Python — July 2026

𝐓𝐢𝐩𝐬 𝐟𝐨𝐫 𝐏𝐲𝐭𝐡𝐨𝐧 𝐂𝐨𝐝𝐢𝐧𝐠 𝐢𝐧 𝐃𝐚𝐭𝐚 𝐀𝐧𝐚𝐥𝐲𝐭𝐢𝐜𝐬:

𝘐 𝘨𝘦𝘵 𝘴𝘰 𝘮𝘢𝘯𝘺 𝘲𝘶𝘦𝘴𝘵𝘪𝘰𝘯𝘴 𝘧𝘳𝘰𝘮 𝘥𝘢𝘵𝘢 𝘢𝘯𝘢𝘭𝘺𝘵𝘪𝘤𝘴 𝘢𝘴𝘱𝘪𝘳𝘢𝘯𝘵𝘴 𝘢𝘯𝘥 𝘱𝘳𝘰𝘧𝘦𝘴𝘴𝘪𝘰𝘯𝘢𝘭𝘴 𝘰𝘯 𝘩𝘰𝘸 𝘵𝘰 𝘨𝘢𝘪𝘯 𝘤𝘰𝘮𝘮𝘢𝘯𝘥 𝘰𝘧 𝘗𝘺𝘵𝘩𝘰𝘯.

📍𝐋𝐞𝐚𝐫𝐧 𝐂𝐨𝐫𝐞 𝐏𝐲𝐭𝐡𝐨𝐧 𝐋𝐢𝐛𝐫𝐚𝐫𝐢𝐞𝐬: Master Python libraries for data analytics, like -pandas for dataframes, -NumPy for numerical operations, -Matplotlib/Seaborn for plotting, -scikit-learn for machine learning.

📍𝐔𝐧𝐝𝐞𝐫𝐬𝐭𝐚𝐧𝐝 𝐂𝐨𝐧𝐜𝐞𝐩𝐭𝐬: Important concepts like list comprehensions, lambda functions, object-oriented programming, and error handling to write efficient code.

📍𝐔𝐬𝐞 𝐏𝐫𝐨𝐛𝐥𝐞𝐦-𝐒𝐨𝐥𝐯𝐢𝐧𝐠 𝐌𝐞𝐭𝐡𝐨𝐝𝐬: Apply data wrangling techniques, efficient loops, and vectorized operations in NumPy/pandas for optimized performance.

📍𝐃𝐨 𝐌𝐨𝐜𝐤 𝐏𝐫𝐨𝐣𝐞𝐜𝐭𝐬: Work on end-to-end Python analytics projects—data loading, cleaning, analysis, and visualization.

📍𝐋𝐞𝐚𝐫𝐧 𝐟𝐫𝐨𝐦 𝐏𝐚𝐬𝐭 𝐏𝐫𝐨𝐣𝐞𝐜𝐭𝐬: Review your previous Python projects to see where your code can be more efficient.

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

Polars Crash Course - Modern Data Frames in Python 🚀

The following tutorial by NeuralNine provides a one-hour introduction to Polars, moving from installation and core DataFrame operations to expressions, joins, lazy query planning, streaming, GPU parallelism, and plotting. It is useful for Python users who want a structured comparison with Pandas.

📽️: https://www.youtube.com/watch?v=OlsRyy-au0E

If you want to get a job as a machine learning engineer, don’t start by diving into the hottest libraries like PyTorch,TensorFlow, Langchain, etc.

Yes, you might hear a lot about them or some other trending technology of the year...but guess what!

Technologies evolve rapidly, especially in the age of AI, but core concepts are always seen as more valuable than expertise in any particular tool. Stop trying to perform a brain surgery without knowing anything about human anatomy.

Instead, here are basic skills that will get you further than mastering any framework:

𝐌𝐚𝐭𝐡𝐞𝐦𝐚𝐭𝐢𝐜𝐬 𝐚𝐧𝐝 𝐒𝐭𝐚𝐭𝐢𝐬𝐭𝐢𝐜𝐬 - My first exposure to probability and statistics was in college, and it felt abstract at the time, but these concepts are the backbone of ML.

