Python — August 2026

💻 NumPy с нуля: понятный гайд на русском для тех, кто хочет в Data Science

Хотите разобраться в анализе данных, машинном обучении или нейросетях? Тогда без NumPy далеко не уедете.

В этом гайде с нуля познакомитесь с самой популярной библиотекой для работы с массивами и вычислениями в Python. Без лишней теории — только понятные объяснения и практические примеры.

Разберетесь:

💬 зачем вообще нужен NumPy и почему без него не обходится почти ни один ML-проект; 💬 как создавать и изменять массивы; 💬 как выполнять вычисления в десятки раз быстрее обычных списков Python; 💬 как фильтровать, сортировать и обрабатывать данные; 💬 с чего начать путь в Data Science и не потеряться в сложных формулах.

🚀 Отличный материал для тех, кто давно хотел перейти от обычного Python к анализу данных и машинному обучению.

⬇️ Сохраняем в PDF

#article #doc #python

🔥Вакансии прошедшей недели

Junior/Junior+: 1.Младший Python разработчик, Отдел разработки аналитических инструментов и управления данными, Компания: OZON(удаленка, офис) 2.Junior/Middle ML-инженер/Python разработчик [SmartDocs], Компания: МТС(удаленка) 3.Junior Python-разработчик (стажировка), Компания: Сбер(офис) 4.Стажёр AI разработчик в дирекцию развития казначейства, Компания: Альфа-Банк(гибрид)

Middle/Middle+: 1.Разработчик Python, Компания: МТС Финтех(офис) 2.Тестировщик Python (CAD\САПР),Компания: Т1(офис)

Senior/Head: 1.Backend Developer (Middle/Senior) - Москва, Компания: ВкусВилл(офис) 2.Python Developer (LLM, Москва), Компания: Bell Integrator(удаленка, офис) 3.Ведущий Python-разработчик, Компания: Лига Цифровой Экономики(удаленка)

🔼Навигация по вакансиям: #intern #junior #senior #middle #100k #200k #300k #400k #500k

🚀 Complete Roadmap to Become an AI Engineer

📌 Phase 1: Programming Fundamentals

Learn the foundation of programming with Python.

✅ What is Programming?

✅ What is Python?

✅ Installing Python & VS Code

✅ Variables

✅ Data Types

✅ Input & Output

✅ Type Casting

✅ Operators

✅ Conditional Statements (if, else, elif)

✅ Loops (for, while)

✅ Functions

✅ Lambda Functions

✅ Recursion

✅ Strings

✅ Lists

✅ Tuples

✅ Sets

✅ Dictionaries

✅ List & Dictionary Comprehensions

✅ Object-Oriented Programming (OOP)

✅ File Handling

✅ Exception Handling

✅ Modules & Packages

✅ Virtual Environments

✅ pip Package Manager

✅ Git & GitHub

📌 Phase 2: Python for Data

Learn how Python is used for data analysis and preprocessing.

✅ NumPy

✅ Pandas

✅ Data Cleaning

✅ Data Transformation

✅ Data Aggregation

✅ Exploratory Data Analysis (EDA)

✅ Matplotlib

✅ Seaborn

✅ Feature Engineering

📌 Phase 3: SQL

Master SQL to work with structured data.

✅ Database Fundamentals

✅ SELECT

✅ WHERE

✅ ORDER BY

✅ LIMIT

✅ Aggregate Functions

✅ GROUP BY

✅ HAVING

✅ CASE WHEN

✅ Joins

✅ Subqueries

✅ Common Table Expressions (CTEs)

✅ Window Functions

✅ Views

✅ Stored Procedures

✅ Indexes

📌 Phase 4: Mathematics

Build the mathematical foundation required for AI.

✅ Statistics

✅ Probability

✅ Linear Algebra

✅ Vectors

✅ Matrices

✅ Calculus Basics

✅ Gradient Descent

📌 Phase 5: Machine Learning

Understand how machines learn from data.

✅ Introduction to Machine Learning

✅ Types of Machine Learning

✅ Regression

✅ Classification

✅ Clustering

✅ Decision Trees

✅ Random Forest

✅ KNN

✅ Support Vector Machines (SVM)

✅ Naive Bayes

✅ XGBoost

✅ Model Evaluation

✅ Cross Validation

✅ Hyperparameter Tuning

✅ Scikit-learn

📌 Phase 6: Deep Learning

Learn neural networks and modern AI models.

