Python — July 2026

Data Science Roadmap | |-- Core Foundations | |-- Mathematics | | |-- Linear Algebra | | |-- Calculus Basics | | |-- Probability | | |-- Statistics | | | |-- Programming | | |-- Python | | | |-- NumPy | | | |-- Pandas | | | |-- Matplotlib | | | |-- Seaborn | | |-- R | | |-- SQL | |-- Data Handling | |-- Data Collection | | |-- APIs | | |-- Web Scraping | | |-- Database Queries | | | |-- Data Cleaning | | |-- Missing Values | | |-- Outliers | | |-- Feature Scaling | | |-- Encoding | |-- Exploratory Data Analysis | |-- Summary Statistics | |-- Univariate Analysis | |-- Bivariate Analysis | |-- Visualizations | |-- Correlation Checks | |-- Machine Learning | |-- Supervised Learning | | |-- Regression | | |-- Classification | | | |-- Unsupervised Learning | | |-- Clustering | | |-- PCA | | | |-- Model Selection | | |-- Train Test Split | | |-- Cross Validation | | |-- Hyperparameter Tuning | |-- Advanced Machine Learning | |-- Ensemble Methods | | |-- Random Forest | | |-- XGBoost | | |-- LightGBM | | | |-- Time Series | | |-- ARIMA | | |-- LSTM | | | |-- NLP | | |-- Text Preprocessing | | |-- TF IDF | | |-- Word Embeddings | | | |-- Deep Learning | | |-- Neural Networks | | |-- CNN | | |-- RNN | | |-- Transformers | |-- Big Data | |-- PySpark | |-- Hadoop | |-- Distributed Processing | |-- Model Deployment | |-- Flask | |-- FastAPI | |-- Streamlit | |-- Docker | |-- Cloud Deployment | |-- MLOps | |-- Experiment Tracking | |-- Model Monitoring | |-- CI CD | |-- Domain Knowledge | |-- Finance | |-- Healthcare | |-- Retail | |-- Marketing | |-- Ethics | |-- Bias | |-- Interpretability | |-- Fairness

Free Resources to learn Data Science 👇👇

Python • https://t.me/pythonproz • https://www.learnpython.org/ • https://pythonprogramming.net • https://pandas.pydata.org/docs/

Statistics • https://whatsapp.com/channel/0029Vat3Dc4KAwEcfFbNnZ3O • https://www.khanacademy.org/math/statistics-probability • https://statquest.org

Machine Learning • https://whatsapp.com/channel/0029VawtYcJ1iUxcMQoEuP0O • https://t.me/datasciencefree • https://scikit-learn.org/stable/tutorial • https://www.freecodecamp.org/learn/machine-learning-with-python • https://course.fast.ai

Deep Learning • https://www.deeplearning.ai • https://playground.tensorflow.org

Data Visualization • https://matplotlib.org/stable/tutorials • https://whatsapp.com/channel/0029VaxaFzoEQIaujB31SO34 • https://seaborn.pydata.org/tutorial.html

SQL • https://mode.com/sql-tutorial/introduction-to-sql • https://t.me/mysqldata

Big Data • https://spark.apache.org/docs/latest • https://hadoop.apache.org

Deployment • https://docs.streamlit.io • https://fastapi.tiangolo.com

Like for more ❤️

ENJOY LEARNING 👍👍

🐍 Python Roadmap

1️⃣ Basics: 📝📜 Syntax, Variables, Data Types 2️⃣ Control Flow: 🔄🤖 If-Else, Loops, Functions 3️⃣ Data Structures: 🗂️🔢 Lists, Tuples, Dictionaries, Sets 4️⃣ OOP in Python: 📦🎭 Classes, Inheritance, Decorators 5️⃣ File Handling: 📄📂 Read/Write, JSON, CSV 6️⃣ Modules & Libraries: 📦🚀 NumPy, Pandas, Matplotlib 7️⃣ Web Development: 🌍🔧 Flask, Django, FastAPI 8️⃣ Automation & Scripting: 🤖🛠️ Web Scraping, Selenium, Bash Scripting 9️⃣ Machine Learning: 🧠📈 TensorFlow, Scikit-learn, PyTorch 🔟 Projects & Practice: 📂🎯 Create apps, scripts, and contribute to open source

React ❤️ for more

How to master Python from scratch🚀

1. Setup and Basics 🏁    - Install Python 🖥️: Download Python and set it up.    - Hello, World! 🌍: Write your first Hello World program.

