🐍 Дорожная карта Python-разработчика В нашей версии дорожной карты рассказываем, в каком порядке нужно изучать Python, чтобы пройти путь от основ до веб-разработки, тестирования, науки о данных или машинного обучения.
🤖 Практическое руководство по NLP: изучаем классификацию текстов с помощью библиотеки fastText Рассматриваем практическое применение supervised NLP модели fastText для обнаружения сарказма в новостных заголовках.
🤖 Введение в машинное обучение: решаем Titanic на платформе Kaggle Знакомим читателей с основами Machine Learnng и платформой Kaggle, а также пробуем решить учебный датасет Titanic.
🎼 Переносим треки из Яндекс.Музыки в Spotify с помощью Python Используя Python и Selenium, получим все плейлисты и альбомы из Яндекс.Музыки, а с помощью библиотеки spotipy перенесем фонотеку в Спотифай.
💐 Как я провел комплексную автоматизацию тепличного хозяйства: предметная область для IT-менеджеров Мой опыт внедрения IoT в отечественном аграрном секторе. Роутеры, контроллеры, рассада и теплицы с вайфаем в чистом поле на юге России. Много красивых фоток.
🔩 Полный фуллстек: пишем сайт на Django, Vue и GraphQL Шаг за шагом пишем сайт с бэкендом на Django, фронтендом на Vue и связкой между ними на GraphQL. Для всех любителей Python и современной веб-разработки.
🛠 Сложноструктурные аналитические отчеты с Python и LaTeX В руководстве подробно рассматривается пример использования Python-библиотеки облачного представления приложений Streamlit и системы компьютерной вёрстки LaTeX для подготовки сложных аналитических отчетов с математическими, программными и графическими вставками.
🐍 6 проектов на Python, которые можно завершить за выходные В этой статье рассматриваются проекты с разным уровнем сложности, которые помогут закрепить изученный материал и повысить уровень качества вашего кода.
🐍 Создание интерактивных панелей с Streamlit и Python В небольшом туториале мы расскажем, как за 12 простых шагов подготовить среду и создать интерактивную панель для визуализации данных.
🤖 Numpy, Pandas, matplotlib – необходимый минимум для старта в Machine Learning В одном обзоре мы рассмотрим базовый программный минимум для старта в Machine Learning. Для этого понадобятся: Python 3.8+, Jupyter Notebook, numpy, pandas и matplotlib.
