Intermediate Python book. #tutorial#book#python @thedevs https://kutt.it/0Q8K75
TGTGInsightinteligencia telegramLIVE / telegram public index
TGINSIGHT SIMILAR POSTS
Buscar contenido similar
Canal fuente @python_academy · Post #2213 · 16 oct
Знакомство с библиотекой NumPy в Python Что такое NumPy? NumPy (Numerical Python) - это популярная библиотека для вычислительных операций с многомерными массивами и матрицами, а также для выполнения высокоуровневых математических функций. Она предоставляет эффективные инструменты для работы с большими объемами данных и позволяет выполнять различные операции, такие как суммирование, умножение, индексацию и многое другое, без необходимости явно создавать циклы. Преимущества NumPy: - Производительность: NumPy выполняет операции над массивами быстрее, чем стандартные структуры данных Python. - Удобство: NumPy предоставляет удобные методы для работы с данными, такие как срезы, индексация и броадкастинг. - Интеграция: Библиотека интегрируется легко с другими библиотеками, такими как SciPy, pandas и Matplotlib, что делает ее мощным инструментом для научных вычислений. Пример использования NumPy: import numpy as np # Создаем одномерный массив arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5]) # Выполняем операции над массивом arr_squared = arr ** 2 arr_sum = np.sum(arr) print("Исходный массив:", arr) print("Квадраты элементов:", arr_squared) print("Сумма элементов:", arr_sum) NumPy также предоставляет функции для работы с многомерными массивами, линейной алгеброй, случайными числами и многое другое. #python#NumPy#научныевычисления#анализданных
Resultados
1,015 posts similares encontrados
Búsqueda global general
Data Science Jobs
@datasciencejobs · Post #2140 · 04/06/2024, 12:04
#вакансия Data analyst / Data scientist, Москва VK Реклама — одно из ключевых подразделений в VK. Ежедневно наши сервисы охватывают более 140 млн пользователей в России и странах СНГ. Более 100 тыс. рекламодателей каждый день запускают рекламные кампании у нас и находят своих клиентов. Мы — команда ML внутри VK Рекламы, отвечаем за её качество, чтобы пользователи могли увидеть наиболее подходящую им рекламу, а рекламодатели потратить свои бюджеты наиболее эффективно. Основная задача нашего направления — проверять гипотезы, искать инсайты и точки роста эффективности и впоследствии внедрять их в прод. У нас идёт полный ML-цикл от проработки гипотезы до проведения экспериментов и внедрения фич в продакшен. Результаты нашей работы напрямую влияют на эффективность такого большого продукта, как VK Реклама. Команда ad hoc аналитики занимается проверкой гипотез и поиском точек роста. Тестирует гипотезы в реальных экспериментах и оценивает изменения. Мы ищем в команду сильных аналитиков, совместными усилиями будем проводить различные аналитические исследования для повышения эффективности нашего продукта. Задачи: • Анализ больших данных для поиска потенциальных точек роста и выдвижения гипотез; • ad hoc аналитика, поиски зависимостей в данных; • проверка гипотез, поиск узких мест, донесение результатов до прода; • оптимизация моделей рекламного аукциона и моделей ранжирования пользователей; • проведение и статоценка экспериментов; • разработка и автоматизация отчётности; • сбор, обработка и дальнейшее использование больших данных. Требования: • Хорошее знание SQL (сложные запросы, порядок выполнения операций) — нужно написать не просто запрос, а оптимальный запрос, который сможет отработать на действительно больших данных; • знание Python для анализа данных; библиотеки Pandas, Numpy — нужно будет сделать анализ данных, проработать гипотезы и правильно их визуализировать. Недостаточно просто найти какой-то паттерн — нужно его правильно представить наружу; • работа с системами больших данных будет большим плюсом (Hadoop, PySpark); • хорошее понимание матстатистики; • анализ данных с учётом сезонности, поиски аномалий и выбросов в данных. Будет плюсом: • Опыт работы с ClickHouse, Hadoop, Git, Jenkins; • работа с инструментами BI-отчётности, понимание ETL-инструментов (делаем автоматические отчёты, готовим для них данные, настраиваем выгрузки и другое). ✍️ Отправить CV и по всем вопросам: https://t.me/olkony #ds#adhoc#analytics#ml#mailru#vk#adtech#sql#python#pandas#numpy#pysprak#hadoop#mathstat#clickhouse#гибрид#remote#middle#senior
Бесплатные IT-возможности для студентов
@competech · Post #1009 · 14/02/2025, 08:40
