Python 🐍 Work With Data

What you will learn ⚙️ Use basic Qt components, such as a radio button, combo box, and sliders ⚙️ Use QSpinBox and sliders to handle different signals generated on mouse clicks ⚙️ Work with different Qt layouts to meet user interface requirements ⚙️ Create custom widgets and set up customizations in your GUI ⚙️ Perform asynchronous I/O operations and thread handling in the Python GUI ⚙️ Employ network concepts, internet browsing, and Google Maps in UI ⚙️ Use graphics rendering and implement animation in your GUI ⚙️ Make your GUI application compatible with Android and iOS devices

Что общего у аналитика данных и Шерлока Холмса? Как у Netflix получилось создать 100%-ный хит — сериал «Карточный домик»? Ответ кроется в правильном использовании данных. Эта книга — практическое руководство и увлекательное путешествие в науку о данных, независимо от того, хотите ли вы использовать анализ данных в своей профессии, собираетесь ли стать аналитиком данных, или уже работаете в этой области. Ее автор, основатель образовательного онлайн-портала и консультант, Кирилл Еременко просто и понятно рассказывает об основных методах, алгоритмах и приемах, которые вам помогут на любом этапе: от сбора данных и их анализа до визуализации полученных результатов. Благодаря «Работе с данными в любой сфере» вы не только узнаете, как данные влияют на нашу жизнь (и как защитить свои данные), но и сможете расширить свои карьерные возможности.

Во многих организациях на пути внедрения Agile оказывается традиционный менеджмент. Командам тяжело применять гибкие методологии, если их лидеров заклинило на устаревших управленческих подходах. Цель этой книги — дать понять, как работают Agile-команды. В ней нет кейсов, простых решений и банальных советов. Чего в ней в избытке, так это интересных идей, результатов экспериментов и поводов для размышления. В ней есть то, что действительно необходимо современным менеджерам: понимание общих подходов, с помощью которых вы сможете создать собственные рецепты, соответствующие именно вашим потребностям.

Everything in this book will have practical application for information security professionals. 🛡 Helps IT and security professionals understand and use data, so they can thwart attacks and understand and visualize vulnerabilities in their networks 🛡 Includes more than a dozen real-world examples and hands-on exercises that demonstrate how to analyze security data and intelligence and translate that information into visualizations that make plain how to prevent attacks 🛡 Covers topics such as how to acquire and prepare security data, use simple statistical methods to detect malware, predict rogue behavior, correlate security events, and more 🛡 Written by a team of well-known experts in the field of security and data analysis Lock down your networks, prevent hacks, and thwart malware by improving visibility into the environment, all through the power of data and Security Using Data Analysis, Visualization, and Dashboards.

Книга полезна тем, кто готовит отчеты своим руководителям, клиентам и партнерам. Обычно это экономисты, финансисты, маркетологи, менеджеры проектов и продуктов. Должность может называться как угодно, главное – это роль бизнес-аналитика, того, кто превращает сырые данные в информацию для принятия решений.

Первая книга об эффективном представлении данных от русскоязычного автора. Книга рассказывает, как подготовить данные к работе, как выбрать подходящий для своих данных график или диаграмму, как оформить график, чтобы он максимально доносил ваше сообщение, как распознать, когда статистикой пытаются манипулировать. Александр Богачев – один из ведущих в стране специалистов по визуализации данных и инфографике. Работал ведущим дизайнером в Студии инфографики сайта РИА.ру, руководителем отдела дата-спецпроектов в РБК, сотрудничал как информационный дизайнер и руководитель проектов с крупнейшими российскими компаниями. Преподаёт визуализацию данных в Высшей школе экономики.

Advanced Data Analytics Using Python With Machine Learning, Deep Learning and NLP Example.pdf What You Will Learn + Work with data analysis techniques such as classification, clustering, regression, and forecasting + Handle structured and unstructured data, ETL techniques, and different kinds of databases such as Neo4j, Elasticsearch, MongoDB, and MySQL + Examine the different big data frameworks, including Hadoop and Spark + Discover advanced machine learning concepts such as semi-supervised learning, deep learning, and NLP

Data Science With Python And Dask - Jesse C. Daniel Data Science with Python and Dask teaches you to build scalable projects that can handle massive datasets. After meeting the Dask framework, you'll analyze data in the NYC Parking Ticket database and use DataFrames to streamline your process. Then, you'll create machine learning models using Dask-ML, build interactive visualizations, and build clusters using AWS and Docker. What's inside • Working with large, structured and unstructured datasets • Visualization with Seaborn and Datashader • Implementing your own algorithms • Building distributed apps with Dask Distributed • Packaging and deploying Dask apps

Вебинар SkillBox - Взом на python

Вебинар SkillBox - Python - разработка мессенджера PyQT

Learning DevOps The complete guide to accelerate collaboration with Jenkins, Kubernetes, Terraform and Azure DevOps by Mikael Krief.pdf

Chou_E_-_Mastering_Python_Networking_-_2017.pdf

Python_For_Network_Enginers.pdf Python 3 для сетевых инженеров

4 hours 50 minutes Introducing the study of machine learning and algorithmic trading for financial practitioners 1. Course Introduction 2. Set Up - Twitter Developer Account 3. Starting Bot Development with Tweepy 4. Building Twitter Autoreply 5. Deploying Bot Online 6. Building Twitter Auto RetweetLike Bot

2 hours 8 minutes Discover simple practices for writing clean and efficient Python code - Practical examples and case studies to demonstrate effective coding - Set up a programming environment that encourages beautiful code - How to take full advantage of Python features to make your code elegant - Master available tools and modules to improve the cleanliness of your Python code - General stylistic guidelines to make your code readable, maintainable, and extendable - How to program in different stylistic paradigms for maximum code cleanliness depending on the application - How to identify and rewrite bad code

Сегодня наука о данных используется практически во всех сферах: вы видите подобранные специально для вас рекламные объявления, рекомендованные на основе ваших предпочтений фильмы и книги, ссылки на предполагаемых друзей в соцсетях, отфильтрованные письма в папке со спамом. Книга знакомит с основами науки о данных. В ней охватываются все ключевые аспекты, начиная с истории развития сбора и анализа данных и заканчивая этическими проблемами, связанными с конфиденциальностью информации. Авторы объясняют, как работают нейронные сети и машинное обучение, приводят примеры анализа бизнес-проблем и того, как их можно решить, рассказывают о сферах, на которые наука о данных окажет наибольшее влияние в будущем.

Release it Проектирование и дизайн ПО для тех, кому не все равно by Майкл Нейгард.pdf Не важно, каким инструментом вы пользуетесь для программной разработки — Java, .NET или Ruby on Rails. Написание кода — это еще только полдела. Готовы ли вы к внезапному наплыву ботов на ваш сайт? Предусмотрена ли в вашем ПО «защита от дурака»? Правильно ли вы понимаете юзабилити? Майкл Нейгард утверждает, что большинство проблем в программных продуктах были заложены в них еще на стадии дизайна и проектирования. Вы можете двигаться к идеалу сами — методом проб и ошибок, а можете использовать опыт автора. В этой книге вы найдете множество шаблонов проектирования, помогающих избежать критических ситуаций и не меньшее количество антишаблонов, иллюстрирующих неправильные подходы с подробным анализом возможных последствий. Любой разработчик, имеющий опыт многопоточного программирования, легко разберется в примерах на Java, которые подробно поясняются и комментируются.