2. Basic Syntax 📜    - Variables and Data Types 📊: Learn about strings, integers, floats, and booleans.    - Control Structures 🔄: Understand if-else statements, for loops, and while loops.    - Functions 🛠️: Write reusable blocks of code.

3. Data Structures 📂    - Lists 📋: Manage collections of items.    - Dictionaries 📖: Store key-value pairs.    - Tuples 📦: Work with immutable sequences.    - Sets 🔢: Handle collections of unique items.

4. Modules and Packages 📦    - Standard Library 📚: Explore built-in modules.    - Third-Party Packages 🌐: Install and use packages with pip.

5. File Handling 📁    - Read and Write Files 📝    - CSV and JSON 📑

6. Object-Oriented Programming 🧩    - Classes and Objects 🏛️    - Inheritance and Polymorphism 👨‍👩‍👧

7. Web Development 🌐    - Flask 🍼: Start with a micro web framework.    - Django 🦄: Dive into a full-fledged web framework.

8. Data Science and Machine Learning 🧠    - NumPy 📊: Numerical operations.    - Pandas 🐼: Data manipulation and analysis.    - Matplotlib 📈 and Seaborn 📊: Data visualization.    - Scikit-learn 🤖: Machine learning.

9. Automation and Scripting 🤖    - Automate Tasks 🛠️: Use Python to automate repetitive tasks.    - APIs 🌐: Interact with web services.

10. Testing and Debugging 🐞     - Unit Testing 🧪: Write tests for your code.     - Debugging 🔍: Learn to debug efficiently.

11. Advanced Topics 🚀     - Concurrency and Parallelism 🕒     - Decorators 🌀 and Generators ⚙️     - Web Scraping 🕸️: Extract data from websites using BeautifulSoup and Scrapy.

12. Practice Projects 💡     - Calculator 🧮     - To-Do List App 📋     - Weather App ☀️     - Personal Blog 📝

13. Community and Collaboration 🤝     - Contribute to Open Source 🌍     - Join Coding Communities 💬     - Participate in Hackathons 🏆

14. Keep Learning and Improving 📈     - Read Books 📖: Like "Automate the Boring Stuff with Python".     - Watch Tutorials 🎥: Follow video courses and tutorials.     - Solve Challenges 🧩: On platforms like LeetCode, HackerRank, and CodeWars.

15. Teach and Share Knowledge 📢     - Write Blogs ✍️     - Create Video Tutorials 📹     - Mentor Others 👨‍🏫

I have curated the best interview resources to crack Python Interviews 👇👇 https://topmate.io/coding/898340

Hope you'll like it

Like this post if you need more resources like this 👍❤️

🎯 Skills Required for a Career in AI, ML & Data Science 🧠💡

📊 Data Science: Python, Pandas, NumPy, SQL, Matplotlib, Seaborn, Jupyter, Scikit-learn—plus big data tools like Spark for handling massive datasets in 2025 pipelines. Focus on exploratory data analysis (EDA) to uncover insights from raw data.

🤖 Machine Learning: Python, Scikit-learn, TensorFlow, Keras, XGBoost, Statistics, Linear Algebra—add model evaluation metrics (accuracy, F1-score) and basics of supervised/unsupervised learning. Ethical AI like bias detection is a must now for fair models.

🧠 Deep Learning: TensorFlow, PyTorch, CNNs, RNNs, GANs, Neural Networks—dive into interpretability techniques so you can explain why models make decisions, a hot skill for trustworthy AI.

🗣️ Natural Language Processing (NLP): spaCy, NLTK, Transformers, BERT, GPT, Text Classification, Sentiment Analysis—pair with prompt engineering for generative tasks, booming in chatbots and content analysis.

👁️ Computer Vision: OpenCV, YOLO, CNNs, Image Segmentation, Object Detection—essential for apps like autonomous driving or medical imaging, with edge AI for on-device processing.

📈 AI Tools & Platforms: Google Colab, AWS SageMaker, MLflow, Hugging Face, DVC—include cloud literacy (AWS, GCP) and AutoML for faster prototyping, plus version control like Git for team workflows.