✅ Neural Networks

✅ Perceptrons

✅ Activation Functions

✅ Backpropagation

✅ TensorFlow

✅ PyTorch

✅ CNN

✅ RNN

✅ LSTM

✅ Transformers

✅ Attention Mechanism

📌 Phase 7: Natural Language Processing (NLP)

Teach computers to understand human language.

✅ Text Preprocessing

✅ Tokenization

✅ Stemming

✅ Lemmatization

✅ TF-IDF

✅ Word Embeddings

✅ Word2Vec

✅ Sentence Transformers

✅ BERT

✅ Text Classification

✅ Named Entity Recognition (NER)

📌 Phase 8: Large Language Models (LLMs)

Learn how modern AI models work.

✅ What are LLMs?

✅ Tokens

✅ Context Window

✅ GPT

✅ Claude

✅ ChatGPT

✅ Llama

✅ Mistral

✅ Qwen

✅ Open-source vs Closed-source Models

✅ Temperature

✅ Top-P

✅ Top-K

📌 Phase 9: Prompt Engineering

Learn how to communicate effectively with AI.

✅ Zero-shot Prompting

✅ One-shot Prompting

✅ Few-shot Prompting

✅ Chain of Thought

✅ Role Prompting

✅ Structured Prompting

✅ JSON Output

✅ Prompt Templates

✅ Prompt Chaining

📌 Phase 10: LLM APIs

Integrate AI models into applications.

✅ OpenAI API

✅ Anthropic API

✅ ChatGPT API

✅ Hugging Face API

✅ Groq API

✅ Together AI

✅ Ollama

✅ LM Studio

✅ Function Calling

✅ Structured Outputs

📌 Phase 11: Embeddings

Learn how AI converts text into vectors.

✅ Embeddings

✅ Embedding Models

✅ Cosine Similarity

✅ Dense Embeddings

✅ Sparse Embeddings

✅ Hybrid Search

📌 Phase 12: Vector Databases

Store and retrieve embeddings efficiently.

✅ FAISS

✅ ChromaDB

✅ Pinecone

✅ Weaviate

✅ Milvus

✅ Qdrant

✅ pgvector

📌 Phase 13: Retrieval-Augmented Generation (RAG)

Build AI systems that use external knowledge.

✅ Document Loading

✅ Chunking

✅ Embeddings

✅ Indexing

✅ Retrieval

✅ Re-ranking

✅ Metadata Filtering

✅ Hybrid Search

✅ Advanced RAG

✅ Graph RAG

✅ Corrective RAG

✅ Agentic RAG

📌 Phase 14: AI Agents

Build autonomous AI applications.

✅ AI Agent Fundamentals

✅ Tool Calling

✅ Memory

✅ Planning

✅ Reflection

✅ Multi-step Reasoning

✅ Agent Workflows

✅ Multi-Agent Systems

✅ MCP (Model Context Protocol)

✅ A2A Protocol

✅ Human-in-the-loop

📌 Phase 15: AI Frameworks

Learn the most popular AI development frameworks.

✅ LangChain

✅ LangGraph

✅ LlamaIndex

✅ CrewAI

✅ Agno

✅ DSPy

✅ OpenAI Agents SDK

✅ AutoGen

📌 Phase 16: Backend Development

Create APIs and AI applications.

✅ FastAPI

✅ REST APIs

✅ Authentication

✅ Async Python

✅ WebSockets

📌 Phase 17: Deployment

Deploy AI applications to production.

✅ Docker

✅ Docker Compose

✅ Kubernetes Basics

✅ Nginx

✅ CI/CD

✅ GitHub Actions

✅ Render

✅ Railway

✅ AWS

✅ Azure

✅ Google Cloud

📌 Phase 18: LLMOps & MLOps

Monitor and manage AI systems.

✅ MLflow

✅ LangSmith

✅ Weights & Biases

✅ Prompt Versioning

✅ Logging

✅ Tracing

✅ Monitoring

✅ Evaluation Pipelines

✅ A/B Testing

📌 Phase 19: AI Security

Build secure and reliable AI applications.

✅ Prompt Injection

✅ Jailbreak Attacks

✅ Guardrails

✅ PII Detection

✅ Output Validation

✅ Hallucination Reduction

✅ Content Moderation

✅ Secret Management

📌 Phase 20: AI Performance Optimization

Improve speed, cost, and efficiency.

