Как работать с типизацией в Python

Разбор основ типизации кода в Python и её роли в динамически-типизированном языке, который будет наиболее полезен новичкам в Python.

Обложка статьи «Как работать с типизацией в Python»

Основы работы с файлами в Python

Введение в работу с файлами в Python с помощью встроенной функциональности языка.

Обложка статьи «Основы работы с файлами в Python»

Инструменты машинного обучения для начинающих

Помогаем новичкам разобраться и систематизировать различные инструменты машинного обучения (фреймворки, библиотеки и сервисы).

Обложка статьи «Инструменты машинного обучения для начинающих»
Обложка поста

Работа со строками в Python. Готовимся к собеседованию: вспоминаем азы

Смотрим на строки в Python глазами интервьюера на собеседовании и разбираем базовые операции.

Что делать, если в датасете пропущены данные? — 6 способов импутации данных с примерами

Если в датасете пропущены данные, результаты работы с ним могут быть непредсказуемы. Разбираем способы импутации данных, их плюсы и минусы.

Обложка статьи «Что делать, если в датасете пропущены данные? — 6 способов импутации данных с примерами»

Python vs. R: что выбрать для Data Science начинающему специалисту?

Python и R —два самых популярных языка для Data Science. Какой из них выбрать? Разбираемся в плюсах, минусах и инструментах обоих языков.

Обложка статьи «Python vs. R: что выбрать для Data Science начинающему специалисту?»

Программирование на Python с нуля: дорожная карта разработчика

Как научиться программировать на Python с нуля? Мы составили дорожную карту для быстрого, эффективного и структурированного изучения Python.

Обложка статьи «Программирование на Python с нуля: дорожная карта разработчика»

Создайте и разверните своё первое веб-приложение для машинного обучения

Создаём с помощью PyCaret приложение для прогнозирования затрат на госпитализацию пациентов на основе разных показателей.

Обложка статьи «Создайте и разверните своё первое веб-приложение для машинного обучения»

Что работодатели ждут от Junior Python-разработчика

Из этой статьи вы узнаете, что должен знать начинающий Python-разработчик, а также получите список вопросов, которые стоит повторить.

Обложка статьи «Что работодатели ждут от Junior Python-разработчика»

8 основных языков для бэкенда

На чём обычно пишут бэкенд крупные компании? Рассказываем о 8-ми языках для бэкенда, об их плюсах и о компаниях, где их используют.

Обложка статьи «8 основных языков для бэкенда»

Хранимые процедуры на Python в PostgreSQL

Рассматриваем несколько простых примеров, чтобы научиться работать с хранимыми процедурами PostgreSQL на Python.

Обложка статьи «Хранимые процедуры на Python в PostgreSQL»
Обложка поста

Решите 8 задач на Python, чтобы встретиться с мамой: тест-квест от Tproger и «Лаборатории Касперского»

Недалёкое будущее, скоро дети будут учить язык программирования как первый. Сможете прожить день из такого будущего, решая задачи с помощью Python и логики?

3 инструмента для Python, которые упростят работу с кодом

Разбор полезных инструментов для Python с функциями умного ИИ автодополнения, статического и динамического анализа кода.

Обложка статьи «3 инструмента для Python, которые упростят работу с кодом»

Создаём веб-приложение с бэкендом на Django и фронтендом на React

Создаём REST API на Django, добавляем React в проект и соединяем Django и React.

Обложка статьи «Создаём веб-приложение с бэкендом на Django и фронтендом на React»

Лучшие фреймворки Python для веб-разработки, которые подойдут начинающим

Разбираем самые популярные фулстек-фреймворки: их особенности, плюсы и минусы, а также сценарии их применения.

Обложка статьи «Лучшие фреймворки Python для веб-разработки, которые подойдут начинающим»

Почему Python хорош для Data Science и разработки приложений

Рассказываем, в чём преимущества Python перед низкоуровневыми языками и чем он полезен в Data Science.

Обложка статьи «Почему Python хорош для Data Science и разработки приложений»

Используем объекты вместо True и False — truthy и falsy значения в Python

Рассказываем про ложные и истинные значения, что их делает таковыми и как, используя истинные значения, можно сократить код.