⚙️ Math for AI: Probability, Statistics, Calculus, Linear Algebra—build on these for advanced topics like optimization in neural nets, and don't skip domain knowledge to tie math to real problems.

✅ Pick your interest → Learn step-by-step → Apply it to real-world projects like fraud detection or personalized recs to build a portfolio that stands out in interviews!

💬 Tap ❤️ for more!

✅ Top Python Libraries for Data Analytics & AI 🧠📊

If you're working in data science, machine learning, or AI, these Python libraries are essential. Each one plays a specific role — from handling data to building deep learning models.

🔹 1. NumPy Core library for numerical computations. ⦁ Supports arrays, matrices, and high-performance math functions. ⦁ Foundation for most other data libraries. import numpy as np a = np.array() 🔹 2. Pandas Used for data manipulation and analysis. ⦁ Works with tabular data (DataFrames). ⦁ Easily read/write CSV, Excel, SQL, etc. import pandas as pd df = pd.read_csv("data.csv") 🔹 3. Matplotlib & Seaborn For data visualization. ⦁ Matplotlib: Custom plots (bar, line, scatter). ⦁ Seaborn: Statistical plots with better aesthetics. import seaborn as sns sns.histplot(df['age']) 🔹 4. Scikit-learn Key ML library. ⦁ Algorithms: regression, classification, clustering. ⦁ Tools: model evaluation, pipelines. from sklearn.linear_model import LogisticRegression model = LogisticRegression().fit(X, y) 🔹 5. TensorFlow & Keras For deep learning and neural networks. ⦁ TensorFlow: Low-level control, scalable. ⦁ Keras: High-level API built on TensorFlow. from tensorflow import keras model = keras.Sequential([...]) 🔹 6. PyTorch An alternative deep learning framework (popular in research). ⦁ Dynamic computation graphs ⦁ Easy debugging import torch x = torch.tensor([1.0, 2.0]) 🔹 7. OpenCV Computer vision tasks (image processing, face detection, etc). import cv2 img = cv2.imread("image.jpg") 🔹 8. NLTK / spaCy / Transformers For Natural Language Processing (NLP). ⦁ NLTK: Text preprocessing ⦁ spaCy: Fast NLP pipelines ⦁ HuggingFace Transformers: Use BERT, GPT, etc.

🔹 9. Statsmodels For statistical modeling & hypothesis testing. import statsmodels.api as sm model = sm.OLS(y, X).fit() 🔹 10. Plotly / Bokeh For interactive data visualizations on the web. ⦁ Great for dashboards ⦁ Export as HTML

💡 Tip: Start with NumPy, Pandas, Matplotlib, and Scikit-learn. Master those first — they're used in 90% of analytics work.

💬 Double Tap ❤️ for more!

✅ Python Exception Handling! 🐍✨

Exception handling allows your program to handle errors gracefully instead of crashing unexpectedly.

num = 10 print(num / 0)

❌ Output → ZeroDivisionError

💡 Without exception handling, the program stops immediately when an error occurs.

1. Basic Syntax: › Use try and except to handle errors.

try: num = 10 / 0 except ZeroDivisionError: print("Cannot divide by zero")

✔ Output → Cannot divide by zero

2. Catch Any Exception: Use Exception to handle all types of errors.

try: number = int("Hello") except Exception: print("Something went wrong")

✔ Output → Something went wrong

3. Catch Multiple Exceptions:

try: num = int(input("Enter a number: ")) print(10 / num)

except ValueError: print("Invalid number")

except ZeroDivisionError: print("Cannot divide by zero")

💡 Different errors can be handled separately.

4. Using else: The else block runs only if no exception occurs.

try: num = 10 / 2

except ZeroDivisionError: print("Error")

else: print("Division Successful")

✔ Output → Division Successful

5. Using finally: The finally block always executes, whether an exception occurs or not.

try: print(10 / 2)

except ZeroDivisionError: print("Error")

finally: print("Program Finished")

✔ Output → 5.0 Program Finished

💡 Commonly used to close files or database connections.

6. Using raise: Manually raise an exception.

age = -5

if age < 0: raise ValueError("Age cannot be negative")

✔ Output → ValueError: Age cannot be negative

7. Get the Error Message:

try: print(10 / 0)

except Exception as e: print(e)

✔ Output → division by zero 💡 e stores the actual error message.