✅ Prompt Optimization

✅ Semantic Caching

✅ Batch Processing

✅ Streaming Responses

✅ Token Optimization

✅ Quantization

✅ Model Routing

✅ Latency Optimization

📌 Phase 21: Build Real-World Projects

Apply your knowledge through practical projects.

✅ AI Chatbot

✅ PDF Chat Application

✅ Resume Analyzer

✅ AI Interview Assistant

✅ AI SQL Assistant

✅ AI Code Reviewer

✅ AI Research Assistant

✅ AI Email Assistant

✅ AI Data Analyst

✅ AI Content Generator

✅ Voice Assistant

✅ Multi-Agent Research System

📌 Phase 22: AI System Design

Learn to design scalable AI systems.

✅ AI Architecture

✅ Scalable AI Applications

✅ Distributed Systems

✅ Load Balancing

✅ Queue Systems

✅ Event-Driven Architecture

✅ Cost Optimization

📌 Phase 23: Portfolio

Build a strong portfolio to showcase your skills.

✅ GitHub Projects

✅ Deploy Live Applications

✅ Technical Blogs

✅ LinkedIn Posts

✅ Open Source Contributions

✅ Case Studies

✅ Personal Portfolio Website

📌 Phase 24: Interview Preparation

Prepare for AI Engineer interviews.

✅ Python Interview Questions

✅ SQL Interview Questions

✅ Machine Learning Interview Questions

✅ Deep Learning Interview Questions

✅ LLM Interview Questions

✅ RAG Interview Questions

✅ AI Agent Interview Questions

✅ System Design Interviews

✅ Coding Problems

✅ Behavioral Interview Questions

❤️ Double tap if you want a detailed explanation of each topic!

🆕 В Python появятся стековые корутины в стиле Go за счет библиотеки Runloom

Сообщество независимых разработчиков представило открытую библиотеку Runloom.

Проект внедряет стековые корутины в стиле языка Go в режим free-threaded Python 3.13t+ с отключенной глобальной блокировкой интерпретатора (GIL).

— Над инструментом работают пользователи GitHub, Reddit и Lobsters, однако к проекту уже проявили интерес инженеры из крупных технологических компаний, включая Cloudflare, Vercel и Hugging Face.

🖥 Читать подробнее

Закончилась еще одна неделя Летнего курса! А вы заметили, что мы с вами уже месяц готовимся к экзамену? Давайте посмотрим, что мы успели за эти семь дней. 🩷

🤩🤩🤩🤩🤩🤩🤩🤩

🤩 Циклы | Цикл со счётчиком (for) в Python; 🤩 ВСЁ про цикл со счётчиком (for) в Python.

🤩🤩🤩🤩🤩🤩🤩

🤩 Обсудили правила вывода данных в Python, операторов if-else, нахождение минимума и максимума; 🤩 Провели викторину и #минус_ошибку по циклу while; 🤩 Узнали, как лучше организовать свое время с помощью Матрицы Эйзенхауэра; 🤩 Сыграли в угадайку на скорость!

А сейчас пора спать, если у вас не получается уснуть, смотрите на картинку, там вас загипнотизируют Сладких снов! 💗

🐍 Изучаете Python?

Pythonpedia — ваш надежный гид в мире программирования.

Советы, шпаргалки и новости ИИ ждут вас.

Присоединяйтесь к сообществу разработчиков!

Инженер данных #гибрид Москва Компания: Альфа-Банк

🔹Чем предстоит заниматься -Реализация высоконагруженных конвейеров обработки данных для обеспечения надежной и бесперебойной репликации данных из ИТ-систем Банка. -Реализация комплексных задач по подготовке данных в целевых аналитических хранилищах (DataLake, SandBox, FeatureStore) для построения признаков, необходимых для разработки моделей машинного обучения. -Разработка и поддержание в актуальном состоянии документации по разработанному функционалу. -Своевременное отражение статуса выполнения задач в Jira. -Проверка качества кода (код-ревью), написанного инженерами и младшими инженерами данных.

🔹Наши пожелания к кандидатам -Python - уверенное знание структур данных и алгоритмов, эффективное применение принципов ООП и ФП (Функциональное программирование), опыт написания модульных и интеграционных тестов, знание и опыт применения библиотек обработки и анализа данных - numpy, pandas. -Опыт разработки и внедрения в промышленную эксплуатацию сервисов загрузки и обработки неструктурированных и слабо структурированных данных (текст, xml, json) из внешних источников. -Способность разобраться с API поставщиков данных, используя доступную документацию. -SQL - умение создавать сложные запросы с использованием аналитических оконных функций и использовать инструменты профилирования для оптимизации их производительности, опыт работы с БД Oracle, Postgres, Greenplum. -Уверенное знание и опыт работы с инструментами разработки, планирования и мониторинга рабочих процессов (workflow engines) пакетной обработки данных. -Airflow- Опыт разработки сложных, высоконагруженных приложений обработки данных на основе PySpark, уверенное знание настроек Spark и их влияния на производительность приложений Spark.

