Rivalry2

HTML Diff

0 added 0 removed

Original 2026-01-01

Modified 2026-02-21

1 Говорим о Python - одном из самых популярных языков программирования в мире

2 Python везде. Это мощный и лаконичный язык, который используют и в веб-разработке, и в машинном обучении, и в аналитике, и в Data Science, и в построении сложнейших моделей ИИ. При этом, Python - простой язык. Он хорошо подходит для первого знакомства с программированием.

3 В нашем спецпроекте - всё, что нужно знать о приручении питона новичкам и опытным ребятам. Добро пожаловать в дивный новый мир!

4 Первое знакомство с языком Python

5 Зачем он нужен, где используется, почему так популярен и какие мифы о нем ходят по сети. Легко ли его учить? Правда ли, что он медленный? Можно ли на нем написать операционную систему и программу управления звездолетом? При чем здесь змеи?

6 Разбираемся с этими и другими вопросами. Идеально для тех, кто только знакомится с программированием.

7 Рассказываем, чем хорош Python, сложно ли его учить, где его используют, - и сравниваем Python с Java и JavaScript.

8 Как устроен Python, чем он хорош, а также кто, как и зачем использует его в работе. Гайд для программистов и интересующихся Python.

9 Если вы слышали о Python только от бабушек возле подъезда, вам срочно нужна прививка от популярных мифов.

10 Сколько зарабатывают и чем занимаются питонисты, как войти в профессию и к каким сложностям готовиться - собрали истории перехода из других профессий и языков программирования. Есть даже пример анти-импортозамещения - когда кириллический язык 1С променяли на змейку :-)

11 "Я удивился, когда написал код, а он заработал"

12 Владимир не надеялся стать программистом, а теперь сам обучает студентов коду.

13 Из 1С в Python-разработчики за восемь месяцев

14 Дмитрию 36 лет. У него семья, дети и ипотека, но это не помешало ему выучить новый язык программирования и сменить профессию.

15 "Я боялась рутинных задач, но в Data Science всё иначе"

16 "Учеба заканчивается, как только начинается работа" - старый миф. Особенно теперь. Особенно в Data Science.

17 Интересные функции Python

18 Уже немного разбираетесь в Python? Тогда почитайте о некоторых его интересных функциях. Заодно подготовитесь к собеседованию - об этом спрашивают, когда принимают на работу. Разбираем самые популярные вопросы: списки, случайные числа, декораторы.

19 Списки в Python: 11 вопросов, которые могут задать на собеседовании

20 Собеседование без списков - время на ветер. Рассказываем главное, что надо о них знать.

21 Генераторы используют, чтобы оперативная память не давилась большими объёмами информации. В Python это фишки, экономящие память.

22 Случайность управляет миром, а вы будете управлять случайностью. С помощью Python, конечно.

23 На собеседованиях только и разговоров, что о декораторах. Разбираемся на пальцах, что это.

24 Python и основы Data Science

25 Python - король Data Science. "Матрица", "Терминаторы", "Джонни-мнемоник", "Газонокосильщик" и прочие техно-апокалиптические фильмы - если их предсказания сбудутся, то благодаря Python :-) В этом блоке - основы Data Science, AI, Big Data. Воевать с Матрицей без понимания матчасти, не очень-то продуктивно - так что гоу читать статьи.

26 Тренды в Data Science, которые меняют бизнес и влияют на карьеру

27 Чем лучше вы понимаете язык данных, тем больше у вас перспектив. Это касается и людей, и компаний.

28 Искусственный интеллект, машинное обучение и глубокое обучение: в чём разница

29 Компьютер запросто диагностирует рак, управляет автомобилем и умеет обучаться. Почему же машины пока не захватили власть над человечеством?

30 Галопом по Python: языковой минимум, необходимый начинающему дата-сайентисту

31 Для первых шагов в науку о данных достаточно самых основ "змеиного" языка. Разбираемся, каких именно.

32 Что такое Data Science и кто такой Data Scientist

33 Что делает Data Scientist, сколько получает и как им стать, даже если вы не программист. Объясняем и делимся полезными ссылками.

34 Ну что, уже поняли, как Терминатор принимает решения? Тогда переходим к практике: пора немного приблизить техногенную катастрофу и поупражняться в работе с данными. А если роль Темного Властелина вам не близка, представьте, что программируете C3PO или R2D2.

35 Использование библиотеки Pandas

36 Всё ещё не знаете, как готовить данные? Тогда мы идём к вам.

37 Работаем с данными в облаке Google Colab

38 Арендуем лабораторию без регистрации и SMS - потребуются только браузер и адрес Gmail.

39 Создаём первую модель машинного обучения

40 Все вокруг обучают машины, пора попробовать и нам.

41 Подробно о Python и Data Science рассказывают на курсах. Научитесь создавать простые и сложные программы, тестировать код, работать с базами данных, структурировать проект, визуализировать данные, применять нейронные сети и многое другое. Обучение ведется на реальных проектах, а после мы гарантируем трудоустройство.

42 * Решением суда запрещена "деятельность компании Meta Platforms Inc. по реализации продуктов - социальных сетей Facebook и Instagram на территории Российской Федерации по основаниям осуществления экстремистской деятельности.