. сетевых запросов, обращений к базе данных и т.д.) от основной логики кода, особенностях использования Dependency Injection (внедрения зависимостей) для написания более тестируемого кода с примерами модульных тестов.
Читать...
6 601
6 601
6 601
6 601
6 601
Python, JS или C++?
А может, почитаем про все три сразу?
Есть бот AI Open News, который собирает посты из ваших любимых пабликов в одном месте. Очень удобно для обучения.
Он высылает актуальные посты единой подборкой. Когда придет подборка — решаете сами. Бот AI Open News не будет пушить уведомлениями.
А еще бот умеет делать дайджесты — на любую тематику. Можно попросить что-то про программирование в целом или про конкретный язык и не рыться в каналах самому.
В общем, пробуйте. Бот сильно хелпанет в обучении — @AiOpenNewsbot
6 601
6 601
6 601
6 601
6 601
+1 в копилку годных каналов про Python
С @python_practics освоишь Python гораздо проще:
📌 полезные сниппеты кода для твоих задач
📌 теория Python понятным языком с примерами
📌 вопросы из собеседований
📌 бесплатные книги и курсы по Python
📌 тесты и опросы для тех, кто не запоминает сухую инфу
6 601
6 601
6 601
6 601
6 601
🐍 Работаете на Python? Есть идея для следующего шага — стать Data scientist
13 ноября стартует новый курс от Слёрм — «Data Scientist». Мы покажем, как научить компьютеры «думать» самостоятельно, как анализировать и визуализировать большие объемы данных и сводить бизнес-задачу в задачу машинного обучения.
База для наших студентов и их опора в будущей профессии — знание Python.
🐍 На Python легче решать сложные задачи и решать вопросы автоматизации;
🐍 Для Python существует множество прикладных библиотек для задач Data Scientist. С их помощью можно обрабатывать данные и анализировать их.
И если вы уже прокачались в этом языке программирования и думаете, куда вам дальше, то мы смело рекомендуем курс!
Python мы используем на протяжении всего курса. Мы будем сосредотачиваться на библиотеках, которые требуются для решения ML-задач.
Полную программу вы можете увидеть на нашем сайте тут.
Что будет на курсе:
Два senior-специалиста. Если посчитать их общий рабочий стаж в IT, то получается 14 лет.
Видеолекции. Спикеры рассматривают каждую тему в коротких видеоуроках.
Работа в групповом чате. Всех студентов мы соберем в одном чате в Telegram: здесь можно будет поделиться инсайтом, задать вопрос кураторам и спикерам курса.
Встречи с экспертами. После каждого тематического блока спикеры курса готовы будут встретиться с вами и обсудить возникшие сложности.
Практические задания. Они будут идти после модулей с теорией. Это небольшие задачки, с которыми можно закрепить теорию.
Итоговый проект, на котором вы сможете опробовать полученные знания, а сам проект использовать в портфолио на собеседовании.
Наши спикеры:
Иван Аникин, Team Lead Yandex.Edadeal.
Владимир Бугаевский, Team Lead СберМаркет.
Даем знания и практику, с которыми можно перейти на позицию Data Scientist уровня junior в крупную технологическую компанию.
Узнать больше о спикерах и программе и записаться на курс вы можете по ссылке.
Реклама. ООО «Слёрм» г. Лиски, ОГРН 1193668020545
¡Ya disponible! Investigación de Telegram 2025 — los principales insights del año 