You can start here: Khan Academy Statistics and Probability - https://www.khanacademy.org/math/statistics-probability

𝐋𝐢𝐧𝐞𝐚𝐫 𝐀𝐥𝐠𝐞𝐛𝐫𝐚 𝐚𝐧𝐝 𝐂𝐚𝐥𝐜𝐮𝐥𝐮𝐬 - Concepts like matrices, vectors, eigenvalues, and derivatives are fundamental to understanding how ml algorithms work. These are used in everything from simple regression to deep learning.

𝐏𝐫𝐨𝐠𝐫𝐚𝐦𝐦𝐢𝐧𝐠 - Should you learn Python, Rust, R, Julia, JavaScript, etc.? The best advice is to pick the language that is most frequently used for the type of work you want to do. I started with Python due to its simplicity and extensive library support, and it remains my go-to language for machine learning tasks.

You can start here: Automate the Boring Stuff with Python - https://automatetheboringstuff.com/

𝐀𝐥𝐠𝐨𝐫𝐢𝐭𝐡𝐦 𝐔𝐧𝐝𝐞𝐫𝐬𝐭𝐚𝐧𝐝𝐢𝐧𝐠 - Understand the fundamental algorithms before jumping to deep learning. This includes linear regression, decision trees, SVMs, and clustering algorithms.

𝐃𝐞𝐩𝐥𝐨𝐲𝐦𝐞𝐧𝐭 𝐚𝐧𝐝 𝐏𝐫𝐨𝐝𝐮𝐜𝐭𝐢𝐨𝐧: Knowing how to take a model from development to production is invaluable. This includes understanding APIs, model optimization, and monitoring. Tools like Docker and Flask are often used in this process.

𝐂𝐥𝐨𝐮𝐝 𝐂𝐨𝐦𝐩𝐮𝐭𝐢𝐧𝐠 𝐚𝐧𝐝 𝐁𝐢𝐠 𝐃𝐚𝐭𝐚: Familiarity with cloud platforms (AWS, Google Cloud, Azure) and big data tools (Spark) is increasingly important as datasets grow larger. These skills help you manage and process large-scale data efficiently.

You can start here: Google Cloud Machine Learning - https://cloud.google.com/learn/training/machinelearning-ai

I love frameworks and libraries, and they can make anyone's job easier.

But the more solid your foundation, the easier it will be to pick up any new technologies and actually validate whether they solve your problems.

Best Data Science & Machine Learning Resources: https://topmate.io/coding/914624

All the best 👍👍

✔ Print all values

print(student.values())

✔ Add a new key

student["country"] = "India"

print(student)

✔ Update a value

student["age"] = 23

print(student)

💡 Dictionaries are one of the most powerful data structures in Python and are widely used to store structured data like JSON, APIs, and database records.

💬 Tap ❤️ if this helped you learn Python faster!

📚 Python Real-World Projects: Craft your Python portfolio with deployable applications (2023) ✍️ Автор: Steven F. Lott

Внутри тебя ждет 12 практических проектов и необходимая база:

❣️ Основные артефакты приложения, включая документацию и тестовые сценарии

❣️ Подходы к получению данных: обработку файлов, RESTful API и SQL-запросы

❣️ Как создать notebook для анализа данных, чтобы определить свойства исходных данных

❣️ Как писать приложения для валидации, очистки, преобразования и нормализации данных

❣️ Базовые методы графического анализа для визуализации данных

❣️ Основы построения инструментов для одномерного и многомерного статистического анализа

❣️ Как создавать отчёты из исходных данных с помощью инструментов публикации в JupyterLab

🔗 Скачать

📲 Мы в MAX

👉@programmist_of

🚀 How to Land a Data Analyst Job Without Experience?

Many people asked me this question, so I thought to answer it here to help everyone. Here is the step-by-step approach i would recommend:

✅ Step 1: Master the Essential Skills

You need to build a strong foundation in:

🔹 SQL – Learn how to extract and manipulate data 🔹 Excel – Master formulas, Pivot Tables, and dashboards 🔹 Python – Focus on Pandas, NumPy, and Matplotlib for data analysis 🔹 Power BI/Tableau – Learn to create interactive dashboards 🔹 Statistics & Business Acumen – Understand data trends and insights

Where to learn? 📌 Google Data Analytics Course 📌 SQL – Mode Analytics (Free) 📌 Python – Kaggle or DataCamp

✅ Step 2: Work on Real-World Projects

Employers care more about what you can do rather than just your degree. Build 3-4 projects to showcase your skills.

