Python — August 2026

Steps to become a data analyst

Learn the Basics of Data Analysis: Familiarize yourself with foundational concepts in data analysis, statistics, and data visualization. Online courses and textbooks can help. Free books & other useful data analysis resources - https://t.me/learndataanalysis

Develop Technical Skills: Gain proficiency in essential tools and technologies such as:

SQL: Learn how to query and manipulate data in relational databases. Free Resources- @sqlanalyst

Excel: Master data manipulation, basic analysis, and visualization. Free Resources- @excel_analyst

Data Visualization Tools: Become skilled in tools like Tableau, Power BI, or Python libraries like Matplotlib and Seaborn. Free Resources- @PowerBI_analyst

Programming: Learn a programming language like Python or R for data analysis and manipulation. Free Resources- @pythonanalyst

Statistical Packages: Familiarize yourself with packages like Pandas, NumPy, and SciPy (for Python) or ggplot2 (for R).

Hands-On Practice: Apply your knowledge to real datasets. You can find publicly available datasets on platforms like Kaggle or create your datasets for analysis.

Build a Portfolio: Create data analysis projects to showcase your skills. Share them on platforms like GitHub, where potential employers can see your work.

Networking: Attend data-related meetups, conferences, and online communities. Networking can lead to job opportunities and valuable insights.

Data Analysis Projects: Work on personal or freelance data analysis projects to gain experience and demonstrate your abilities.

Job Search: Start applying for entry-level data analyst positions or internships. Look for job listings on company websites, job boards, and LinkedIn. Jobs & Internship opportunities: @getjobss

Prepare for Interviews: Practice common data analyst interview questions and be ready to discuss your past projects and experiences.

Continual Learning: The field of data analysis is constantly evolving. Stay updated with new tools, techniques, and industry trends.

Soft Skills: Develop soft skills like critical thinking, problem-solving, communication, and attention to detail, as they are crucial for data analysts.

Never ever give up: The journey to becoming a data analyst can be challenging, with complex concepts and technical skills to learn. There may be moments of frustration and self-doubt, but remember that these are normal parts of the learning process. Keep pushing through setbacks, keep learning, and stay committed to your goal.

ENJOY LEARNING 👍👍

Complete 3-months roadmap to learn Artificial Intelligence (AI) 👇👇

### Month 1: Fundamentals of AI and Python

Week 1: Introduction to AI - Key Concepts: What is AI? Categories (Narrow AI, General AI, Super AI), Applications of AI. - Reading: Research papers and articles on AI. - Task: Watch introductory AI videos (e.g., Andrew Ng's "What is AI?" on Coursera).

Week 2: Python for AI - Skills: Basics of Python programming (variables, loops, conditionals, functions, OOP). - Resources: Python tutorials (W3Schools, Real Python). - Task: Write simple Python scripts.

Week 3: Libraries for AI - Key Libraries: NumPy, Pandas, Matplotlib, Scikit-learn. - Task: Install libraries and practice data manipulation and visualization. - Resources: Documentation and tutorials on these libraries.

Week 4: Linear Algebra and Probability - Key Topics: Matrices, Vectors, Eigenvalues, Probability theory. - Resources: Khan Academy (Linear Algebra), MIT OCW. - Task: Solve basic linear algebra problems and write Python functions to implement them.

---

### Month 2: Core AI Techniques & Machine Learning

Week 5: Machine Learning Basics - Key Concepts: Supervised, Unsupervised learning, Model evaluation metrics. - Algorithms: Linear Regression, Logistic Regression. - Task: Build basic models using Scikit-learn. - Resources: Coursera’s Machine Learning by Andrew Ng, Kaggle datasets.

Week 6: Decision Trees, Random Forests, and KNN - Key Concepts: Decision Trees, Random Forests, K-Nearest Neighbors (KNN). - Task: Implement these algorithms and analyze their performance. - Resources: Hands-on Machine Learning with Scikit-learn.