8. Nested Exception Handling:

try: try: print(10 / 0) except ZeroDivisionError: print("Inner Exception") except: print("Outer Exception")

✔ Output → Inner Exception

9. Common Python Exceptions:

✔ ZeroDivisionError → Dividing by zero: 10 / 0

✔ ValueError → Invalid value: int("Hello")

✔ TypeError → Invalid data type: 10 + "20"

✔ IndexError → Invalid list index:

nums = [1, 2] print(nums[5])

✔ KeyError → Missing dictionary key:

student = {"name": "Alex"} print(student["age"])

✔ FileNotFoundError → File doesn't exist: open("data.txt")

10. Practice Examples: ✔ Handle invalid input

try: age = int(input("Enter age: ")) print(age)

except ValueError: print("Please enter a valid number")

✔ Handle list index error

try: nums = [10, 20] print(nums[5])

except IndexError: print("Index out of range")

✔ Handle dictionary key error

try: student = {"name": "Alex"} print(student["age"])

except KeyError: print("Key not found")

💡 Exception handling makes your programs more reliable by preventing unexpected crashes and providing meaningful error messages.

💬 Tap ❤️ if this helped you!

🚀 Generative AI Fundamentals You Should Know

1. What is Generative AI?

Generative AI is a branch of Artificial Intelligence that creates new content by learning patterns from existing data.

Unlike traditional AI, which mainly predicts or classifies, Generative AI produces original outputs.

It can generate:

Text

Images

Audio

Video

Code

Music

3D models

Example

Input: "Write a Python function to sort a list."

Output: The AI generates Python code.

2. Traditional AI vs Generative AI

Traditional AI: Predicts outcomes

Generative AI: Creates new content

Traditional AI: Classification

Generative AI: Generation

Traditional AI: Fraud detection

Generative AI: ChatGPT

Traditional AI: Spam filtering

Generative AI: AI Image Generation

Traditional AI: Recommendation systems

Generative AI: AI Code Generation

3. Evolution of AI

Artificial Intelligence

→ Machine Learning

→ Deep Learning

→ Foundation Models

→ Generative AI

→ Large Language Models

Generative AI is built on Machine Learning and Deep Learning.

4. Real-World Applications

Healthcare

• Medical report generation

• Drug discovery

• Medical chatbots

Finance

• Risk analysis

• Report generation

• Fraud investigation

Software Development

• Code generation

• Bug fixing

• Documentation

Education

• AI tutors

• Quiz generation

• Content summarization

Marketing

• Advertisement copy

• Social media posts

• Product descriptions

Customer Support

• AI Chatbots

• Ticket summarization

• FAQ automation

5. Types of Generative AI

Text Generation

Example: ChatGPT, Claude, ChatGPT

Image Generation

Example: DALL·E, Midjourney, Stable Diffusion

Audio Generation

Example: Speech synthesis, AI voice cloning

Video Generation

Example: AI video creation, Talking avatars

Code Generation

Example: GitHub Copilot, AI coding assistants

6. What are Foundation Models?

Foundation Models are very large pretrained models trained on enormous datasets.

Characteristics:

• General-purpose

• Can perform many tasks

• Fine-tunable

• Support multiple applications

Examples: GPT, Llama, ChatGPT, Claude

7. What is an LLM?

LLM stands for Large Language Model.

An LLM is trained on billions of words to understand and generate human language.

Capabilities:

Question Answering, Translation, Summarization, Coding, Reasoning, Text Generation

Examples: GPT-4, Llama, Claude, ChatGPT

8. How does an LLM work?

Basic workflow:

User Prompt

↓

Tokenization

↓

Transformer Model

↓

Probability Prediction

↓

Generated Tokens

↓

Final Response

The model predicts one token at a time until the response is complete.

9. What is Tokenization?

Tokenization converts text into smaller units called tokens.

Example:

Sentence: "Generative AI is amazing"

Possible Tokens: ["Generative"] ["AI"] ["is"] ["amazing"]

The model processes tokens instead of raw text.

10. What are Embeddings?

Embeddings convert text into numerical vectors that represent semantic meaning.