🔹 Project Ideas:

✅ Analyze sales data to find profitable products ✅ Clean messy datasets using SQL or Python ✅ Build an interactive Power BI dashboard ✅ Predict customer churn using machine learning (optional)

Use Kaggle, Data.gov, or Google Dataset Search to find free datasets!

✅ Step 3: Build an Impressive Portfolio

Once you have projects, showcase them! Create: 📌 A GitHub repository to store your SQL/Python code 📌 A Tableau or Power BI Public Profile for dashboards 📌 A Medium or LinkedIn post explaining your projects

A strong portfolio = More job opportunities! 💡

✅ Step 4: Get Hands-On Experience

If you don’t have experience, create your own! 📌 Do freelance projects on Upwork/Fiverr 📌 Join an internship or volunteer for NGOs 📌 Participate in Kaggle competitions 📌 Contribute to open-source projects

Real-world practice > Theoretical knowledge!

✅ Step 5: Optimize Your Resume & LinkedIn Profile

Your resume should highlight: ✔️ Skills (SQL, Python, Power BI, etc.) ✔️ Projects (Brief descriptions with links) ✔️ Certifications (Google Data Analytics, Coursera, etc.)

Bonus Tip: 🔹 Write "Data Analyst in Training" on LinkedIn 🔹 Start posting insights from your learning journey 🔹 Engage with recruiters & join LinkedIn groups

✅ Step 6: Start Applying for Jobs

Don’t wait for the perfect job—start applying! 📌 Apply on LinkedIn, Indeed, and company websites 📌 Network with professionals in the industry 📌 Be ready for SQL & Excel assessments

Pro Tip: Even if you don’t meet 100% of the job requirements, apply anyway! Many companies are open to hiring self-taught analysts.

You don’t need a fancy degree to become a Data Analyst. Skills + Projects + Networking = Your job offer!

🔥 Your Challenge: Start your first project today and track your progress!

Share with credits: https://t.me/sqlspecialist

Hope it helps :)

📚 Build Your Own Robot: Using Python, CRICKIT, and Raspberry PI (2024) ✍️ Автор: Marwan Alsabbagh

Это не просто книга, а полноценный гайд, как создать собственного железного друга на базе простых компонентов и с минимальными затратами.

🗜 Что внутри:

▪️Простой Python-код для управления моторами и сенсорами ▪️Камеры для захвата фото и даже распознавания лиц ▪️Создание веб-приложения для удалённого управления роботом ▪️Управление джойстиком ▪️Чтение QR-кодов, чтобы находить и идентифицировать объекты

🐍 Здесь не нужно быть инженером-электронщиком. Всё, что тебе нужно — это минимальные знания Python и готовность собрать робота из доступных компонентов, используя отвертку.

💡 Чему ты научишься:

▪️Управлению моторами и сенсорами ▪️Основам компьютерного зрения ▪️Разработке простых веб-приложений для контроля робота

🔗 Скачать

📲 Мы в MAX

👉 @bfbook

😀😃😄😁😆 Python-разработчик (Junior)

Зарплата: 80 000 руб.

✅ Без опыта ✅ Удаленно

Требования: - знание Python и базовых принципов веб-разработки - опыт работы с Django или FastAPI - понимание работы с PostgreSQL, SQLite - желание учиться и расти - базовое знание английского языка

Обязанности: - разработка и поддержка веб-сервисов на Python - работа над API для мобильного приложения и сайта - автоматизация бизнес-процессов - оптимизация систем хранения данных - тестирование и улучшение кода

Условия: - работа с современным стеком технологий - наставничество от опытного разработчика - дружелюбная команда и атмосфера роста - удаленная работа, оценивается результат - бесплатные тренировки в клубе и скидки.

Откликнуться

┃Получай больше вакансий ┃и подработок в нашем боте ┃ @jobprbot ⬇️⬇️⬇️⬇️⬇️⬇️⬇️⬇️⬇️ 🎓 БЕСПЛАТНЫЕ КУРСЫ ⬇️⬇️⬇️⬇️⬇️⬇️⬇️⬇️⬇️ ✈️ Вакансии для новичков

📖 Изучаем квантовые вычисления на Python и Q#

Квантовые компьютеры обеспечивают радикальный скачок в скорости и вычислительной мощи. Совсем скоро могут появиться усовершенствованные научные модели и новые рубежи в криптографии, которые были немыслимы при использовании классических вычислений. Комплект инструментов для квантовой разработки от компании Microsoft и язык Q# предоставляют вам возможность поупражняться в квантовых вычислениях, даже если вы не знаете математику или физику на продвинутом уровне.

➡️ Скачать бесплатно

IT библиотека || #Python #QSHarp

#АнализДанных #DataScience 2026

Думай как аналитик. Статистика и данные с примерами на Python. 3-е изд.

Автор: Аллен Дауни

Умение писать код — это все, что нужно, чтобы извлекать из данных ценные выводы и находить ответы на сложные вопросы. В этом полностью переработанном издании статистические концепции представлены не в виде громоздких математических формул, а как стройный вычислительный процесс на языке Python. На практических примерах с использованием реальных датасетов изучите весь цикл разведочного анализа данных — от первичной обработки данных и подсчета статистик до выявления закономерностей и проверки гипотез.

Являетесь ли вы специалистом data science, инженером-разработчиком или просто интересуетесь данными, вы быстро освоите такие популярные инструменты, как NumPy, SciPy и Pandas. Познакомьтесь с функциями распределения, статистическими зависимостями между переменными, методами визуализации и многими другими концепциями. Кроме того, все главы книги доступны в виде Jupyter-блокнотов, позволяющих читать текст, запускать код и выполнять упражнения, не переключаясь между инструментами.

При написании этой книги я исходил из того, что вы знакомы с основами языка Python, в том числе объектно-ориентированным программированием. Знакомство с библиотеками NumPy и Pandas будет полезно, но необязательно: я дам все необходимые пояснения. Я также предполагаю, что вы знакомы с основными понятиями математики, например логарифмами и суммированием. От вас не требуется знание линейной алгебры или математического анализа. Один раз я буду говорить о производных и интегралах, но если вы не знакомы с этими понятиями, ничего страшного. И наконец, знаний статистики для чтения книги не требуется.

Знакомьтесь — дайджест вакансий в аналитику 💚

📎 Старший аналитик данных в команде маркетинга будет работать над системой оценки долгосрочного влияния медиа на бизнес Авито через бренд-метрики, участвовать в разработке LLM-фреймворка для улучшения рекламных роликов.

#аналитика #аналитикаданных #python #senior

📎 Старший аналитик данных в команде Ad Intelligence станет развивать алгоритмы оптимизации рекламной нагрузки на пользователей Авито, проводить эксперименты, совершенствовать ML-алгоритмы для рекламодателей.

#аналитика #аналитикаданных #рекламаирекламныетехнологии #SQL #python #senior

📎 Аналитик данных в команде Performance Money возьмёт на себя запуски A/B-тестов, поиск новых подходов для монетизации продуктов и разработку мониторинга для отслеживания их здоровья.

#аналитика #аналитикаданных #монетизация #SQL #python #analytics_career

Подборка вакансий на 22.07.2026

🖥 Frontend Strong Junior Frontend Developer (Vue.js / Nuxt.js)

⚙️ Backend Tech Lead / Solution Architect (Java / Go) (от 400 000 ₽ на руки) Senior Python Developer / Tech Lead (FastAPI) Senior Backend разработчик (Rust / PHP / Go) Senior Backend Developer (Node.js /Nest.js) Senior Backend Developer (Node.js) Middle Backend разработчик (Python) Python Engineer (backend) Team Lead Backend / Руководитель группы разработки MedTech (Python/Django) Senior Node.js / NestJS Developer Java Developer Backend Software Engineer (Node.js/NestJS) (до 4000$ gross) Tech Lead / Software Architect (Backend) Senior Backend Engineer (Python) Senior Go/Python Backend Developer Senior Kotlin Developer ($5,000–8,000 gross) Lead PHP Developer / Backend Team Lead (4.000$ — 6.500$) Middle/Senior Golang Developer (2000$-5000$) .NET Senior+ developer (до 30$/час) Руководитель группы разработки

🔀 Fullstack Senior Full StackDeveloper (Team Lead) (от 400 000 рублей в месяц) Senior Fullstack SDE (600 000 – 900 000 тг) Full Stack инженер на внедрение Enterprise Vibe Coding Full-stack разработчик AI-продуктов Fullstack Developer (Browser Extension)

📊 Data Data Engineer / DWH Developer (от 3000$ net (обсуждается по результатам интервью))

🤖 ML / AI AI Agentic Engineer ML Engineer (120 000 руб. после вычета налогов) Архитектор решений (Data/AI)

🛠 DevOps Системный администратор (net 120 -200 тыс. в зависимости от опыта и навыков) Инженер по инфраструктуре сетевых сервисов (DevOps/SRE) (от 4000 до 8000 $)

⚡️Хотите понять, как объединить UI и API-тесты в одном инструменте и писать надёжные автотесты на Python без лишних сложностей?

