Библиотека задач по Python | тесты, код, задания

🐍 У нас есть еженедельная email-рассылка, посвященная последним открытиям и тенденциям в мире Python. В ней: ● Новые возможности в последних версиях Python ● Работа с базами данных и SQL в Python ● Веб-разработка на Django и Flask ● Машинное обучение и анализ данных с помощью Python ● Автоматизация и работа с API на Python ● Тестирование и отладка кода на Python ● Задачи для новичков с решениями 👉Подписаться👈

🎨 ТОП-7 библиотек визуализации данных в 2024 году: обзор и сравнение Подробный обзор 7 популярных библиотек для визуализации данных. Сравниваем функциональность, производительность и удобство использования Latitude, D3.js, Chart.js, Apache ECharts, Nivo, Plotly и Victory. 👉 Читать статью 👉 Зеркало

🔝 React не нужен: 5 альтернативных фреймворков/библиотек React — самый популярный инструмент для разработки фронтенда. Но не каждому проекту он нужен: есть несколько отличных библиотек и фреймворков, которые гораздо проще и во многом эффективнее. 🔗 Читать статью 🔗 Зеркало

🧮🏭 Индустриальная математика: когда ∫f(x)dx равно миллиардам Индустриальная математика предлагает эффективные решения для самых сложных проблем реального мира. В нашей статье мы рассмотрим сущность индустриальной математики, ее краткую историю и современные тренды, а также обсудим, кому подходит эта профессия. 🔗 Статья

❗Вакансии «Библиотеки программиста» — ждем вас в команде! Мы постоянно растем и развиваемся, поэтому создали отдельную страницу, на которой будут размещены наши актуальные вакансии. Сейчас мы ищем: 👉авторов в наше медиа proglib.io 👉контент-менеджеров для ведения телеграм-каналов Подробности тут Мы предлагаем частичную занятость и полностью удаленный формат работы — можно совмещать с основной и находиться в любом месте🌴 Ждем ваших откликов 👾

🧪 Байесовское A/B-тестирование vs частотное: преимущества, недостатки и способ реализации на Python A/B-тестирование — это метод сравнения двух версий чего-либо для определения, какая из них работает лучше. В новой статье разберёмся, в каких случаях лучше применять частотный подход, а в каких — байесовский, и напишем продвинутый байесовский тест на Python без использования специальных A/B-библиотек. 👉 Читать статью

🤔 Кем я хочу быть – DS или ML engineer? Стоит ли понимать специфику сферы? 🗓 22 августа на вебинаре «Как меняется математика в разных индустриях: от мобильных игр к фондовым рынкам» ответим на эти и другие вопросы. Приглашенный спикер: Павел Запольский – Senior Quantitative Researcher at Exness и Co-founder GrowLytics. Запустивший более 10 проектов по машинному обучению и анализу данных для ведущих компаний. 😮 На вебинаре узнаете: 🔵 Математика в бизнесе: Чем отличаются разные сферы друг от друга. Почему стоит понимать специфику сферы 🔵 ML и продуктовое IT: Чем различается математическая сложность от индустрии к индустрии. Какие к ним необходимы уровни подготовки 🔵 Баевская математика в GameDev. Баевская математика как альтернатива AB тестированию. Как математические методы применяются в разработке игр 🔵 Finance: Что такое количественные финансы и математическое моделирование. Обсудим текущие индустриальные тренды в отрасли 🔵 Backtest: Как знания математики делают ваши активы более надежными 🔵 На практике подробно разберем два математических кейса по GameDev и Backtest. ➡️ Зарегистрироваться: https://proglib.io/w/52258ce1

Найдите ошибку в коде Ошибка в этом коде заключается в том, что функция factorial() вызывает саму себя, если n равно -1. В этом случае функция будет вызывать себя бесконечно, так как n никогда не станет равно 0. Чтобы исправить ошибку, необходимо добавить условие, которое будет проверять, равно ли n 0. Если это так, то функция должна возвращать 1, а не вызывать саму себя.

📈 Стать аналитиком Big Data: пошаговое руководство 2024 Рассказываем в нашей статье, какие знания, онлайн-курсы, подкасты и книги помогут начать карьеру в сфере Big Data без специального образования. Ознакомьтесь со статьей, а также забирайте наши курсы для Data Science: 🔵 Базовые модели ML и приложения 🔵 Математика для Data Science 🔗 Статья

📊 Как начинающий Data Scientist может заработать на фрилансе? Хотите начать карьерный путь в Data Science в качестве фрилансера? В нашей статье подготовили для вас 8 простых шагов: от регистрации на платформе до обустройства рабочего места. Для любого Data Scientist'а важно умение программировать, забирайте наш курс: 🔵 Основы программирования на Python 🔗 Статья