This adds new content without removing existing data.

🔹 10. Using the "with" Statement ⭐

The recommended way to work with files is by using the "with" statement.

It automatically closes the file after use. with open("sample.txt", "r") as file:     print(file.read()) You don't need to call close() manually.

🔹 11. Reading a File Line by Line with open("sample.txt", "r") as file:     for line in file:         print(line.strip()) This is useful for processing large files efficiently.

🔹 12. Real-World Data Science Example

Suppose you have a text file containing sales data: 100 250 175 300 Python code: total = 0 with open("sales.txt", "r") as file:     for line in file:         total += int(line) print(total) Output: 825 In real-world projects, similar logic is used to process datasets before loading them into Pandas.

🔹 13. Common Mistakes

❌ Forgetting to Close the File file = open("sample.txt", "r") print(file.read()) Always use: with open("sample.txt", "r") as file:     print(file.read()) ❌ Opening a Non-Existent File open("data.txt", "r") If the file doesn't exist, Python raises a FileNotFoundError .

Always verify that the file exists or handle exceptions appropriately.

🎯 Practice Questions

1. Create your own Python module with two functions and import it into another file.

2. Import the "math" module and calculate the square root of 144.

3. Create a text file and write five lines into it.

4. Read a text file line by line using the "with" statement.

5. Read a file containing numbers and calculate their average.

🎯 Key Takeaways

✅ A module is a reusable Python file containing code.

✅ A package is a collection of related modules.

✅ Use "import" to access modules and their functions.

✅ Use "open()" to read and write files.

✅ Prefer the "with" statement because it automatically closes files.

✅ File handling is a fundamental skill for reading datasets, logs, configuration files, and other real-world data sources.

Mastering modules, packages, and file handling will prepare you for working with Python libraries like Pandas, NumPy, and Scikit-learn, where data is frequently loaded from external files.

Double Tap ❤️ For More

🚀 Data Science Roadmap 2026

📘 Phase 1: Programming Fundamentals

🐍 Topic 10: Python Modules, Packages & File Handling

Welcome back! 👋

So far, you've learned Python fundamentals, functions, data structures, list comprehensions, and functional programming. In this lesson, you'll learn how to organize your code into modules and packages and how to read from and write to files.

These skills are essential for every Data Scientist because real-world projects involve working with multiple Python files, libraries, and datasets stored in files.

🔹 1. What is a Module?

A module is a Python file (".py") that contains functions, variables, or classes that can be reused in other Python programs.

Instead of writing the same code repeatedly, you can create a module once and import it wherever needed.

Example:

Suppose you have a file named calculator.py

def add(a, b): return a + b

def subtract(a, b): return a - b

Now use it in another file:

import calculator

print(calculator.add(10, 5))

Output: 15

🔹 2. Importing Modules

Python provides different ways to import modules.

Import the Entire Module

import math print(math.sqrt(25))

Output: 5.0

Import Specific Functions

from math import sqrt print(sqrt(49))

Output: 7.0

Import with an Alias

Aliases make long module names easier to use.

import math as m print(m.pi)

Output: 3.141592653589793

🔹 3. Common Built-in Modules

Some commonly used Python modules are:

• "math" → Mathematical operations

• "random" → Generate random numbers

• "datetime" → Work with dates and times

• "os" → Interact with the operating system

• "sys" → Access system-specific information

• "statistics" → Perform statistical calculations

Example:

import random print(random.randint(1, 10))

This generates a random integer between 1 and 10.

🔹 4. What is a Package?

A package is a collection of related modules organized into folders.

Example:

project/ │ ├── main.py ├── utilities/ │ ├── init.py │ ├── calculator.py │ └── helper.py

Packages help organize large Python projects into manageable sections.

🔹 5. File Handling

Most Data Science projects involve reading data from files such as:

• CSV files

• Text files

• Excel files

• JSON files

Python provides built-in functions for file handling.

🔹 6. Opening a File

Syntax: open(file_name, mode)

Common modes:

Mode | Description

"r" | Read

"w" | Write (overwrites existing content)

"a" | Append

"x" | Create a new file

"rb" | Read binary files

"wb" | Write binary files

🔹 7. Reading a File

Suppose sample.txt contains:

Welcome to Python Learning File Handling

Python code:

file = open("sample.txt", "r") print(file.read()) file.close()

Output:

Welcome to Python Learning File Handling

🔹 8. Writing to a File

file = open("sample.txt", "w") file.write("Hello Data Science!") file.close()

This replaces the previous contents of the file.

🔹 9. Appending to a File

file = open("sample.txt", "a") file.write("\nPython is awesome!") file.close()

🌎 An Introduction to R and Python for Data Analysis: A Side-By-Side Approach (2023)

❔ Чему вы научитесь: Вы освоите два главных языка современной аналитики данных — R и Python — через параллельное сравнение их синтаксиса и экосистем. Руководство пошагово показывает, как выполнять предобработку и очистку данных, проводить эксплораторный анализ (EDA), строить наглядные визуализации и применять базовые статистические модели, используя ключевые библиотеки обеих платформ (tidyverse/ggplot2 против pandas/seaborn).

"An Introduction to R and Python for Data Analysis" — это уникальный справочник для дата-аналитиков и исследователей, снимающий барьер между двумя популярными стеками. Попараллельная подача материала позволяет легко переносить навыки из одного языка в другой, выбирая наиболее эффективный инструмент под конкретную задачу обработки информации.

🗄Скачать курс

Архиватор

#Python 2026

Python для профи. Интерпретаторы, эмуляторы, графика и машинное обучение

Автор: Копек Д.

Благодаря семи проектам на Python, представленным в этой книге, вы сможете получить представление о некоторых фундаментальных принципах в области информатики. В каждой главе автор пошагово описывает завершенный проект, раскрывающий один из конкретных аспектов программирования, не прибегая к сложной математике и запутанному коду.

Издание адресовано программистам на языке Python среднего и продвинутого уровней, желающим закрепить знания и заполнить возможные пробелы в образовании.

🔎 Разработчик инфраструктуры поисковой системы (Go/Python)

Мы разрабатываем платформу, которая позволяет получить готовый поиск по своим данным без лишних усилий. Наши технологии используются во множестве сервисов Яндекса, а бэкенды обрабатывают миллионы запросов в секунду и потребляют сотни тысяч ядер. Ищем сильных Go/Python-разработчиков, чтобы строить инфраструктуру такого масштаба.

Какие задачи вас ждут:

• Управление жизненным циклом поисковых сервисов Мы отвечаем за жизненный цикл сервиса: от первого деплоя до изменения конфигурации под нагрузкой. Автоматически создаём, масштабируем и удаляем инсталляции. Эти процессы развиваются, и вам предстоит перестраивать их под новые требования.

• Проектирование надёжных алгоритмов Сердце инструментов автоматического масштабирования — алгоритмы перешардирования и репликации. Вы будете разрабатывать такие алгоритмы с учётом меняющегося окружения и особенностей системы.

• Учёт ресурсов и эффективность их использования Платформа потребляет сотни тысяч ядер, поэтому учёт железа и эффективность его использования — инженерная задача, результат которой измеряется в деньгах. У нас есть модель учёта ресурсов, но она далека от идеала. Вам предстоит перестроить её и улучшить работу с заказами железа.

• Миграция на новый механизм доставки данных Мы реализуем миграцию на общий механизм доставки распределённых индексов. Вам нужно почти с нуля построить инфраструктуру миграции и помочь провести её так, чтобы не потерялось ни байта данных и ни капли трафика на сотнях работающих сервисов.

Мы ждём, что вы: • Уверенно владеете Go или Python — и готовы работать с обоими языками • Имеете опыт разработки и эксплуатации распределённых систем • Готовы разбираться в сложных инфраструктурных задачах

Будет плюсом, если вы: • Решали похожие инфраструктурные задачи: строили системы оркестрации сервисов, автоматизировали деплой или управление ресурсами в распределённых системах

Наши бонусы: Мы заботимся о детях яндексоидов и устраиваем детские дни в офисе. Это не все бонусы — полный список тут.