30 июля в 20:00 МСК разберём Playwright: от ключевых сущностей до реальных примеров. На уроке покажем, как написать UI-тест и API-тест на Python, объясним, где Playwright выигрывает и как ускорить проверку приложения.

Урок полезен инженерам по автоматизации на Python, специалистам с других языков и новичкам — получите чёткие шаблоны и понимание, как применять Playwright в реальных проектах.

⏰Открытый урок пройдёт в преддверии старта курса «Автоматизатор тестирования на Python». Это возможность оценить глубину и практическую пользу обучения. Зарегистрируйтесь: https://vk.cc/cZO3un

Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576, www.otus.ru

Мне кажется, главная ошибка новичков в аналитике (и в принципе) - хаотично учить всё подряд.

Сегодня SQL, завтра Python, потом Power BI, потом ещё какой-нибудь курс по продуктовым метрикам - в итоге знаний вроде становится больше, а системного понимания аналитики нет.

Проблема в том, что работодатели оценивают не только базовые навыки, но и то, как вы думаете, какие задачи решали и можете ли вы нормально объяснить своё решение на собеседовании. Именно поэтому многие месяцами учатся, рассылают резюме и получают только отказы.

У Симулейтив будет бесплатный урок про то, как выглядит путь к первой работе аналитиком в 2026 году. Проводит эфир Андрон Алексанян - аналитик с опытом 9 лет и СEO Симулейтив.

Вы узнаете:

🔶Какие навыки действительно проверяют на собеседованиях; 🔶Что должно быть в портфолио, чтобы его открывали работодатели; 🔶Почему многие резюме аналитиков сразу отправляются в отказ; 🔶Как искать работу без коммерческого опыта; 🔶Какие преимущества есть у кандидатов после 30, 40 и даже 50 лет; 🔶Какие ошибки чаще всего мешают получить первый оффер. Дополнительно на эфире разберут реальные примеры резюме и портфолио кандидатов, которые смогли пройти отбор.

🎁 ПОЛУЧИТЕ 3 КУРСА (PYTHON, SQL, PANDAS) В ПОДАРОК ЗА РЕГИСТРАЦИЮ НА ЭФИР!

Эти курсы - база для того чтобы вкатиться в профессию!

Если хотите войти в аналитику и перестать тратить время на лишнее обучение — этот урок поможет понять, на чем действительно стоит сосредоточиться.

🛎️Регистрируйтесь, эфир совсем скоро!

🙂 Новая вакансия

📍Разработка

Lead Backend Engineer (Payments Team) Удалённо (Мир)

About InvestEngine InvestEngine is a fast-growing fintech based in London, on a mission to make ETF investing simple and accessible. Over 150,000 clients have trusted us with more than £3 billion in assets — and we're just getting started.

About the Role We're looking for a Lead Backend Engineer to join and lead our Payments Team. This is a hands-on leadership role combining backend engineering, technical ownership, and team leadership. The Payments Team owns one of the most business-critical domains at InvestEngine, responsible for payment flows, external provider integrations, transaction reliability, and operational efficiency. The team is entering an exciting stage where we are looking for a strong technical leader who can help simplify complex systems, improve reliability, drive architectural improvements, and scale both the platform and the team.