Откликнуться

Python Job в Telegram | в VK | в Max

⚡ 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!

Python-сервис не должен падать вслед за чужим API

Interlock - современная реализация circuit breaker для Python. Она временно блокирует обращения к нестабильному сервису, а затем аккуратно проверяет, восстановился ли он. Синхронный и асинхронный код поддерживаются одним классом.

Вместо примитивного подсчёта ошибок подряд библиотека умеет оценивать долю сбоев в скользящем окне - по числу запросов или времени. Медленные вызовы тоже можно считать ошибочными.

Для сложных сценариев есть resilience

pipeline = ( Pipeline.builder() .fallback(lambda exc: []) .retry(attempts=4) .circuit_breaker(breaker) .bulkhead(8) .timeout(2.0) .build() )

Порядок стратегий задаётся явно: timeout, bulkhead, circuit breaker, повторные попытки и запасной ответ.

Также доступны интеграции с FastAPI, Litestar, HTTPX, aiohttp, Requests, Redis и OpenTelemetry. Состояние breaker можно синхронизировать между несколькими процессами, а при недоступности Redis библиотека временно возвращается к локальному состоянию.

Ядро не требует внешних зависимостей, декораторы сохраняют типы и сигнатуры функций, лицензия — MIT.

Проект молодой, поэтому проверенные годами pybreaker и circuitbreaker по-прежнему могут быть безопаснее для консервативного продакшена. Но для rate-based окон, контроля медленных запросов и составных политик отказоустойчивости Interlock выглядит интересно.

https://github.com/bagowix/interlock

✅ Python з нуля — базовий курс на 3 місяці

Знайшли репозиторій із покроковим курсом для тих, хто хоче вивчити Python з нуля.

Усередині — основні концепції, бібліотеки та фреймворки, десятки практичних завдань і короткі шпаргалки до кожного уроку.

Матеріал розрахований на новачків, а також охоплює суміжні теми, які допоможуть краще розібратися в програмуванні.

🔗 Посилання

webguild 🇺🇦 › #general

"Поколение Python": курс для профессионалов - 2025

Размер: 0.04 ГБ Цена: 1 000 руб.

Чему вы научитесь: - Работать с датами и временем. - Дополнительным типам коллекций. - Итераторам, генераторам. - Декораторам, рекурсиям. - Исключения, регулярные выражения и многое другое.

СКАЧАТЬ БЕСПЛАТНО

#python | 🪢 Open IT & Max

📱 Отличный курс по продвинутому Python

Он помогает не просто выучить синтаксис, а понять, как устроен язык изнутри.

Внутри генераторы, итераторы, корутины, дизайн кода и другие темы, до которых редко доходят в обычных курсах.

⛓ Ссылка на курс

tags: #обучение

➡ Python Developer | 📲 MAX

Сервис убивало по нехватке памяти каждые несколько часов, но утечки в нём не было

RSS рос ступенями: 620 МБ, 890 МБ, 1,4 ГБ, 2,3 ГБ, 3,1 ГБ. Трафик, загрузка процессора и p99 при этом стояли ровно. Число объектов Python не увеличивалось, ни разбухшего словаря, ни списка, ни кэша найти не удалось. gc.collect() честно собирал циклический мусор, а RSS после него почти не опускался. Сакшам Шарма разобрал этот случай 8 июля.

Дело в разделении обязанностей. Сборщик мусора решает, какие объекты ещё достижимы, а аллокатор решает, вернутся ли освободившиеся страницы операционной системе. Освобождённый объект просто уходит обратно в кучу процесса, и пока в той же странице памяти лежит хоть один живой объект, отдать её ядру нельзя. У glibc malloc к этому добавляются кэш освобождённых блоков tcache и отдельные арены на каждый поток, так что многопоточный сервис держит несколько независимых запасов. В одном из примеров автора живые объекты занимали около 700 МБ при RSS около 2,8 ГБ.