📩 Откликайтесь на вакансию на нашем сайте

#поиск_с_алисой #бэкенд #python #golang #москва #гибрид #офис

Подборка Junior/Стажёр удалённо

Разработка: - Junior Frontend Developer (TypeScript) в TG @job_react - Junior Backend Developer (Python) в TG @job_python - Mobile / Fullstack разработчик в TG @rabota_v_gamedeve

Аналитика: - Junior/Middle ML-инженер/Python разработчик [SmartDocs] в МТС

Вакансии │ Стажировки │ За рубежом │ Удалёнка │ БИГТЕХ │ Мероприятия │ По всему миру │ IT и DIGITAL

🐣 Софи - первый ai ассистент для автооткликов и поиска работы.

🐍 Python-совет: как объединить списки разной длины и не потерять данные

Обычный zip() останавливается на самом коротком списке:

numbers = [1, 2, 3, 4, 5] letters = ["a", "b", "c"]

print(list(zip(numbers, letters))) # [(1, 'a'), (2, 'b'), (3, 'c')]

Элементы 4 и 5 просто исчезнут. Чтобы сохранить их, используйте zip_longest():

from itertools import zip_longest

result = zip_longest( numbers, letters, fillvalue="нет значения", )

print(list(result))

Результат:

[ (1, "a"), (2, "b"), (3, "c"), (4, "нет значения"), (5, "нет значения"), ]

А когда списки обязаны иметь одинаковую длину, в Python 3.10+ лучше включить проверку:

zip(numbers, letters, strict=True)

Вместо тихой потери данных Python сразу выбросит ValueError.

Полезно при обработке таблиц, CSV, результатов API и параллельных наборов данных.

#Python #Programming #PythonTips

One Day Offer для Python-разработчиков!💚

15 августа открываем двери в команду Agent Execution Framework ⚡️

Коллеги создают платформу для GenAI‑агентов в банке — делают так, чтобы ИИ реально работал в серьёзных финпроцессах: с безопасностью, нагрузкой и пользой.

Чем предстоит заниматься:

✔️ развивать backend на Python ✔️ подключать LLM, инструменты, базы знаний и RAG ✔️ строить пайплайны оценки качества агентов ✔️ участвовать в архитектуре и ревью кода

Встречаемся 15 августа онлайн.

Регистрируйся по ссылке

Локальная детекция лиц на изображениях с помощью фреймворка MediaPipe.

Распознавание лиц на фото часто требует тяжелых моделей и сложной настройки компьютерного зрения. Фреймворк MediaPipe от Google позволяет находить лица на изображениях всего в несколько строк кода без использования сторонних облачных API. Мы запустим компактный скрипт на Python, который определит координаты лиц на изображении и выведет уровень уверенности модели.

Для начала установим библиотеку MediaPipe и пакет OpenCV для работы с изображениями.

pip install mediapipe opencv-python-headless

Зависимости успешно загружены и готовы к обработке графических файлов.

Запустим Python-скрипт для загрузки фреймворка MediaPipe и локальной детекции лиц на тестовом изображении.

import cv2, mediapipe as mp import numpy as np

img = np.zeros((300, 300, 3), dtype=np.uint8) cv2.imwrite("test.jpg", img)

mp_face = mp.solutions.face_detection with mp_face.FaceDetection(min_detection_confidence=0.5) as detector: image = cv2.imread("test.jpg") results = detector.process(cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2RGB)) print("MediaPipe Face Detection: Active. Detections:", results.detections)

Скрипт инициализировал детектор лиц и провел анализ тестового изображения.

# проверка (контрольный запуск импорта библиотеки MediaPipe) python3 -c "import mediapipe as mp; print('MediaPipe status: OK')"

Ожидаемый вывод: MediaPipe status: OK

# cleanup (удаление тестового файла и установленных библиотек) rm -f test.jpg && pip uninstall mediapipe opencv-python-headless -y

MediaPipe оптимизирован для работы на CPU и мобильных устройствах, обеспечивая высокую скорость работы без выделенного GPU. Используйте этот подход для модерации загружаемых фото, систем контроля доступа или автоматического кадрирования портретов.

👉 AI Ready | #практика

📣 Хакинг на Python + виртуальный диск с кодом

Актуальное практическое пособие по применению языка Python в задачах информационной безопасности, автоматизации пентеста и разработки собственных инструментов.

Современный прикладной курс для пентестеров, специалистов по кибербезопасности, разработчиков и исследователей, которые хотят не просто использовать готовые инструменты, а создавать собственные решения для автоматизации рутины и глубокого анализа систем.

— Книга отражает современные реалии 2025 года, включая актуальные библиотеки и подходы, делая упор на прикладной код, который можно адаптировать под конкретные задачи аудита или исследовательские проекты.

🖥 Скачиваем здесь

One Day Offer для Python-разработчиков!💚

15 августа открываем двери в команду Agent Execution Framework ⚡️

Коллеги создают платформу для GenAI‑агентов в банке — делают так, чтобы ИИ реально работал в серьёзных финпроцессах: с безопасностью, нагрузкой и пользой.

Чем предстоит заниматься:

✔️ развивать backend на Python ✔️ подключать LLM, инструменты, базы знаний и RAG ✔️ строить пайплайны оценки качества агентов ✔️ участвовать в архитектуре и ревью кода

Встречаемся 15 августа онлайн.

Регистрируйся по ссылке

Успейте зарегистрироваться на Международный конкурс по искусственному интеллекту для детей и молодёжи от Сбера и Альянса в сфере искусственного интеллекта!

👾 Организаторы подготовили задания по нескольким темам: разработка ИИ-агентов для кибербезопасности, системы восстановления изображений, решения для обработки обращений граждан, инструменты для выявления манипуляций в изображениях и другие.

🧑‍💻 Конкурсанты делятся на три категории: • «Начинающие» — до 13 лет включительно. Доступен только индивидуальный формат. Понадобятся базовые знания Python и основ классического машинного обучения; • «Школьники» — до 18 лет включительно (включая выпускников и студентов колледжей). Можно участвовать индивидуально или в команде до четырёх человек. В индивидуальном формате фокус сделан на задачах машинного обучения, а команды должны доработать решение до прототипа продукта; • «Студенты» — до 25 лет включительно (вузы и колледжи). Возможен индивидуальный или командный формат. Требования: уверенные навыки программирования на Python, знание методов классического и глубокого машинного обучения, опыт работы с ИИ-моделями.

🤩 Все задания готовят эксперты Сбера, компании из Альянса в сфере ИИ и технологические партнеры конкурса. Общий призовой фонд — 15,6 млн рублей.

👨‍🏫 Лучшие участники получат денежные призы и возможность пройти специальную образовательную программу от Центрального университета и Альянса в сфере ИИ.

💻 Конкурс проходит полностью онлайн. Регистрация открыта на сайте проекта до 15 сентября, а подробная информация об условиях участия и регистрации размещена на официальном сайте мероприятия.

#решения_и_сервисы_для_профессионального_сообщества

🔅 Python Functions for Data Science

📝 Learn how to save time and make your code more readable and reusable as you leverage the most powerful Python functions.

🌐 Author: Madecraft 🔰 Level: Intermediate ⏰ Duration: 1h 35m

✨ Join Best TG Channels https://t.me/addlist/0f6vfFbEMdAwODBk

⭐️ Join Our WhatsApp Channel https://whatsapp.com/channel/0029VaC7Weq29753hpcggW2A

👩‍💻 .gitignore на все случаи жизни

В официальном репозитории GitHub собраны готовые шаблоны для Python и сотен других технологий. Достаточно выбрать нужный стек и скопировать файл.

Полезный справочник, который пригодится практически в каждом проекте.

⛓ Ссылка на репозиторий

tags: #полезное

➡ Python Developer | 📲 MAX

One Day Offer для Python-разработчиков!💚

15 августа открываем двери в команду Agent Execution Framework ⚡️

Коллеги создают платформу для GenAI‑агентов в банке — делают так, чтобы ИИ реально работал в серьёзных финпроцессах: с безопасностью, нагрузкой и пользой.

Чем предстоит заниматься:

✔️ развивать backend на Python ✔️ подключать LLM, инструменты, базы знаний и RAG ✔️ строить пайплайны оценки качества агентов ✔️ участвовать в архитектуре и ревью кода

Встречаемся 15 августа онлайн.

Регистрируйся по ссылке

🔅 Python Functions for Data Science

📝 Learn how to save time and make your code more readable and reusable as you leverage the most powerful Python functions.

🌐 Author: Madecraft 🔰 Level: Intermediate ⏰ Duration: 1h 35m

📋 Topics: Data Analysis, Python

🔗 Join Learn Python for more courses