Week 7: Neural Networks & Deep Learning - Key Concepts: Artificial Neurons, Forward and Backpropagation, Activation Functions. - Framework: TensorFlow, Keras. - Task: Build a simple neural network for a classification problem. - Resources: Fast.ai, Coursera Deep Learning Specialization by Andrew Ng.

Week 8: Convolutional Neural Networks (CNN) - Key Concepts: Image classification, Convolution, Pooling. - Task: Build a CNN using Keras/TensorFlow to classify images (e.g., CIFAR-10 dataset). - Resources: CS231n Stanford Course, Fast.ai Computer Vision.

---

### Month 3: Advanced AI Techniques & Projects

Week 9: Natural Language Processing (NLP) - Key Concepts: Tokenization, Embeddings, Sentiment Analysis. - Task: Implement text classification using NLTK/Spacy or transformers. - Resources: Hugging Face, Coursera NLP courses.

Week 10: Reinforcement Learning - Key Concepts: Q-learning, Markov Decision Processes (MDP), Policy Gradients. - Task: Solve a simple RL problem (e.g., OpenAI Gym). - Resources: Sutton and Barto’s book on Reinforcement Learning, OpenAI Gym.

Week 11: AI Model Deployment - Key Concepts: Model deployment using Flask/Streamlit, Model Serving. - Task: Deploy a trained model using Flask API or Streamlit. - Resources: Heroku deployment guides, Streamlit documentation.

Week 12: AI Capstone Project - Task: Create a full-fledged AI project (e.g., Image recognition app, Sentiment analysis, or Chatbot). - Presentation: Prepare and document your project. - Goal: Deploy your AI model and share it on GitHub/Portfolio.

### Tools and Platforms: - Python IDE: Jupyter, PyCharm, or VSCode. - Datasets: Kaggle, UCI Machine Learning Repository. - Version Control: GitHub or GitLab for managing code.

Free Books and Courses to Learn Artificial Intelligence👇👇

Introduction to AI for Business Free Course

Top Platforms for Building Data Science Portfolio

Artificial Intelligence: Foundations of Computational Agents Free Book

Learn Basics about AI Free Udemy Course

Amazing AI Reverse Image Search

By following this roadmap, you’ll gain a strong understanding of AI concepts and practical skills in Python, machine learning, and neural networks.

Join @free4unow_backup for more free courses

ENJOY LEARNING 👍👍

Как распаковать кортеж, список и объект range с помощью одной звёздочки в Python.

👉 @PythonPortal

Python And Flask Framework Complete Course

Python-Powered Proficiency: Depth Introduction To Python Programming And Python Web Framework Flask.…

🏷 Category: it-and-software 🌍 Language: English (US) 👥 Students: 292,248 students ⭐️ Rating: 4.5/5.0 (2,187 reviews) 🏃‍♂️ Enrollments Left: N/A ⏳ Expires In: N/A 💰 Price: $34.79 ⟹ FREE 🆔 Coupon: 25BBPMXNVD35

⚡ Opens instantly — your free link unlocks on its own in seconds, no ad required.

💎 By: https://t.me/Udemy26 #Python #DataScience #Automation #FreeCourse #Udemy #OnlineLearning

Разработчик на Python в команду Warden #гибрид #офис Компания: Яндекс

☑️Какие задачи вас ждут -Построить надёжный распределённый сервис, который может пережить падение двух ДЦ Вам предстоит развивать систему, которой пользуются сервисы Яндекса с миллионами инстансов. У нас есть десятки тысяч realtime-графов для обработки каждого инцидентного сценария. -Работать с алгоритмами консенсуса Ядро нашей распределённой системы использует алгоритм Raft. У нас есть задачи на повышение надёжности наших сервисов. -Работать не только над инфраструктурными задачами Мы предоставляем единый инструмент работы над стабильностью для абсолютно разных классов сервисов: Поиска, Музыки, Такси. Мы помогаем всем сервисам быть доступными 99.9999% времени, а разработчикам — узнавать о проблеме в течение 30 секунд с момента её появления. Помогаем следить как за доступностью сервисов в целом, так и за работой отдельных пользовательских сценариев: например, что в Музыке работает радио.

