Учим Питон

Погружение в глубокое обучение: бесплатная интерактивная книга с кодом, математикой и обсуждениями http://d2l.ai

Многие спрашивают про нужность платных/бесплатных курсов. Вот дополнительная пища для размышлений: https://habr.com/ru/post/513490/

Продолжу про базовое образование программиста и книжки. На первых курсах программных специальностей изучаются математический анализ, алгебра и геометрия, комплексный анализ. Большая часть людей (включая меня) просто не в силах после школы адаптироваться к строгому языку изложения. Итак, одна из самых доступных книг по этим дисциплинам: Письменный Д.Т. Конспект лекций по высшей математике. (https://www.ozon.ru/context/detail/id/138200551/) Книга довольно популярна, доступна на рутрекере и даже на сайте одного университета: http://kvm.gubkin.ru/pub/vnz/Pismennyi.pdf

Одна из важнейших областей знаний программиста - алгоритмы. Знание теории алгоритмов позволяет понять, как измерить скорость выполнения функции в общем случае, как измерить вычислительную сложность последовательности действий, какие структуры стоит использовать для решения тех или иных задач. Одна из лучших книжек по алгоритмам, которые встречались мне: Кормен Томас Х., Лейзерсон Чарльз И., Ривест Рональд Л., Штайн Клиффорд - "Алгоритмы. Построение и анализ". https://www.ozon.ru/context/detail/id/33769775/ Книгу можно скачать на рутрекере или по поиску в Документах вконтакте. Книга может показаться сложной. Альтернатива книге - курс на степике: https://stepik.org/course/1547/promo

Итак, мой небольшой отчет о прошедшем хакатоне "Хакатон труда"(https://хакатонтруда.рф/). Наша команда: * я (Денис Обрезков, впервые открыл книгу по data science месяц назад) * Максим Герасимов (перешел в 9ый класс, уже год изучает data science) * Екатерина Разумова (рисует тут: https://vk.com/katereenart). На хакатоне можно было участвовать в трех номинациях: предложить решение на коде, предложить концепцию, предложить решение на nocode (набросать решение в каком-нибудь шаблонизаторе типа figma). Таким образом, хакатон - это не всегда про программирование. Итак, на хакатоне мы захотели попробовать решить задачу по извлечению навыков работника из описания его резюме. Тут мы сделали первую ошибку: мы стали делать каждый своё решение. Команда наша новая, поэтому так получилось. Если коротко, то моё решение строилось на том, что если человек устроился в какую-то фирму, значит его резюме подходило под скиллы, запрошенные работодателем. Моя модель обучалась находить закономерности в резюме, которые соответствуют определенным key_skills. К примеру, если в вакансиях прописан скилл "активность", и таким вакансиям часто соответствуют резюме с сочетанием слов "готов помочь", то если уже обученная модель при обработке нового резюме увидит сочетание "готов помочь", то она присвоит больший вес этой вакансии в сторону класса "активность". Решение Максима, к сожалению, я до конца понять не смог. Если коротко, то он исходил из того, что описание вакансии и key_skills сильно связаны. В итоге, мы сделали пятиминутную видеопрезентацию: https://www.youtube.com/watch?v=lIvPvsF6DG0 Презентация была нашей второй недоработкой. Звук получился плохим, презентация показалась самому мне довольно скучной, я не добавил слайда со сложными вау-эффект визуализациями, вдобавок я забыл четко прописать, чего же мы достигли, и как это может быть полезно. Тем не менее, наша команда вышла в финал (12 команд из 50). Ну, а сам финал (моё видео, транслируемое организаторами, и мои ответы на вопросы, часть которых я не услышал) вы можете наблюдать в прикрепленном видео с 22:57 (https://youtu.be/I2RdZ5zlA1I?t=1377). Код моей модели вы можете увидеть в ноутбуке гугла: https://colab.research.google.com/drive/1MZ9lKrQiLZqbHh5Kft4QQoWUDaWt5YfU?usp=sharing Итог. Пусть мы и не выиграли конкурс (в номинации code выиграли poddalsya, ТруДно и парамс), но я получил очень приятный опыт. Я понял, что организаторы хакатона по data science могут не иметь о data science практически никакого представления - значит, им нужно всё доступно разжевывать; что умелое лидерство зачастую важнее навыков команды. Но при всем этом я рекомендую участие в хакатоне всем тем, кто хочет поднять уровень своих навыков (если они уже есть на каком-то уровне). P. S. Конструктивная критика приветствуется.

Прямая трансляция про генераторы для начинающих: https://www.youtube.com/watch?v=YqkjwEhTeS8

Фух, я только что поучаствовал в хакатоне "Хакатон труда"(https://хакатонтруда.рф/). А теперь немного мотивации для тех, кто только хочет изучать data science: со мной в команде был парень, который только что перешёл в девятый класс. Он создал неплохую модель, которая позволяет извлекать информацию из описаний вакансий. Лучше всего модель работает для IT-сектора. Если получилось у него, то при должном усердии получится и у вас.

Кто там спрашивал про джанго?) https://habr.com/ru/post/508100/

Небольшой опрос для тех, кто уже прошел какое-то количество заданий/курсов. https://vk.com/feed?w=wall-193480984_515

Это далеко не полный список вопросов на собеседовании, но все же попробуйте сначала сами ответить, а потом посмотреть ответ: https://habr.com/ru/company/mailru/blog/506824/

Я надеюсь, что когда-нибудь Росмолодежь даст вам средства, на реализацию социального проекта вашей мечты, или даст нам денег на реализацию интересного и бесплатного курса по python для всех. Во всяком случае, я попытался приблизить этот день: https://pikabu.ru/story/kak_rosmolodezh_tratit_dengi_nalogoplatelshchikov_nashe_rassledovanie_7549122 Хорошая новость в том, что это был мой последний пост про Росмолодежь, и я смогу больше времени уделять группе.

Всем тем, кто хочет войти в data science, могу порекомендовать книжку "Python для сложных задач: наука о данных и машинное обучение." П. Дж. Вандер. В книге довольно простым языком объясняются основы data science и машинного обучения в питон. Для ознакомления книга доступна здесь: https://codernet.ru/books/python/Python_dlya_slognih_zadach_nauka_o_dannih_i_mashinnoe_obychenie_Vander/ Книгу прочел сам, рекомендую.

Немного об онлайн-стажировках: https://vk.com/@learnpythonforfun-zhizn-posle-stepik-ili-nemnogo-o-stazhirovkah

Итак, мы с Иваном подготовили трек "Data science": vk.com/@learnpythonforfun-trek-data-science Надеюсь, трек будет вам полезен.

Новое приложение в рубрике #приложения_участников_УчимPython. На этот раз мне кажется, что автор приложения совсем не новичок, но тем не менее. Итак, приложение от @id94951077 (Искандера Хренова): "Небольшой скрипт для управления планшетом/телефоном с компьютера. https://github.com/delvin-fil/ADB-control-GUI" Статья на хабре: https://habr.com/ru/post/445294/ #приложения_участников_УчимPython

Небольшой отчет на пикабу о наших успехах:) https://pikabu.ru/story/obuchaem_programmirovaniyu_na_python_besplatno_rezultatyi_za_2_mesyatsa_7516325

Маленький опрос в группе: https://vk.com/learnpythonforfun?w=wall-193480984_422

Мы организуем доску почёта группы. Доска почёта - это посты, описывающие приложения, созданные самими участниками. Каждый такой пост будет иметь тэг: #доска_почёта_УчимPython. Чтобы попасть на доску почёта, достаточно самостоятельно сделать простенькое приложение и поделиться его кодом. Примеры таких приложений: * Калькулятор * Игра в крестики-нолики * Простейший чат-бот в телеграмме Приложение может и не иметь интерфейса, но если вы хотите его сделать, то можете использовать библиотеку Tkinter. Для создания более-менее продвинутых игр можно использовать pygame. Как бонус - мы бесплатно покритикуем ваше приложение на предмет ошибок (проведём код-ревью). #доска_почёта_УчимPython

Товарищи, я сделал группу закрытой, чтобы в беседу не заходили боты.

А я напоминаю, что пообщаться о python и обо всём прочем можно в наших чатах: https://vk.me/join/AJQ1dxyE8Rd07LlTC2Gyo7ai (беседа vk, мы её только создали) https://t.me/joinchat/FidIJVZ7ZIz9LWyh74kalA (чат нашего канала @learnpythonforfun) Ну, а помогаем в решении задач с pythontutor мы, как обычно, в обсуждениях: https://vk.com/board193480984