🔘 признак, отличающий это от настоящей утечки: tracemalloc показывает стабильный объём, а RSS продолжает расти; 🔘 лечение обошлось без единой правки в коде Python, jemalloc подключается через LD_PRELOAD; 🔘 в продакшене к нему добавили PYTHONMALLOC=malloc и MALLOC_CONF=narenas:2,background_thread:true; 🔘 автор сообщает примерно о вдвое меньшем потреблении оперативной памяти после перехода; 🔘 проверить гипотезу можно и без замены аллокатора, через MALLOC_ARENA_MAX=2 и вызов malloc_trim(0).

Оговорка автора: malloc не универсально лучше встроенного pymalloc, на миллионах мелких объектов выигрыш может оказаться обратным, поэтому замену нужно мерить на своей нагрузке.

Приходилось ловить рост RSS при стабильном числе объектов, и чем в итоге объяснялось?

@zen_of_python

Senior Python

Кратко: Разрабатывать сервисы внутренней автоматизации, писать новые и развивать существующие сервисы на Python

Посмотреть подробнее - https://clck.ru/3TcCPi

#Senior_Python ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ @jobs_it_digital

Turn Scripts Into WebSocket APIs

websocketd lets any script or program (written in Bash, Python, Go, etc.) become a WebSocket server by converting stdin/stdout interactions into a live WebSocket endpoint\._No extra networking libraries required\. Once a client connects, websocketd runs your script as a backend process_\.

Read more on GitHub

#WebSocket #API #OpenSource #Python #Bash #Go #Ruby #Java #Tech #DevTools #Programming

🚀 Full-Stack Developer Roadmap

If you want to become a Full-Stack Developer, you need to master both Frontend and Backend development, along with Databases, APIs, DevOps, and Deployment.

Here’s a step-by-step roadmap to guide you:

📌 1. Learn the Fundamentals Before diving into full-stack development, build a strong foundation.

✅ Internet Basics – How the web works, HTTP/HTTPS, DNS ✅ Basic Git & GitHub – Version control, repositories, branches ✅ Command Line (CLI) – Basic Linux/Terminal commands

📚 Resources: 🔹 GitHub Docs 🔹 HTTP Basics

📌 2. Frontend Development (Building the UI)

The frontend is what users interact with. Learn:

✅ HTML – Structure of webpages ✅ CSS – Styling, Flexbox, Grid, Responsive Design ✅ JavaScript (ES6+) – DOM Manipulation, Async/Await, Fetch API ✅ CSS Frameworks – Bootstrap, Tailwind CSS (optional)

📚 Resources: 🔹 HTML & CSS 🔹 JavaScript (JS.info)

📌 3. Frontend Frameworks (Choose One)

A frontend framework helps in building complex UI faster.

✅ React.js – Most popular, component-based, strong job market ✅ Vue.js – Lightweight, easy to learn, great for small apps ✅ Angular – Powerful but complex, used in large-scale apps

📚 Resources: 🔹 React Docs 🔹 Vue.js Docs 🔹 Angular Docs

📌 4. Backend Development (Server-Side Logic)

The backend handles data processing, authentication, and business logic.

✅ Choose a Backend Language:

JavaScript – Node.js + Express.js Python – Django / Flask Java – Spring Boot PHP, Ruby, Go (Optional)

✅ Backend Fundamentals:

REST APIs (GET, POST, PUT, DELETE) Authentication (JWT, OAuth, Sessions) Middleware, Routing, Error Handling

📚 Resources: 🔹 Node.js Docs 🔹 Django Docs

📌 5. Databases & ORM (Data Storage & Management)

Databases store and manage application data. Learn:

✅ SQL Databases – MySQL, PostgreSQL (Structured data) ✅ NoSQL Databases – MongoDB, Firebase (Unstructured data) ✅ ORMs (Object Relational Mapping) – Sequelize (Node.js), SQLAlchemy (Python)

📚 Resources: 🔹 PostgreSQL Guide 🔹 MongoDB Docs

📌 6. Full-Stack Development (Combining Frontend & Backend)

Learn how to connect frontend and backend into a complete web application.

✅ MERN Stack (MongoDB, Express.js, React, Node.js) ✅ MEAN Stack (MongoDB, Express.js, Angular, Node.js) ✅ LAMP Stack (Linux, Apache, MySQL, PHP)

📚 Resources: 🔹 Full-Stack Project Guide

📌 7. Authentication & Security

Web apps must be secure and protected from attacks.