☑️Мы ждём, что вы -Разрабатывали на Python более трёх лет -Имеете опыт классической веб-разработки (кеш, очереди, асинхронные задачи) -Работали с PostgreSQL -Тестируете свой код -Умеете работать и самостоятельно, и в команде

Откликнуться

Python Job в Telegram | в VK | в Max

📊 Data Science Roadmap 🚀

📂 Start Here ∟📂 What is Data Science & Why It Matters? ∟📂 Roles (Data Analyst, Data Scientist, ML Engineer) ∟📂 Setting Up Environment (Python, Jupyter Notebook)

📂 Python for Data Science ∟📂 Python Basics (Variables, Loops, Functions) ∟📂 NumPy for Numerical Computing ∟📂 Pandas for Data Analysis

📂 Data Cleaning & Preparation ∟📂 Handling Missing Values ∟📂 Data Transformation ∟📂 Feature Engineering

📂 Exploratory Data Analysis (EDA) ∟📂 Descriptive Statistics ∟📂 Data Visualization (Matplotlib, Seaborn) ∟📂 Finding Patterns & Insights

📂 Statistics & Probability ∟📂 Mean, Median, Mode, Variance ∟📂 Probability Basics ∟📂 Hypothesis Testing

📂 Machine Learning Basics ∟📂 Supervised Learning (Regression, Classification) ∟📂 Unsupervised Learning (Clustering) ∟📂 Model Evaluation (Accuracy, Precision, Recall)

📂 Machine Learning Algorithms ∟📂 Linear Regression ∟📂 Decision Trees & Random Forest ∟📂 K-Means Clustering

📂 Model Building & Deployment ∟📂 Train-Test Split ∟📂 Cross Validation ∟📂 Deploy Models (Flask / FastAPI)

📂 Big Data & Tools ∟📂 SQL for Data Handling ∟📂 Introduction to Big Data (Hadoop, Spark) ∟📂 Version Control (Git & GitHub)

📂 Practice Projects ∟📌 House Price Prediction ∟📌 Customer Segmentation ∟📌 Sales Forecasting Model

📂 ✅ Move to Next Level ∟📂 Deep Learning (Neural Networks, TensorFlow, PyTorch) ∟📂 NLP (Text Analysis, Chatbots) ∟📂 MLOps & Model Optimization

Data Science Resources: https://whatsapp.com/channel/0029VaxbzNFCxoAmYgiGTL3Z

React "❤️" for more! 🚀📊

⚠️ 100% Free for Limited Time ⚽️ Python: Zero to Professional

✅ JOIN HERE : https://www.udemy.com/course/python-zero-to-professional/?couponCode=KEEPLEARNING

---------------------------------------------------------------

💸WORK FROM HOME JOB (EARN FIXED 2K TO 5K PER MONTH) : https://careers.abhyasmitra.in/

🤑 EARN 501₹ MONEY (DOWNLOAD AND COMPLETE 1 UPI TRANSACTION) https://r.navi.com/QyaorB

✅ NEW WHATSAPP CHANNEL : https://whatsapp.com/channel/0029VbCqdnmIyPtVjKk6gQ0m

Python: Zero to Professional

FREE - 11 Enrolls Left

Welcome to Python: Zero to Professional. I’m excited to have you here.Whether you are completely new to programming or someone with basic exposure looking to build real-world Python skills, this course is designed specifically for you. In this course, we will start from absolute basics—things like w...

Coupon Code:- PROMOAUG2026 Enrolls: 11/100

🔗 https://freecourse.io/courses/python-zero-to-professional

Пишем асинхронный парсер и скрапер картинок на Python с графическим интерфейсом

В этой статье автор разберет процесс создания desktop-приложения, которое по запросу будет сохранять на нашем диске заданное количество картинок. Так как картинок будет много, он воспользуется асинхронностью Python для конкурентной реализации операций ввода-вывода.

