Telegram Web Link
📌 Запуск директории как скрипта в Python

Такой подход делает код более читаемым и упрощает понимание основной точки входа.

Кто-то увидел потенциальный минус такого подхода? 👇
👍125🤩3
👍 Полезные советы и фишки для разработчиков Django

DjangoTricks — проект, где собраны полезные советы, трюки, кодовые фрагменты и другая информация о веб-разработке с использованием Django.

Здесь затронуты самые разные темы: от разработки и бэкенда до фронтенда, тестирования, деплоя, поддержания проектов.

Ссылка на сайт: https://clc.to/MWa0vQ
6👍3
📚 ТОП-11 книг по базам данных в 2025 году

Хотите разобраться в базах данных, но не знаете, с чего начать? Мы подготовили подборку из 11 лучших книг, которые помогут вам освоить раздичные базы данных, паттерны и антипаттерны, а также оптимизацию запросов.

🔗 Читайте в статье
👍102🔥1
Swipe right or swipe left

Что делать, если твои мэтчи в жизни не такие точные, как твой код?

Спокойно, 14 февраля мы разберём, как ML анализирует speed dating и предсказывает match.

📌 Мы возьмем реальные данные со speed dating.

📌 Обучим модель, которая скажет: match или swipe left.

📌 Разберём, какие признаки реально важны (спойлер: работа в IT — не прям гарантия успеха (наши маркетологи подтверждают 😥).

💡 Приходи, если хочешь прокачать свой Python, ML и, возможно, станешь идеальной парой, как самый стильные форсы.

👉 Записаться

14.02 в 19:00 по МСК
👍4🔥21
Как запустить FastAPI-приложение в Docker

Для этого нужно создать Dockerfile, настроить .dockerignore, собрать образ и запустить контейнер.
👍15😁32
🔍 Введение в Ibis: портативная библиотека Python для работы с DataFrame

Ibis предлагает API, похожее на DataFrame из Pandas, но с уникальной особенностью: он переводит операции Python в запросы, специфичные для бэкендов.

Это позволяет использовать Ibis для работы с различными системами, такими как SQL базы данных, аналитические движки (например, BigQuery или DuckDB).

Читайте статью, чтобы узнать больше: https://clc.to/nstm2g
👍31
👉 Как увеличить скорость python-скриптов: C-расширения и Python/C API

При разработке ПО часто приходится выбирать между удобством языка и его скоростью. Python прост и элегантен, но для низкоуровневых операций и высокой производительности на помощь приходит C.

В этой статье рассмотрим интеграцию C-расширений с использованием Python.h, создание собственных Python-библиотек с C-расширениями и разберём, как устроен Python. В качестве менеджера рабочего окружения будем использовать Poetry.

🔗 Подробнее: https://clc.to/0Izivg
🔥8👍32
Завершаем рабочую неделю важными новостями 😂
😁50🥱3💯2👾1
Динамические формы во Flask

Иногда нужно создать форму, где пользователь может добавлять несколько номеров телефона или адресов.

Как это реализовать?
▪️ Используем Flask + WTForms.
▪️ Добавляем новые поля динамически по клику.
▪️ Гибкость: любое количество данных без перегрузки страницы

Туториал с кодом по ссылке: https://clc.to/pkY58w
👍71🥰1
🔥 Какие навыки нужны Data Scientist'у и как их освоить

Чтобы стать успешным Data Scientist и уверенно чувствовать себя на рынке труда, важно владеть широким спектром навыков.

➡️ Что внутри статьи:

▪️ Книги, курсы и статьи, чтобы прокачать каждый навык.

▪️ Бесплатные материалы для быстрого старта.

▪️ Задачи для практики.

🔗 Читать статью

🔵 А чтобы подготовиться к собесам для Data Science, забирайте наш курс «Алгоритмы и структуры данных»
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍51
🔥 Лучшие инструменты для Python-разработки

Как управлять зависимостями, профилировать код и повышать производительность?

В нашем визуале — топовые инструменты, включая новый Perforator для непрерывного профилирования без потерь скорости.
👍52🤔1
Как классическая классификация ML помогает в реальном мире

🤖 Классификация в ML — это метод обучения, в котором модель обучается на размеченных данных и предсказывает, к какому классу относится новый объект.

Фильтрация спама – чтобы в почте оставалось только важное.
Рекомендации фильмов – Netflix знает, что ты любишь!
Кредитный скоринг – банки решают, дать ли тебе займ.
Предсказание мэтчей – как на нашем вебинаре по speed dating.

14 февраля мы разберём на практике задачу классификации:

- Как выбрать оптимальные признаки

- Что делать с несбалансированными данными

- Как интерпретировать результаты модели

🔥 Если уже работаешь с ML или только начинающий программист – приходи на наш вебинар, в котором мы разберем «как предсказывать мэтч на speed dating» .

Приходи!
👍52
2025/07/12 01:22:54
Back to Top
HTML Embed Code: