Хочешь уверенно проходить IT-интервью?
Мы понимаем, как сложно подготовиться: стресс, алгоритмы, вопросы, от которых голова идёт кругом. Но с AI тренажёром всё гораздо проще.
💡 Почему Т1 тренажёр — это мастхэв?
- Получишь настоящую обратную связь: где затык, что подтянуть и как стать лучше
- Научишься не только решать задачи, но и объяснять своё решение так, чтобы интервьюер сказал: "Вау!".
- Освоишь все этапы собеседования, от вопросов по алгоритмам до диалога о твоих целях.
Зачем листать миллион туториалов? Просто зайди в Т1 тренажёр, потренируйся и уверенно удиви интервьюеров. Мы не обещаем лёгкой прогулки, но обещаем, что будешь готов!
Реклама. ООО «Смарт Гико», ИНН 7743264341. Erid 2VtzqwP8vqy
Рассмотрено содержание 10 лучших публикаций по Python – верхушки ранжированного списка англоязычных работ, вышедших за предыдущий месяц.
Ежемесячные списки лучших статей составляются и ранжируются командой Mybridge AI из 1000-1500 работ с использованием собственного алгоритма машинного обучения. Редакция proglib.io ознакомилась с публикациями из апрельской десятки и резюмировала их содержание.
Основные темы: бэкенд, Pipenv, веб-скрапинг, радиосигналы, Dlib, бессерверная архитектура, LSTM-нейросети, топики в Gensim, книги и двумерные игры.
1. Бэкенд-разработчик в 2018 году
Сегодня веб-разработка совершенно отличается от того, что было несколько лет назад. Множество вещей может легко сбить с толку любого, кто только начинает заниматься бэкендом. Самой популярной среди английских публикаций по Python за последний месяц стала статья с дорожной картой из 24 шагов, которые должен пройти разработчик, чтобы уверенно чувствовать себя в мире бэкенда.
2. Учебник Full Speed Python
В опубликованном на GitHub пособии João Ventura основной акцент делается на обучении на реальных практических задачах. Автор заявляет, что студенты его курса могут реализовать распределенное клиент-серверное приложение с сокетами уже на третьей неделе. Более 2000 звезд на GitHub указывают на то, что это не голословное утверждение.
3. PLSDR – обработка радиосигналов на Python
На странице PLSDR описывается многофункциональное программное обеспечение с открытым исходным кодом на Python, созданное энтузиастом в рамках исследования современной радиотехники. Есть версии для Windows и Linux с подробным описанием установки и возможностей приложения с учетом различных внешних модулей и антенн.
4. Создаем Pin-эффект при помощи Dlib
Pin-эффект заключается в том, что объект на видео остается в некотором фиксированном определенном положении, в то время как камера перемещается относительно объекта. Для отслеживания положения объекта в статье используется трэкер библиотеки Dlib.
5. Подробное руководство по Pipenv
Pipenv – инструмент распространения пакетов Python, решающий проблемы, связанные с совместным применением pip, virtualenv и requirements.txt. Pipenv упрощает процесс разработки до одного инструмента командной строки. В предлагаемом руководстве также показано, как Pipenv соотносится с предыдущими методами распространения пакетов.
6. Веб-скрапинг, регулярные выражения и визуализация данных
В статье показывается пошаговый пример того, как из веб-страницы с табличными данными можно быстро вычленить необходимую информацию скрапингом с регулярными выражениями и перейти к визуализации данных.
7. Шесть вещей о беcсерверной обработке данных
В статье о бессерверной обработке данных приводятся шесть уроков, извлеченных компанией, сделавшей уже четыре различных проекта при помощи serverless-технологии. О бессерверной архитектуре предложений по-русски можно прочитать здесь.
8. LSTM для предсказания фондового рынка
Известно, что нейронные сети с LSTM-ячейками позволяют делать долговременные предсказания с учетом временных рядов. Одна из напрашивающихся задач – прогнозы на фондовом рынке. В приведенном пособии DataCamp на примере забираемых с Yahoo данных показывается, как при помощи Keras реализовать и обучить соответствующую LSTM-модель.
9. Тематическое моделирование с Gensim
Тематическое моделирование – способ построения модели коллекции текстовых документов, определяющей, к каким темам относится каждый из документов. Этот метод позволяет извлекать скрытые темы из больших объемов текста. Характерный пример – определить по описанию фильма его жанр. Приведенное подробное пособие рассматривает эффективные стратегии предобработки текста и определения оптимального числа топиков при помощи библиотеки Gensim.
10. Создаем 2D-игру с библиотекой Arcade
Замыкает десятку лучших англоязычных публикаций по Python за последний месяц статья о создании двумерных аркадных игр при помощи библиотеки Arcade. Многие слышали о PyGame, а автор публикации даже обучал ее использованию в течение 10 лет, однако редкость обновлений библиотеки и исправлений багов привели к тому, что автор перешел на библиотеку Arcade, и, судя по результатам, не жалеет.
Бонус – два лучших курса месяца
- Beginners: The Modern Python 3 Bootcamp – 2190 рекомендаций, 4.7/5 звезд
- Big Data: Apache Spark with Python — Big Data with PySpark and Spark – 3414 recommends, 4.9/5 звезд
Комментарии