Python Hacks

⚠️ 100% Free for Limited Time ⚽️ Full Stack Python Developer Bootcamp: For Absolute Beginners

✅ JOIN HERE : https://www.udemy.com/course/complete-full-stack-python-developer-bootcamp-masterclass/?couponCode=FPYAUG26

---------------------------------------------------------------

💸WORK FROM HOME JOB (EARN FIXED 2K TO 5K PER MONTH) : https://careers.abhyasmitra.in/

🤑 EARN 501₹ MONEY (DOWNLOAD AND COMPLETE 1 UPI TRANSACTION) https://r.navi.com/QyaorB

✅ NEW WHATSAPP CHANNEL : https://whatsapp.com/channel/0029VbCqdnmIyPtVjKk6gQ0m

🖥 Репозиторий: Helium — библиотека для упрощенной автоматизации веб-браузеров на Python

Helium — это высокоуровневая библиотека на языке Python для автоматизации действий в браузере и веб-скрейпинга, построенная поверх Selenium.

— Инструмент предоставляет человекочитаемый и интуитивно понятный API (позволяя взаимодействовать с элементами прямо по их видимому тексту, например, click("Войти")), автоматически обрабатывая ожидания загрузки элементов и избавляя от необходимости писать сложные CSS- или XPath-селекторы.

⏺ Ссылка на GitHub

#Python #Browser #Automation #Selenium #Web #Scraping #Testing #Automation | Лаборатория хакера

ℹ️ Как проверить все Python‑окружения на опасные пакеты без запуска Python

В марте такие атаки затронули npm‑пакет Axios, сканер уязвимостей Trivy и Python‑пакет LiteLLM.

Пока меня это не коснулось: во всех этих случаях атаки затрагивали библиотеки и пакеты, которыми я не пользуюсь. Но было бы наивно думать, что так будет всегда. У меня много локальных Python‑проектов, и я задумался, что буду делать, если скомпрометируют пакет, который использую я.

Первый шаг – обнаружение. Допустим, я уже знаю, что конкретная версия пакета вредоносна. Как понять, устанавливал ли я её? Из‑за того, что я использую виртуальные окружения, ответить на этот вопрос не так‑то просто.

🖥 Читать подробнее

Python Lead #офис #lead Москва Компания: Сбер

☑️Обязанности -проектирование и согласование архитектуры приложений и интеграций -развитие и разработка расчетных модулей системы, общих библиотек, реализация интеграционных взаимодействий -формирование требований для построения CI/CD, мониторинга, логирования -проведение ревью кода, поддержка код стандарта, командные коммуникации -распределение нагрузки между членами команды -контроль сроков выполнения задач -организация внутренних процессов в команде -контроль релизных циклов и выполнения выставляемых требований.

☑️Требования -опыт командной работы с применением гибких подходов (be Agile!) -понимание принципов жизненного цикла разработки и практический опыт создания python приложений enterprise экосистемы -опыт проектирования API и интеграционных взаимодействий (HTTP, REST, GraphQL) -понимание принципов ООП, SOLID, паттернов проектирования (GoF) -понимание базовых принципов многопоточного и асинхронного программирования (GIL, asyncio) -уверенные знания Python и опыт разработки с использованием Django, FastAPI, Streamlit -опыт работы с python data (Pandas/Numpy/SciPy) -практические знания и навыки работы с LLM (большими языковыми моделями) и DataScience -опыт работы с инструментами контейнеризации приложений (Docker) -уверенный Linux пользователь -понимание принципов CI/CD -умение работать в команде и эффективно распределять задачи -понимание принципов и инструментов Scrum.

Откликнуться

Python Job в Telegram | в VK | в Max

Интерпретируемое машинное обучение на Python

Автор: Серг Масис Год издания: 2023

#python #ru

Скачать книгу

Подборка вакансий для разработчиков:

🏢 Фронтенд разработчик в Яндекс Senior, Москва

🏢 Разработчик PL/SQL (Парус) в Цемрос Middle, Москва

🏢 Golang Architect/Developer в Сбер Senior, Москва

🏢 Java разработчик в Сбер Middle, Санкт-Петербург

🏢 Fullstack разработчик в Альфа-Банк Middle, Москва

🏢 Frontend разработчик в YADRO Junior, Санкт-Петербург

🏢 Программист 1С в Т-Банк Middle, Санкт-Петербург

🏢 DevOps в Сбер Middle, Москва

🏢 DevOps-инженер (МТС Веб Сервисы) в МТС Senior, Москва

🏢 Backend разработчик в Wrike Senior, Удалённо, Литва

🏢 Бэкенд разработчик в Яндекс Образование Senior, Санкт-Петербург

🏢 Backend разработчик (GigaChat API) в Сбер Middle, г Москва

🏢 Инженер-программист (C/C++, DSP) в YADRO Senior, Москва

🏢 Java-разработчик (трайб POS) в АО «ОТП Банк» (JSC «OTP Bank») Middle, Москва

🏢 Go-разработчик (Корзина) в Ozon Senior, Москва

🏢 Python-разработчик в Т-Банк Intern, Омск

🏢 Go-разработчик в Т-Банк Intern, Саратов

🏢 Frontend разработчик в Т-Банк Middle, Краснодар

🏢 React Native разработчик в Ozon Senior, Москва

🏢 Python разработчик мобильного приложения в Вкусно — и точка Senior, Москва

🏢 Программист 1С в Ростелеком Senior, Челябинск

🏢 Ведущий разработчик Backend в Альфа-Банк Lead, Москва

🏢 AI Tech Lead в МТС Lead, Москва

🏢 Главный разработчик 1С:Документооборот в Ростелеком Senior, Москва

🏢 Engineering Manager в TradingView C-level, Cyprus, Tbilisi, Paphos

🏢 Backend разработчик в TradingView Senior, Tbilisi

🏢 Frontend разработчик в TradingView Senior, Tbilisi, Cyprus, Paphos

🏢 Senior Frontend Developer в TradingView Senior, Tbilisi, Cyprus, Paphos

🏢 Python разработчик (CFR) в Касперский Middle, Москва

🚶‍♂️ PHP-разработчик (Bitrix) в СКБ Приморья Примсоцбанк Middle, Владивосток

______________________

⚡ Сервисы Эйч:

Найти ментора Готовое резюме Сопровождение до оффера Все вакансии (39115) Трекер откликов Конструктор резюме Вопросы с собеседований Задачи с собеседований AI-Проверятор резюме Генератор сопроводительных

🍫 CV-инженер (техлид) в службу AI-сервисов Лавки

Привет! Меня зовут Алена, и я руковожу AI в Яндекс Лавке. Лавка, с одной стороны, очень операционный, а с другой — очень технологичный сервис, и мы работаем на стыке этих направлений.

Алена Зайцева Руководитель службы AI Лавки

Яндекс Лавка — сервис быстрой доставки товаров из дарксторов. Мы ищем на техлидскую IC-роль сильного CV-инженера, который целиком возьмёт на себя техническую ответственность за создание и развитие CV-решений для операционных процессов.

Какие задачи вас ждут:

• Ведение CV-решений end-to-end Вам предстоит вести весь технический контур от выбора подхода и архитектуры до продакшна: определять, где достаточно анализа изображений, а где нужен видеоанализ, решать, когда подходят готовые модели, а когда требуется дообучение.

• Детекция нарушений по камерам в дарксторах Вы будете разрабатывать решения, которые автоматически выявляют отклонения в корректности хранения товара, соблюдении норм гигиены, правил пожарной безопасности и других операционных требований.

• Написание кода и сборка пайплайнов Вам нужно будет писать продакшн-код, собирать пайплайны обработки и инференса, доводить решения до стабильной работы в продакшне.

• Баланс качества, стоимости и надёжности Важно уметь смотреть на задачу с точки зрения не только качества модели, но и стоимости инфраструктуры, надёжности и сложности внедрения.

Мы ждём, что вы: • Работали с видеоаналитикой или готовы в неё погружаться • Имеете сильный опыт в computer vision • Умеете самостоятельно вести CV-проекты от идеи до продакшна • Разрабатываете на Python, владеете фреймворками • Понимаете, как устроены MLOps-пайплайны и деплой моделей

Будет плюсом, если вы: • Работали с real-time-видеоаналитикой • Оптимизировали модели • Разворачивали CV-решения в промышленных или операционных средах

Наши бонусы: В Яндексе корпоративная подписка на хорошую жизнь — чекапы, спорт, терапия, образовательные курсы и многое другое. Это не все бонусы — полный список тут.

📩 Откликайтесь на вакансию на нашем сайте

#ML #CV #AI #python #лавка

🚀 Neo4j без сервера: GraphForge запускает полноценный Cypher прямо внутри Python-скрипта

GraphForge занимает редкую нишу между NetworkX и серверными графовыми БД. Вы получаете встроенный графовый движок на Rust, полный openCypher и хранение проекта в обычной директории.

Что внутри:

- четыре независимых слоя на Rust: parser → IR → planning → execution; - результаты сразу возвращаются как Apache Arrow Table; - данные легко передаются в Pandas и Polars; - постоянное хранение построено на Parquet; - встроены PageRank, Louvain и гибридный текстово-векторный поиск; - Python- и Node.js-биндинги работают поверх одного движка.

from graphforge import GraphForge

graph = GraphForge("research/")

result = graph.execute(""" MATCH (a)-[:CITES]->(b) RETURN a.title, b.title """)

print(result.to_pandas())

При этом GraphForge честно позиционируется как инструмент исследовательского и notebook-масштаба. Для миллиардных графов, высокой нагрузки и многопользовательского доступа по-прежнему нужна серверная БД.

Python и Node.js доступны сейчас, Swift и Kotlin находятся в планах. Лицензия — Apache 2.0.

https://github.com/CurateLabs/graphforge

#RustLang #Python #OpenSource #GraphDatabase #DataScience #KnowledgeGraph

AI-разработчик (Python/Go) — автоматизация в AdTech

Локация: Удалённо Компания: NDA ЗП: от 1200-1500$ в месяц (по результатам собеседования) Занятость: Полная

Мы строим инструменты для digital-маркетинга и автоматизации. Код в команде пишем через AI-агенты — Claude Code, Codex и другие. Не в браузерном чате, а в терминале: агент читает кодовую базу, вносит изменения, запускает тесты. Это рабочий процесс, который ускоряет опытного разработчика, а не заменяет его. Ищем программиста с крепким бэкграундом, который уже встроил AI-агенты в свой рабочий процесс и делает за день то, на что раньше уходила неделя.

Сфера: Арбитраж трафика

Что будете делать:

— Разрабатывать backend-сервисы, используя Claude Code, Codex или другие AI-агенты для ускорения работы — Проектировать и реализовывать интеграции с внешними API (рекламные сети, трекеры, аналитика, платёжные системы) — Автоматизировать бизнес-процессы — сбор данных, отчётность, мониторинг — Прототипировать решения: от идеи до рабочего MVP за часы — Ревьюить и рефакторить код — как свой, так и сгенерированный агентом — Настраивать окружение для AI-агентов: инструкции, правила, контекст проекта

Хард-требования:

— Python: коммерческий опыт от 2 лет. Уверенное владение asyncio, FastAPI или Flask, SQLAlchemy или аналоги. Понимание GIL, менеджеров контекста, декораторов, генераторов — не на уровне “знаю что это”, а используете в работе — Go (будет серьёзным плюсом): goroutines, channels, стандартная библиотека, понимание concurrency-модели — Базы данных: PostgreSQL или MySQL на уровне написания сложных запросов, понимание индексов, миграций, оптимизации. — Опыт с Redis — API: проектирование и реализация REST API, работа с вебхуками, OAuth, rate limiting. Опыт интеграции с внешними сервисами в продакшене — Git: ветвление, ребейз, черри-пик, решение конфликтов — не гуглите каждый раз — Инфраструктура: Docker на уровне написания и отладки Dockerfile и docker-compose. Базовое понимание CI/CD — Linux: уверенная работа в терминале, дебаг на удалённом сервере, чтение логов