What You'll Do — Design, develop, and maintain backend services in Python 3.11 using Django / DRF — Lead technical initiatives across payments infrastructure and integrations — Drive improvements in system reliability, observability, and operational excellence — Work closely with Product, Operations, Compliance, and external partners — Investigate production issues and identify root causes rather than temporary fixes — Improve legacy systems and reduce technical debt — Lead architectural discussions and technical decision-making — Mentor engineers through code reviews, pairing, and technical guidance — Take ownership of delivery, planning, and execution of complex projects — Help grow and develop the engineering team

What We're Looking For — 5+ years of backend development experience — Strong Python and Django experience — Experience leading projects or engineering teams — Strong understanding of distributed systems, integrations, and system reliability — Experience working with complex legacy systems and technical debt — Ability to drive clarity in ambiguous situations — Excellent communication and stakeholder management skills — Strong ownership mindset and proactive approach to problem-solving — English (B2 level or higher) and fluent Russian

Nice to Have — Experience in fintech, payments, banking, or other highly regulated industries — Experience with AWS, Docker, MySQL, Redis, RabbitMQ, or Kafka — Experience leading modernization or system migration initiatives

How We Work We’re a lean, collaborative team where developers help shape architecture, product direction, and engineering culture. You’ll have real impact, autonomy, and the trust to build solutions that scale with the business — without micromanagement or heavy bureaucracy.

What We Offer — Direct impact — work on business-critical systems and influence core architecture — Strategic leadership opportunities — grow into a central technical role as we scale — Modern tech stack — Python 3.11, Django, MySQL, Redis, AWS, GitHub, TeamCity — Remote-first and flexible — work from anywhere, on your own schedule — Unlimited vacation — take the time you need, when you need it — A supportive, experienced team that values quality, learning, and delivering results

Hiring Process 1 Intro call with our Talent team 2 Technical interview with the Backend team 3 Final conversation with our CTO ‍ Fast and clear process — typically 1–2 weeks from first call to offer.

👀 Откликнуться: https://careers.investengine.com/jobs/6227642-lead-backend-engineer-payments-team

———

🖤 Разместить вакансию 💚 Джунам 🫶 Удалёнка джунам 💜 За рубежом 💚 Разрабам 💖 Дизайнерам 🟠 Маркетологам 🖤 HR 💜 QA 🟡 Менеджерам 🔴 Аналитикам

мы также есть там, куда всех хотят отправить — https://max.ru/it_vakansii_jobs

PetrPy Meetup Moscow

вс, 26 июля 2026, 12:00 (GMT+03:00)

Россия, Москва

Встречаемся на ВДНХ, чтобы разобрать самый сок после PyCon Russia: свежие новости Python и CPython, технические открытия, новые инструменты, идеи и профессиональные инсайты с конференции.

Пообщаемся со спикерами и участниками PyCon Russia, обсудим развитие Python, open source, карьеру и международные конференции. Прогуляемся по ВДНХ, а после продолжим общение в кафе.

Группа встречи: https://t.me/petrpy Там же и точка встречи.

IT мероприятия России — мы собрали все самые топовые IT-события в одном месте

🔶 One Day Offer для Python Lead Developer, Сбер Локация: #Москва, #Петербург, #Самара Откликнуться До 7 августа

🔶 Преподаватель курса «Язык программирования Python», Центральный университет Локация: #Москва Откликнуться

📖Pandas for Everyone: Python Data Analysis, 2nd Edition

В этой книге собраны практические знания и идеи для решения реальных проблем с помощью Pandas, даже если вы новичок в анализе данных на языке Python. Автор знакомит с ключевыми понятиями на простых, но практических примерах, постепенно развивая их для решения более сложных, реальных проблем науки о данных, таких как использование регуляризации для предотвращения чрезмерной подгонки данных или когда использовать методы машинного обучения без контроля для поиска основной структуры в наборе данных.

➡️ Скачать бесплатно

IT библиотека || #ENG #Pandas

ابزار Mellea: کتابخانه پایتون برای ساخت برنامه‌های LLM قابل پیش‌بینی

فراخوانی معمولی LLM  همیشه موفقیت آمیز نیست ؛ مدل ممکنه فرمت را رعایت نکند یا یه چیز ضروری را از قلم بیندازد، یا پاسخی بدهد که بررسی‌اش سخت باشد.

کتابخانه Mellea پیشنهاد می‌دهد چنین سیستم‌هایی را به‌صورت برنامه‌های generative تایپ‌شده بنویسید.