Мы знаем, вы дуреете с этой прикормки ☺️ 📣 24 марта стартует онлайн-практикум по автоматизации тестирования (#SDET: Java и Python). 😎 За 2 недели поможем тебе освоить современные инструменты и стандарты разработки кода, лучшие практики автоматизированного тестирования на #Java и #Python, а также получить опыт разработки тестовых фреймворков для Web UI и REST API. Как принять участие? 🔹До 3 марта – зарегистрироваться на практикум и заполнить анкету. 🔹До 9 марта – качественно выполнить тестовое задание (ТЗ), которое мы вышлем на почту. Это необходимо для определения твоего уровня знаний. 🔹24 марта – старт практикума (тем, кто пройдет на практикум, сообщим точное время в приветственном письме). 👉🏻Продолжительность – 2 недели. ❗️Участие бесплатное, но количество мест ограничено. Кому подойдет практикум? 🔸специалистам с навыками в разработке, которые хотят сменить сферу деятельности; 🔸специалистам, у которых есть опыт в тестировании IT-продукта; 🔸начинающим IT-специалистам с базовыми знаниями и навыками в разработке. Джуны, это ваш шанс! 🤩 По итогам практикума у тебя будет возможность получить приглашение на стажировку или собеседование в SDET-команду #SimbirSoft🤗 ➡️Регистрируйся и заполняй анкету ⬅️
Hashtags
Repositorio data science
@repo_science · Post #3631 · 03/10/2023, 03:39
#Python#webDevelopment#Book 🐍 Django 4 for the Impatient. Learn the core concepts of Python web development with Django in one weekend ✍ G. Lim, D. Correa 📆: 2022 ISBN: 9781803245836 ----- Main channel: @repo_science Coupons: @freecoupons_reposcience -----
Hashtags
Migrating from Python to Kotlin for our backend services. #article#python#kotlin @thedevs https://kutt.it/R1wZmD
Repositorio data science
@repo_science · Post #3828 · 31/12/2023, 16:39
#books#Python 📚 Practical Guide to Applied Conformal Prediction in Python (2023) ----- Main channel: @repo_science Coupons: @freecoupons_reposcience -----
Repositorio data science
@repo_science · Post #3713 · 15/11/2023, 01:12
#Python#books 📚 Data Visualization with Python (2023) ----- Main channel: @repo_science Coupons: @freecoupons_reposcience -----
Repositorio data science
@repo_science · Post #3681 · 27/10/2023, 15:09
#python#books 📚 Python for Absolute Beginners (2023) ----- Main channel: @repo_science Coupons: @freecoupons_reposcience -----
Repositorio data science
@repo_science · Post #3646 · 10/10/2023, 23:02
#python#books 📓 Data Science Fundamentals for Python and MongoDB ----- Main channel: @repo_science Coupons: @freecoupons_reposcience -----
Repositorio data science
@repo_science · Post #3637 · 07/10/2023, 03:05
#Python#books 📚 Sams Teach Yourself Python in 24 Hours (2023) ----- Main channel: @repo_science Coupons: @freecoupons_reposcience -----
Repositorio data science
@repo_science · Post #3542 · 28/08/2023, 16:45
#Python#books 📚 Pandas Workout (2023 - V14) 🔗Link ----- Main channel:@repo_science Coupons: @freecoupons_reposcience -----
Dasturlash hayoti️️ ️
@dasturlash_hayoti · Post #4021 · 30/10/2025, 05:34
#Python#DataScience#ITAvtomatlashtirish Python'ning keng imkoniyatlari: Undan faqat veb sayt uchun foydalanmang!🤯 Salom, Dasturlash Hayoti obunachilari! Python dasturlashga kirish eshigi bo‘lishi bilan birga, dunyodagi eng ko‘p talab qilinadigan tillardan ham biri. Lekin ko‘pchilik uni faqat veb-ishlanmalar (Django, Flask) uchun deb o‘ylaydi. Bu xato! 🤦♂️ Keling, Pythonning faoliyatingizni butunlay o‘zgartirib yuborishi mumkin bo‘lgan 2 ta asosiy yo‘nalishini ko‘rib chiqamiz: 1️⃣Kelajak Kasbi: Ma'lumotlar Ilmi (Data Science & AI/ML): Python bu sohada shubhasiz Lider! Pandas, NumPy, TensorFlow va PyTorch kabi kutubxonalar bilan siz katta ma'lumotlarni tahlil qilasiz, AI modellarini yaratasiz va mashinani o'qitish (Machine Learning) bilan shug'ullanasiz. Agar kelajakda IT bozorining eng issiq nuqtasida bo‘lishni istasangiz, Pythonning bu tomonini chuqur o‘rganing. 2️⃣Yuqori Unumdorlik: Backend va API'lar: Veb-sayt yaratishda ham Pythonning imkoniyatlari kengaydi. U nafaqat sahifa ko‘rsatadi, balki FastAPI kabi yangi freymvorklar yordamida yuqori tezlikda ishlaydigan va ishonchli API (server logikasi) lar yaratishda juda talabgir bo‘lmoqda. 💡 Pythonning soddaligidan qo‘rqmang. Uning kuchi kutubxonalarida. Imkoniyatlarni kengaytirish uchun kamida bitta yo‘nalish (AI yoki Avtomatlashtirish) bo‘yicha chuqurlashing. 💻@dasturlash_hayoti— Dasturchilar hayoti, motivatsiya va IT olamidagi eng foydali maslahatlar shu yerda!