Требования по AI-инструментам:

— Реальный опыт работы с Claude Code, Codex, Cursor, Aider или другими AI-агентами — именно как инструмент в ежедневной разработке — Умение декомпозировать задачу для агента, управлять контекстом, задавать ограничения — Понимание, где агент силён, а где стабильно ошибается — и привычка проверять результат

Не подойдёт, если:

— Вы пришли в программирование через AI и не писали код самостоятельно до появления ChatGPT — Ваш коммерческий опыт меньше 1.5 лет — Вы не можете без подсказки объяснить, чем отличается процесс от потока, зачем нужен индекс в БД или как работает HTTP-запрос на уровне TCP — Ваш опыт с AI — только браузерный чат, без терминальных или IDE-агентов

Условия:

— Удалённо, ПН–ПТ, 10:00–19:00 МСК — Выплаты: от 1200-1500$ в месяц (по результатам собеседования, в дальнейшем возможен рост) — Оплачиваемая стажировка до 2 недель (полная ставка) — Выплаты 1 и 16 числа (USDT BEP-20) — Все расходы на AI-инструменты покрывает компания — Подписание договора NDA (по паспортным данным и видеоверификации)

Чтобы откликнуться, ответьте на вопросы:

1. Кратко опишите свой коммерческий опыт: сколько лет, какой стек, какие проекты в продакшене. 2. Какие AI-агенты используете для разработки — Claude Code, Codex, Cursor, Aider или что-то другое? Какой основной? Как давно? 3. Опишите конкретный проект, который делали с помощью AI-агента. Стек, задача, результат. Что агент сделал хорошо, где пришлось переделывать руками и почему. 4. Приведите пример, когда агент сгенерировал код, который выглядел рабочим, но содержал серьёзную ошибку. Как нашли, что было не так, как исправили. 5. Python или Go — что ближе? Что из перечисленных хард-требований знаете уверенно, что слабее?

Отклики без ответов на вопросы рассматриваться не будут

📩 Отклик - @Darinn_HR

❣️ Аналитик-разработчик в core-команду Независимого Екома

Привет! Я Влад, руковожу B2C-аналитикой еком-сценариев в Поиске. Наша цель — помочь пользователям быстро найти и выбрать то, что нужно, и сделать этот опыт приятным. В работе много исследований, тестирования и анализа. Мы изучаем, как пользователи взаимодействуют с продуктом, проверяем гипотезы, внедряем новые алгоритмы и технологии.

Владислав Харитонов, группа аналитики пользовательского опыта и B2C-продукта Екома

Еком-сценарии в Поиске — новый подход к выбору товаров в интернете. С помощью технологий и данных мы делаем покупки простыми и удобными. Команда B2C-аналитики строит продукт на основе данных.

Какие задачи вас ждут:

• Методология оценки B2C-показателей Предстоит создавать систему оценки основных продуктовых и бизнес-метрик: выстраивать инструменты для отслеживания динамики, объяснения изменений и поиска причинно-следственных связей.

• Оценка пользовательских сценариев Нужно будет разрабатывать подходы к систематической оценке сценариев использования продукта: методологии, классификаторы, модели сегментации.

• Разработка аналитических инструментов Вы будете разрабатывать и развивать общекомандные аналитические инструменты, которые помогут стандартизировать подходы к анализу данных и ускорить решение бизнес-задач.