کافی است یک تابع پایتون توصیف کنید: from pydantic import BaseModel from mellea import generative, start_session

class UserProfile(BaseModel):     name: str     age: int

@generative def extract_user(text: str) -> UserProfile:     """نام و سن کاربر را استخراج کن."""

m = start_session() user = extract_user(     m,     text="Alice is 31 years old." ) کتابخانه Mellea عبارت docstring را به دستورالعمل تبدیل می‌کند، annotationهای نوع را به ساختار پاسخ، و سپس نتیجه را اعتبارسنجی می‌کند و در صورت نیاز، تولید پاسخ را به‌طور خودکار تکرار می‌کند.

لینک پروژه https://github.com/generative-computing/mellea

🆔 @python4all_pro

🧩لینک کانال در بله 👇👇 https://ble.ir/Python4all_pro

🐍 FREE COURSE: Python Fundamentals for Beginners

Absolute beginners welcome — 910K+ learners have already taken this one.

What you'll learn: • Python basics: variables, data types, operators • Loops, conditionals & string manipulation • Data structures: lists, tuples, dictionaries, sets • Functions & Object-Oriented Programming • File handling, exception handling & RegEx • Testing with Pytest + using GitHub Copilot ⏱ 3.75 hours | ⭐ 4.55 rating | 🎓 Certificate available | 🆓 100% Free Learning

🔗 Enroll for FREE: t.ly/G2iFB

Share with someone who's been putting off learning to code 👇

⚡ Почему аналитики данных так востребованы и как стать аналитиком в 2026 году?

Большинство новичков совершают одну и ту же ошибку: учат всё подряд. SQL, Python, Power BI, статистика… Но работодатели оценивают кандидатов не только по базовым навыкам, но и по другим критериям. Из-за этого многие месяцами рассылают резюме и получают только отказы или полное игнорирование.

Андрон Алексанян - аналитик с опытом 9 лет и СEO Симулейтив проведет бесплатный урок и покажет, как выглядит путь к первой работе аналитиком в 2026 году.

Вы узнаете: 🔶Какие навыки действительно проверяют на собеседованиях; 🔶Что должно быть в портфолио, чтобы его открывали работодатели; 🔶Почему многие резюме аналитиков сразу отправляются в отказ; 🔶Как искать работу без коммерческого опыта; 🔶Какие преимущества есть у кандидатов после 30, 40 и даже 50 лет; 🔶Какие ошибки чаще всего мешают получить первый оффер. Дополнительно на эфире разберем реальные примеры резюме и портфолио кандидатов, которые смогли пройти отбор.

🎁 ПОЛУЧИТЕ 3 КУРСА (PYTHON, SQL, PANDAS) В ПОДАРОК ЗА РЕГИСТРАЦИЮ НА ЭФИР!

Эти курсы - база для того чтобы вкатиться в профессию!

Если вы хотите войти в аналитику и перестать тратить время на лишнее обучение — этот урок поможет понять, на чем действительно стоит сосредоточиться.

🛎️Регистрируйтесь, эфир совсем скоро!

Дайджест новых курсов на платформе Stepik 🏆

Часть 1

⚡️ Программирование и разработка

— VSCode — лучшая IDE для Python (курс для новичков) (Бесплатный)

Курс по VSCode: Полное руководство от установки до проф. уровня. Вы научитесь создавать проекты, связывать их с git, пользоваться дебагером и другими продвинутыми возможностями. Идеально для аналитиков и разработчиков любого уровня.

— CMake

Программа включает в себя базовый и углубленный курсы, которые охватывают практически все необходимое для реализации персональных проектов и коммерческой разработки.

— Заметки о Django (Бесплатный)

Это практический набор проверенных ссылок, личных рекомендаций и готовых примеров по Django REST Framework. Вместе мы создадим учебный проект, чтобы вы увидели DRF в деле и могли применять эти знания даже в FastAPI-проектах.

— Объектно-ориентированного программирование на C#.NET с примерами

Курс о том, как правильное использование подходов ООП в C# может существенно упростить жизнь разработчика.

— Rust с нуля до многопоточности: владение, трейты, async

Полный курс по Rust для тех, кто хочет изучить этот мощный язык. Разберем владение и заимствование — то, на чем спотыкается большинство новичков, — и дойдем до трейтов, обобщений, обработки ошибок, многопоточности и async, а множество заданий поможет закрепить все знания на практике.

— C++ Для начинающих

Начни путь в программировании вместе с C++. Курс поможет освоить основы языка и научиться писать небольшие программы.