✅ Authentication Methods: JWT (JSON Web Tokens) OAuth (Google, Facebook Login) Session-Based Authentication

✅ Security Best Practices: Protect against SQL Injection, XSS, CSRF Hash passwords with bcrypt Use HTTPS & Helmet.js for secure headers

📚 Resources: 🔹 JWT Guide 🔹 Web Security Best Practices

📌 8. DevOps & Deployment (Hosting Your Projects)

A Full-Stack Developer should know how to deploy applications. ✅ Frontend Deployment: Netlify, Vercel, GitHub Pages ✅ Backend Deployment: Heroku, Render, DigitalOcean, AWS, Firebase ✅ CI/CD (Continuous Integration & Deployment): GitHub Actions, Docker, Jenkins

📚 Resources: 🔹 Deploy Node.js Apps 🔹 AWS Hosting Guide

📌 9. Build Real-World Projects

Apply your knowledge by building full-stack applications.

✅ Beginner Projects: To-Do List App Weather App Personal Portfolio

✅ Intermediate Projects: Blog CMS (React + Node.js + MongoDB) E-commerce Website (Product Listing, Cart, Payments)

✅ Advanced Projects: Social Media App (Posts, Likes, Comments) Chat App (WebSockets, Real-Time Messaging) AI-Powered Web App (Chatbot, Image Processing)

📚 Resources: 🔹 Full-Stack Project Ideas

📌 10. Get a Job as a Full-Stack Developer Once you have projects and skills, start applying for jobs! ✅ Prepare a Strong Resume & Portfolio ✅ Optimize LinkedIn & GitHub Profile ✅ Practice Coding & System Design Interviews ✅ Apply for Jobs (LinkedIn, Indeed, Glassdoor, Wellfound)

📚 Resources: 🔹 LeetCode for Coding Practice 🔹 Interview Prep

Web Development Best Resources

Like for more ❤️

ENJOY LEARNING 👍👍

Complete roadmap to learn Python and Data Structures & Algorithms (DSA) in 2 months

### Week 1: Introduction to Python

Day 1-2: Basics of Python - Python setup (installation and IDE setup) - Basic syntax, variables, and data types - Operators and expressions

Day 3-4: Control Structures - Conditional statements (if, elif, else) - Loops (for, while)

Day 5-6: Functions and Modules - Function definitions, parameters, and return values - Built-in functions and importing modules

Day 7: Practice Day - Solve basic problems on platforms like HackerRank or LeetCode

### Week 2: Advanced Python Concepts

Day 8-9: Data Structures in Python - Lists, tuples, sets, and dictionaries - List comprehensions and generator expressions

Day 10-11: Strings and File I/O - String manipulation and methods - Reading from and writing to files

Day 12-13: Object-Oriented Programming (OOP) - Classes and objects - Inheritance, polymorphism, encapsulation

Day 14: Practice Day - Solve intermediate problems on coding platforms

### Week 3: Introduction to Data Structures

Day 15-16: Arrays and Linked Lists - Understanding arrays and their operations - Singly and doubly linked lists

Day 17-18: Stacks and Queues - Implementation and applications of stacks - Implementation and applications of queues

Day 19-20: Recursion - Basics of recursion and solving problems using recursion - Recursive vs iterative solutions

Day 21: Practice Day - Solve problems related to arrays, linked lists, stacks, and queues

### Week 4: Fundamental Algorithms

Day 22-23: Sorting Algorithms - Bubble sort, selection sort, insertion sort - Merge sort and quicksort

Day 24-25: Searching Algorithms - Linear search and binary search - Applications and complexity analysis

Day 26-27: Hashing - Hash tables and hash functions - Collision resolution techniques

Day 28: Practice Day - Solve problems on sorting, searching, and hashing

### Week 5: Advanced Data Structures

Day 29-30: Trees - Binary trees, binary search trees (BST) - Tree traversals (in-order, pre-order, post-order)

Day 31-32: Heaps and Priority Queues - Understanding heaps (min-heap, max-heap) - Implementing priority queues using heaps

Day 33-34: Graphs - Representation of graphs (adjacency matrix, adjacency list) - Depth-first search (DFS) and breadth-first search (BFS)

Day 35: Practice Day - Solve problems on trees, heaps, and graphs

### Week 6: Advanced Algorithms

Day 36-37: Dynamic Programming - Introduction to dynamic programming - Solving common DP problems (e.g., Fibonacci, knapsack)