Мы ждём, что вы: • Проектировали метрики и строили системы их мониторинга • Уверенно владеете Python и SQL • Умеете работать с большими объёмами данных, владеете методами моделирования и декомпозиции • Знаете, как создавать витрины и хранилища данных

Будет плюсом, если вы: • Применяли ML в продуктовой аналитике • Работали с распределёнными системами и инструментами для обработки больших данных • Строили сложные аналитические пайплайны

Почему у нас классно: ДМС Яндекса действует с первого месяца работы. Причём получить плановую или неотложную помощь можно и за рубежом — так что можно не бояться путешествовать. Это не все бонусы — полный список тут.

📩 Откликайтесь на вакансию на нашем сайте

#независимый_ecom #B2C #SQL #python #аналитика

Django 5 для начинающих & Продвинутый Django 5 для продолжающих

Чему вы научитесь: - Всему процессу разработки профессиональных веб-приложений с помощью Django и Django REST Framework. - Механизмам работы веб-фреймворка Django путем написания нескольких проектов на Python с нуля и последующим их деплоем на сервер.

💾СКАЧАТЬ

#python | Porscode & 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

Бэкенд с нуля в 2026: учим Flask, Docker, Redis и ещё 7 технологий

Прочитать полный гайд от «Кода» с разбором пути Python-бэкендера: https://v.thecode.media/fphzm Пять лет назад бэкенд-разработчик писал код и передавал его девопсу, который разворачивал в прод. Сегодня от бэкендера ждут полного цикла: написал, протестировал, задеплоил сам. Разбираем, что конкретно входит в этот цикл в 2026 году, в каком порядке учить — и где вовремя остановиться.

Пройти курс от Практикума «Python-разработчик»: https://v.thecode.media/8xeqe Здесь вы освоите профессию с нуля за 10 месяцев, получите реальный опыт и навыки, которые нужны работодателям.

Журнал «Код» | Промокод Практикума | Новости мира IT и технологий

Grep в Linux как инструмент для администрирования

grep — утилита командной строки, используется для поиска и фильтрации текста в файлах, на основе шаблона, который (шаблон) может быть регулярным выражением.

Примеры использования.

grep iodmin

grep iodmin file.txt поиск iodmin в файле file.txt, с выводом полностью совпавшей строкой grep -o iodmin file.txt поиск iodmin в файле file.txt и вывод только совпавшего куска строки grep -i iodmin file.txt игнорирование регистра при поиске grep -bn iodmin file.txt показать строку (-n) и столбец (-b), где был найден iodmin grep -v iodmin file.txt инверсия поиска (найдет все строки, которые не совпадают с шаблоном iodmin) grep -A 3 iodmin file.txt вывод дополнительных трех строк, после совпавшей grep -B 3 iodmin file.txt вывод дополнительных трех строк, перед совпавшей grep -C 3 iodmin file.txt вывод три дополнительные строки перед и после совпавшей grep -r iodmin $HOME рекурсивный поиск по директории $HOME и всем вложенным grep -c iodmin file.txt подсчет совпадений grep -L iodmin *.txt вывести список txt-файлов, которые не содержат iodmin grep -l iodmin *.txt вывести список txt-файлов, которые содержат iodmin grep -w iodmin file.txt совпадение только с полным словом iodmin grep -f iodmins.txt file.txt поиск по нескольким iodmin из файла iodmins.txt, шаблоны разделяются новой строкой grep -I iodmin file.txt игнорирование бинарных файлов grep -v -f file2 file1 > file3 вывод строк, которые есть в file1 и нет в file2 grep -in -e 'python' `find -type f` рекурсивный поиск файлов, содержащих слово python с выводом номера строки и совпадений grep -inc -e 'test' find -type f | grep -v :0 рекурсивный поиск файлов, содержащих слово python с выводом количества совпадений grep . *.py вывод содержимого всех py-файлов, предваряя каждую строку именем файла grep "Http404" apps/**/*.py рекурсивный поиск упоминаний Http404 в директории apps в py-файлах

Полный мануал по grep есть тут

📲 Мы в MAX

👉 @i_odmin

Знали ли вы, что в Python можно читать текстовые файлы с помощью pathlib?

Вот как это сделать:

👉 @PythonPortal