Python книги

Алгоритмический тренинг Решения практических задач на Python и С++ Автор: М. К. Иванов Год издания: 2023 #python #ru Скачать книгу

👩‍💻 Как Python-разработчику эффективно создавать готовые REST API ресурсы? Узнайте на открытом практическом уроке «Знакомство с библиотекой FastAPI-JSON:API» от OTUS, где мы разберем: - знакомство с инструментом для FastAPI для создания готовых CRUD на основе Pydantic-схем; - спецификацию JSON:API; - ответы на все возникающие вопросы. Вебинар будет полезен тем, кто уже знаком с FastAPI, pydantic и SQLAlchemy. Спикер Сурен Хоренян — Senior Python Backend Developer и руководитель группы разработки платформы облачного видеонаблюдения в MTS AI. Встречаемся 3 июня в 20:00 мск в преддверии старта курса «Django-разработчик». Все участники вебинара получат специальную цену на обучение! 👉 Пройдите короткий тест прямо сейчас, чтобы посетить бесплатный урок: https://vk.cc/cxgowS Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576

Machine Learning with Python Cookbook Автор: Kyle Gallatin Год издания: 2024 #python #en Скачать книгу

Ребята из Podlodka Python Crew с 3 по 7 июня зовут на новый сезон своей онлайн-конференции. Впереди целая неделя воркшопов и докладов по теме инфраструктуры. Что будет — Узнаем, как удобно работать с Kafka, RabbitMQ, NATS и другими брокерами. Поймём, зачем нужен FastStream — python-фреймворк, созданный специально для этих задач. — Разберёмся, как гарантировать консистентную работу системы с помощью паттерна "transactional outbox". На мастер-классе запустим демо-стенд и проверим, как паттерн реализуется на практике и справляется с отказами компонентов. — Погрузимся в работу с метриками: научимся собирать и анализировать данные, чтобы всегда быть в курсе состояния системы. — Обсудим реальные фейлы с инфраструктурой и как их избежать. Наши эксперты поделятся честными историями и полезными советами. Как будет По максимуму практических примеров, дискуссий и нетворкинга. Ждём всех 🤝 Реклама. ИП Толстая Елена Петровна ИНН:507503278104

Python с нуля Автор: Петр Левашов Год издания: 2024 #python #ru Скачать книгу

❓Как произвести интеграцию SQL и Pandas для анализа данных? Присоединяйтесь к открытому уроку "Интеграция SQL и Pandas для анализа данных", где вы: - узнаете, как сочетать мощь SQL и гибкость Pandas для комплексного анализа данных; - попрактикуетесь в интеграции SQL-запросов и Pandas, обработке и сохранении результатов анализа в базе данных. Спикер Роман Козлов – руководитель курса "Python для аналитики", аналитик Big Data/системный аналитик с опытом 8+ лет. Дата и время открытого урока: 28 мая в 20:00 Мск Все участники вебинара получат специальную цену на курс «Python для аналитики» и консультацию от менеджеров OTUS! 👉 Регистрируйтесь прямо сейчас, чтобы не пропустить бесплатный урок: https://otus.pw/5TOF/ Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576, www.otus.ru

Mastering Python: 50 Автор: Dane Olsen Год издания: 2023 #python #en Скачать книгу

Data Scientist (Pricing) в Lamoda Tech Мы в поиске Data Scientist в команду Pricing. Чем предстоит заниматься: — Развивать систему динамического ценообразования; — Заниматься построением системы конкурентного ценообразования (матчинг), включающей в себя как модели DL (NLP/CV), так и классический ML; — Использовать модели эластичности в других бизнес продуктах: ранжировании, пополнении стока, промо (купоны) и персональном ценообразовании; — Предлагать новые инициативы, связанные с развитием data-driven подхода в отделе коммерции. Стэк технологий: Big data (Hadoop, PySpark, Hive), Python, Catboost, Airflow, Docker, SQL, PyTorch. Почему у нас классно: — Хорошо выстроенные процессы: квартальное планирование по методологии OKR, двухнедельные спринты, регулярные стендапы и проектные встречи для синхронизации; — Сильная команда middle и senior специалистов, развитое DS-сообщество, где есть возможность обмениваться знаниями на внутренних митапах; — У нас представлен полный жизненный цикл разработки data-driven продуктов с применением ML — от идеи и генерации гипотез до запуска АБ тестов. В части разработки онлайн-сервисов и деплоя моделей нам помогает команда инженеров. Мы ожидаем: — Опыт в области анализа данных и машинного обучения (от 2 лет); — Опыт работы с SQL, Hadoop, Hive, Spark; — Владение Python, Linux, методами работы с большими данными; — Опыт работы как минимум с 2 ML библиотеками: Scikit-learn, CatBoost/XGBoost, PyTorch, Spark ML; — Знания теории вероятностей и математической статистики; — Знания в области машинного обучения, прогнозного моделирования и методов статистического анализа; — Знание алгоритмов и структур данных; — Высшее образование в области прикладной математики, информационных технологий, информатики и т.п; • Английский язык на уровне технического чтения. Как мы работаем: — Пишем на Python 3.6+ и PySpark 3.0; — Для ресерча доступны два сервера (80 cores, 650Gb RAM), на которых развернут JupyrerHub и есть доступ к Hadoop-кластеру; — Код с логикой ML-пайплайнов упаковываем в Docker и выкатываем, используя CI/CD-инструменты с запуском code style проверок и тестов; — Используем Airflow для управления ML-пайплайнами и запуском их по расписанию; — В командах есть культура code review как для изменений по части продакшен-пайплайнов, так и для ресерч-задач; — Регулярно проводим командные брейнштормы с целью генерации новых идей по развитию наших data-driven продуктов; — В компании внедрена культура принятия решений на основании данных и все изменения тестируем через АБ-эксперименты. Откликнуться: https://budu.jobs/vacancy/b26cd0da-148a-431f-a0df-d24cafb78907?vlid=6b9ecbce-1885-465a-9e4b-16238c72ced8

Миссия: Python. Создаем игры вместе с детьми Автор: Шон МакМанус Год издания: 2022 #python #ru Скачать книгу