Day 38-39: Greedy Algorithms - Understanding greedy strategy - Solving problems using greedy algorithms

Day 40-41: Graph Algorithms - Dijkstra’s algorithm for shortest path - Kruskal’s and Prim’s algorithms for minimum spanning tree

Day 42: Practice Day - Solve problems on dynamic programming, greedy algorithms, and advanced graph algorithms

### Week 7: Problem Solving and Optimization

Day 43-44: Problem-Solving Techniques - Backtracking, bit manipulation, and combinatorial problems

Day 45-46: Practice Competitive Programming - Participate in contests on platforms like Codeforces or CodeChef

Day 47-48: Mock Interviews and Coding Challenges - Simulate technical interviews - Focus on time management and optimization

Day 49: Review and Revise - Go through notes and previously solved problems - Identify weak areas and work on them

### Week 8: Final Stretch and Project

Day 50-52: Build a Project - Use your knowledge to build a substantial project in Python involving DSA concepts

Day 53-54: Code Review and Testing - Refactor your project code - Write tests for your project

Day 55-56: Final Practice - Solve problems from previous contests or new challenging problems

Day 57-58: Documentation and Presentation - Document your project and prepare a presentation or a detailed report

Day 59-60: Reflection and Future Plan - Reflect on what you've learned - Plan your next steps (advanced topics, more projects, etc.)

Best DSA RESOURCES: https://topmate.io/coding/886874

Credits: https://t.me/free4unow_backup

ENJOY LEARNING 👍👍

collections.ChainMap — встроенный класс Python, который объединяет несколько словарей или других отображений в единое обновляемое представление.

Вместо слияния словарей и создания новых структур данных в памяти он связывает их по ссылке, позволяя выполнять поиск и управлять ими как единым целым.

👉 @PythonPortal

🎮 Я решил тряхнуть стариной. Старина очень удивился.

Друзья, всем привет! На этой неделе я был хорошим мальчиком не отвлекался на пет-проекты от работы, и к концу недели у меня внезапно осталось 60% лимита на Opus 5. А я не из тех, кто оставляет Дарио Амодею сдачу от своих столь тяжко зарабатываемых 200 долларов в месяц. Но обо всем по порядку.

Мало кто знает, но когда-то давно я начинал свой путь в IT с твердым намерением делать игры. К сожалению, суровый российский геймдев не просто разбил мои мечты занять свое место в индустрии - он еще дополнительно сжег мой дом и изнасиловал собаку. Вообщем, не задалось. Много где работал, была своя студия, игры издавал, но в конечном счете я на геймдев обиделся и ушел в управление проектами и маркетинг.

А обиделся вот почему. В какой-то момент карьеры я чувствовал себя настолько уверенным и крутым, что решил - могу выпустить свою мобильную игру. Позвал парочку друзей в пати, нашел отчаянных ребят, кто захотел вложиться в это предприятие долларом - 10 000 долларов, если быть точным. И мы худо-бедно взяли и сделали свою первую мобильную игру.

Идея была простая, без сверхъестественного - убивалка времени. Вы играете за мага, который защищает стену своего замка от нападения орды гоблинов. Монстры разные: по-разному атакуют, с разным здоровьем. А в арсенале у вас целая куча магии - от тапа пальцем по мобу, который бьет его молнией, до огненных стен и режима ярости, особенного для каждого героя-защитника. И на момент 13-14 года это было весьма новаторски: управление там было жестами, а тогда нативные жесты в играх вообще не были распространены.

А еще мы выбрали очень перспективную технологию. Adobe AIR + Starling. Что, вы никогда о них не слышали? Ну собственно, это и есть одна из причин нашего провала - надо было брать Unity. Но кроме того нас подвел издатель: как-то они нас плохо запустили, плохо прокремлили, и вообще все вышло очень грустно.

Игра заработала что-то типа 500 баксов за все время.

При вложенных десяти тысячах.

Вот тогда я собственно и ушел из геймдева, поняв, что деньги там можно заработать или где-то не тут, или только от ну очень большой любви. Мне, видимо, любви не хватило. Но игры и геймдев я любить от этого не перестал.

И вот, глядя на остаток лимита, я вдруг вспомнил, что у меня на дропбоксе (кто-то вообще его еще юзает?) с тех времен все еще лежат все готовые ассеты под целиковую игру. Да и права, получается, все еще мои - издатель игру давно не издает.

