Основы работы с файлами в Python
Введение в работу с файлами в Python с помощью встроенной функциональности языка.
0
0
0
0
0
Оценить
Инструменты машинного обучения для начинающих
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
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.
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.
Создайте и разверните своё первое веб-приложение для машинного обучения
Яндекс.ПрактикумЧто работодатели ждут от Junior Python-разработчика
8 основных языков для бэкенда
Хранимые процедуры на Python в PostgreSQL
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.
Лучшие фреймворки Python для веб-разработки, которые подойдут начинающим
Почему Python хорош для Data Science и разработки приложений
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.
Для чего хорош Python?
Лучшие IT-выступления 2019 по версии Tproger: Python
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.
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.
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.
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.
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.
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.
Реализация и разбор алгоритма «случайный лес» на Python
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.
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…
