Программирование c нуля «От новичка к уверенности в коде на Python»
На Stepik запустили курс для новичков, которым важно не зубрить команды, а понимать логику. Наглядные схемы и визуальные разборы показывают, что происходит внутри программы и как она работает
Много практики, понятные объяснения решений не дадут застрять на теории. Материал предлагает вам не иллюзию знаний, а ощущение контроля: вы ясно видите как из нескольких строк кода рождается работающая программа
Программа курса:
✅ переменные и типы данных
✅ условия и логика программ
✅ циклы и рекурсия
✅ функции и работа с вводом данных
✅ списки, словари и множества
✅ базовое ООП
✅ работа с библиотеками Python
✅ десятки задач и упражнений
Эти знания фундамент для написания простых ботов и автоматизации задач
🔗 Скидка 25% действует 48 часов
На Stepik запустили курс для новичков, которым важно не зубрить команды, а понимать логику. Наглядные схемы и визуальные разборы показывают, что происходит внутри программы и как она работает
Много практики, понятные объяснения решений не дадут застрять на теории. Материал предлагает вам не иллюзию знаний, а ощущение контроля: вы ясно видите как из нескольких строк кода рождается работающая программа
Программа курса:
Эти знания фундамент для написания простых ботов и автоматизации задач
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤3👍1
📌 Асинхронная замена requests
С помощью aiohttp мы можем не только составлять запросы, а также создавать HTTP-серверы.
Установка:
Помимо того, что модуль асинхронный, он ещё и поддерживает Middlewares, сигналы, подключаемую маршрутизацию и многое другое.
📕 Документация
#урок
С помощью aiohttp мы можем не только составлять запросы, а также создавать HTTP-серверы.
Установка:
pip install aiohttp
Для быстрой работы DNS: pip install aiodns.Помимо того, что модуль асинхронный, он ещё и поддерживает Middlewares, сигналы, подключаемую маршрутизацию и многое другое.
📕 Документация
#урок
❤4👍1
📓 Машинное обучение: основы, алгоритмы и практика применения.
• Представлены фундаментальные знания и практические инструменты в области машинного обучения, в том числе более 100 углубленных упражнений на языке Python.
• Дано введение в машинное обучение и математическую оптимизацию, включая методы первого и второго порядков, градиентного спуска и Ньютона. Приведено полное описание обучения с учителем, включая линейную регрессию, двухклассовую и многоклассовую классификацию, а также обучение без учителя и фундаментальные методы генерации признаков Дано введение в нелинейное обучение с учителем и без. Обсуждается тема автоматизированного отбора подходящих нелинейных моделей, включая перекрестную валидацию, бустирование, регуляризацию и ансамблирование. Рассмотрены фиксированно-контурные ядра, нейронные сети, деревья и другие универсальные аппроксиматоры.
#RU
• Представлены фундаментальные знания и практические инструменты в области машинного обучения, в том числе более 100 углубленных упражнений на языке Python.
• Дано введение в машинное обучение и математическую оптимизацию, включая методы первого и второго порядков, градиентного спуска и Ньютона. Приведено полное описание обучения с учителем, включая линейную регрессию, двухклассовую и многоклассовую классификацию, а также обучение без учителя и фундаментальные методы генерации признаков Дано введение в нелинейное обучение с учителем и без. Обсуждается тема автоматизированного отбора подходящих нелинейных моделей, включая перекрестную валидацию, бустирование, регуляризацию и ансамблирование. Рассмотрены фиксированно-контурные ядра, нейронные сети, деревья и другие универсальные аппроксиматоры.
#RU
❤2