Опыта портирования всякого питона на всякий C++ у меня уже успело набраться, и я задумался: а чем в целом игра отличается от программы? Если я могу портировать приложение с питона и CUDA-инференса на Rust и C++, то может, смогу и со старого неудачного движка на новый современный? Сконвертировать все ассеты и воссоздать игру?

И знаете что. Я смог.

Провел ресерч - он показал, что для моих задач идеально подходит Godot, очень популярный и современный движок с большим комьюнити. А дальше было дело техники. В ход пошел официальный гайд Anthropic - «How Anthropic runs large-scale code migrations with Claude Code», тот самый, по которому Клод переписал Bun с Zig на Rust: миллион строк меньше чем за две недели. Там шесть шагов, опенсорсный стартер-кит и главная мысль, которая мне все и перевернула: ты чинишь не код, ты чинишь цикл, который этот код производит. Пишешь правила миграции и петли верификации, а агенты переводят, компилируют и тестируют, пока поведение нового кода не совпадет со старым. Взял оттуда лучшие практики и с какой-то матерью начал работу.

Билд для вас пока не выкладываю, но обещаю, что сделаю. Сейчас это только десктопная сборка, дальше соберу андроид-версию - вот ее уже скину вам потыкать. Кстати, если среди моих подписчиков есть ребята, у кого есть вся обвязка для паблишинга игр на андроид и ios в современных реалиях - напишите мне в личку. Было бы прикольно переиздать игру, которую я делал 12 лет назад.

А пока прикладываю релизный трейлер и запись экрана с уже портированной версии. Расскажите в комментариях: у вас есть такой же скелет в шкафу - проект, который когда-то не выстрелил и до сих пор лежит на дропбоксе? Может, пора и его расчехлить?

Всех обнял, увидимся на стриме всегда ваш - Nerual Dreming ❤️

GEO Strategist

Full-time/Company: Binance

Binance is a leading global blockchain ecosystem behind the world’s largest cryptocurrency exchange by trading volume and registered users. Offerings range from trading and finance to institutional services and Web3 features; Binance aims to build an inclusive financial ecosystem to advance the freedom of money.

Responsibilities:

- Own Binance's presence in AI-generated responses across major LLMs, driving citation authority and entity presence at scale - Build and maintain llms.txt, structured data, and knowledge graph signals across major page groups, including regional adaptation - Define and track GEO as a standalone acquisition channel (impressions, citations, referral attribution) and build measurement frameworks - Translate AI citation gaps into content requirements and embed GEO into Content, Tech, and Data workflows - Run ongoing LLM prompt testing and citation audits to validate performance and catch regressions - Benchmark competitor GEO positioning and convert findings into prioritized gap opportunities - Analyze log-level and query-level data to identify AI crawler behavior, citation patterns, and content structure gaps

Requirements:

- 5-6+ years of hands-on SEO experience, including technical SEO at enterprise scale - Mechanistic understanding of how LLMs retrieve, weight, and cite web content (RAG architecture, retrieval/ranking, citation behavior) - Proven ability to define and lead a GEO/technical SEO strategy independently - Expertise in structured data/schema markup, entity-based content architecture, and knowledge graph signals - Hands-on fluency in crawl/indexation mechanics, log file analysis, and Python or SQL for extracting insights at scale - Experience building measurement frameworks and attribution models for channels without established tooling - Enterprise experience operating cross-functionally with Content, Tech, Data, and Compliance teams

Nice to have:

- Experience in cryptocurrency, fintech, or another regulated/trust-sensitive industry

Stack:

ChatGPT, Perplexity, Gemini, Claude, RAG architecture, llms.txt, structured data/schema markup, knowledge graph, Python, SQL

Benefits:

- Shape the future with the world’s leading blockchain ecosystem - Collaborate with world-class talent in a user-centric global organization - Autonomy on fast-paced, impactful projects - Opportunities for career growth and continuous learning - Competitive salary and company benefits - Work-from-home arrangement (may vary by business team)

📩 Apply

⚡ 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!

⚡ 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!

📱 Ускоряем Python API с помощью кэширования

Если API отвечает слишком долго, не всегда нужно переписывать код. Иногда достаточно правильно настроить кэширование.

В статье разбирают, когда использовать lru_cache, в каких случаях лучше выбрать TTLCache, а когда без Redis уже не обойтись. Также объясняют, как избежать устаревших данных, кэш-штормов и других типичных проблем.

⛓ Читать статью

tags: #статья

➡ Python Developer | 📲 MAX