Обложка статьи «Используем объекты вместо True и False — truthy и falsy значения в Python»

Как специалисту по Data Science написать классификатор, если часть данных неверно размечена

Данные важны для аналитики. Однако если они размечены неверно, от них может быть больше вреда, чем пользы. Разбираемся, как работать с такими данными.

Обложка статьи «Как специалисту по Data Science написать классификатор, если часть данных неверно размечена»

Для чего хорош Python?

О плюсах и минусах Python написано уже немало. Рассказываем, зачем вообще учить этот язык, что вы сможете на нём написать и в каких сферах IT работать.

Обложка статьи «Для чего хорош Python?»

Лучшие IT-выступления 2019 по версии Tproger: Python

Об оптимизации, тестах и опыте — сделали для вас подборку лучших выступлений 2019 о разработке на Python по версии Tproger.

Обложка статьи «Лучшие IT-выступления 2019 по версии Tproger: Python»

Наглядная шпаргалка по операциям с DataFrame в pandas для data wrangling и не только

Удобная и наглядная шпаргалка по основным операциям с DataFrame в pandas. Подходит для data wrangling и не только.

Обложка статьи «Наглядная шпаргалка по операциям с DataFrame в pandas для data wrangling и не только»

Python умер, да здравствует Python. Видеокурс по программированию на Python 3

Учимся программировать простые графические приложения на Python 3. Параллельно узнаём о Git и принципах качественного кода.

Обложка статьи «Python умер, да здравствует Python. Видеокурс по программированию на Python 3»

Наперегонки со временем: на что способен Python в однопоточных вычислениях?

Многие знают, что Python в чистом виде — не лучший язык для научных вычислений. Однако никто не мешает провести эксперимент по его ускорению.

Обложка статьи «Наперегонки со временем: на что способен Python в однопоточных вычислениях?»

Сколько стоят операции над list, set и dict в Python? Разбираемся с временной сложностью

Временная сложность алгоритма часто обозначается нотацией «О» большое. Разбираемся, что это и какова сложность операций над коллекциями в Python.

Обложка статьи «Сколько стоят операции над list, set и dict в Python? Разбираемся с временной сложностью»

13 проектов для Python-разработчиков среднего уровня

Часто Python-проекты подходят или новичкам, или опытным разработчикам. Исправляем эту несправедливость и рассказываем о Python-проектах для среднего уровня.

Обложка статьи «13 проектов для Python-разработчиков среднего уровня»

Задачи по Python для начинающих от Tproger и GeekBrains

Для обучения программированию на питоне нужны тренировки. Совместно с GeekBrains собрали для вас несколько простых задач на Python 3 c решениями.

Обложка статьи «Задачи по Python для начинающих от Tproger и GeekBrains»

Как оптимизировать работу в Jupyter Notebook

Оптимизируем работу в Jupyter Notebook с помощью основных команд и расширений и добавляем немного магии, чтобы всё стало ещё быстрее и проще.

Обложка статьи «Как оптимизировать работу в Jupyter Notebook»

Как работают импорты в Python

Импорты не так просты, как кажется. Тем более если они пишутся для двух несовместимых версий языка. Разбираемся с основными проблемами и их решением.

Обложка поста
Юникод

Исчерпывающее руководство по Юникоду и кодировке символов в Python

Как работает кодировка символов, что такое Юникод и UTF-8. Рассмотрим способы кодирования и декодирования в Python и распространённые ошибки.

случайный лес

Реализация и разбор алгоритма «случайный лес» на Python

Принципы работы алгоритма «случайный лес» — от загрязнения Джини и единичного дерева принятия решений до решения задачи на основе реального набора данных.

Зачем нужен Python Global Interpreter Lock и как он работает

Python Global Interpreter Lock (GIL) — блокировка, позволяющая только одному потоку управлять интерпретатором Python. Рассмотрим, как она работает.

Обложка поста

Обзор методов классификации в машинном обучении с помощью Scikit-Learn

Для машинного обучения на Python написано очень много библиотек. Сегодня мы рассмотрим одну из самых популярных — Scikit-Learn. Scikit-Learn упрощает процесс создания классификатора и помогает более чётко выделить концепции машинного…

Обложка поста