— Python: собеседования / Часть 2

Более трёхсот ключевых вопросов с объяснениями по направлению Python backend-разработчик. Системная подготовка к собеседованию на позицию уровня Middle.

— Создание сайта с нуля: Frontend, Backend и публикация в интернет

Научитесь делать сайты с нуля на простых и понятных примерах.

⚡️ DevOps, сети и системное администрирование

— Linux и большой практикум по компьютерным сетям

Программа объединяет два курса в единую траекторию обучения. Сначала формируем уверенную базу по Linux, после чего знания применяем в большом практикуме по сетевой инфраструктуре, диагностике и автоматизации. Работаем с Linux (Ubuntu), Cisco, Eltex, Ansible, GNS3.

— Сети k8s краш-курс  (Бесплатный)

Быстро освой сетевые возможности Kubernetes в этом краш-курсе. Изучи CNI и службы, чтобы обеспечить надежную и безопасную связь между контейнерами.

⚡️ Тестирование и QA

— Основы тестирования с применением AI

QA интенсив: База для QA по AI — теория тестирования, HTTP, DevTools, тест-кейсы и нейросеть в работе QA. Для новичков и тех, кто хочет систематизировать базу и научиться использовать ChatGPT/DeepSeek для багов, файлов и ТЗ — не вместо QA, а вместе с ним.

— Практикум по Java для QA Auto

Практикум по Java для QA Auto — практический курс для начинающих QA-инженеров, нацеленный на освоение основ автоматизации тестирования на Java через реальные задачи и примеры.

⚡️ Аналитика и Data Engineering

— DE-практикум: Docker, Spark, Postgres, Airflow, S3. Поток 5

Живой DE-практикум для тех, у кого уже есть рабочий SQL и кто хочет руками пройти путь от локального стенда до DWH, ETL, Airflow, Spark и BI.

— Apache Flink для дата-инженера (Бесплатный)

Практический курс по Apache Flink для дата-инженеров: от первой stream job до DataStream API, Flink SQL, Kafka, event time, watermarks, state, checkpoint/savepoint, backpressure, тестирования и production-пайплайнов.

— Streamlit: создание интерактивных dashboards на Python

Научитесь создавать современные интерактивные dashboards на Python с помощью Streamlit. От первой загрузки CSV до полноценного web-приложения с графиками, фильтрами, редактированием данных и публикацией в интернете.

— dbt с нуля — DWH на ClickHouse

Практический курс по dbt на сквозном проекте: построите хранилище данных по медальонной архитектуре, используя ClickHouse. Успейте купить курс по сниженной цене.

А если вы футбольный болельщик и немного знаете Python, то вы можете посмотреть на любимую игру иначе с курсом

⚽️ Статистика и анализ данных в футболе с Python

#stepik #новые_курсы #IT_курсы #ИИ

В Python есть словарь, который умеет менять порядок элементов без пересоздания - OrderedDict из collections.

Например, move_to_end() перемещает ключ в конец:

from collections import OrderedDict

data = OrderedDict([ ("python", 1), ("django", 2), ("fastapi", 3), ])

data.move_to_end("python")

print(data) # django, fastapi, python

А с last=False ключ можно отправить в начало:

data.move_to_end("fastapi", last=False)

Обычные dict тоже сохраняют порядок вставки, но OrderedDict полезен, когда порядок нужно активно менять: для LRU-кэшей, очередей, приоритетов и истории действий.

این جزوه مفاهیم پایه‌ای آمار و احتمال را برای ورود به علم داده (Data Science) آموزش می‌دهد. مفاهیم اصلی شامل: تعریف داده و فضای نمونه رویدادها (Events) توزیع‌های گسسته و پیوسته (Discrete & Continuous Distributions) احتمال شرطی (Conditional Probability) قانون بیز (Bayes' Theorem) متغیرهای تصادفی (Random Variables) هدف اصلی: تبدیل آمار و احتمال از فرمول‌های خشک به یک ابزار قابل‌فهم برای تحلیل داده در پروژه‌های واقعی و Machine Learning.

این جزوه بر اساس این ویدیو گردآوری شده https://www.youtube.com/playlist?list=PLWv23ocV_hYb7d2LS4W4FrO108B7uz-M0

🆔 @python4all_pro

🧩لینک کانال در بله 👇👇 https://ble.ir/Python4all_pro