Анализ поведенческих данных на R и Python.
2022 #RU || Бесплатный софт для чтения книг.

📓 Основы программирования на Python. 2022.

• В курсе подробно описывается не только большое количество базовых понятий и операторов языка программирования Python, но и ряд нюансов, с которыми так или иначе предстоит встретиться при его использовании в процессе написания программных продуктов. Материал подается по принципу «от простого к сложному» и сопровождается большим количеством примеров и упражнений, что позволяет сформировать у студентов практические навыки программирования и тестирования разрабатываемых приложений.

• Все исходные коды рассматриваемых примеров можно скачать с репозитория автора на GitHub. Соответствует актуальным требованиям федерального государственного образовательного стандарта высшего образования. Курс предназначен для студентов высших учебных заведений, которые обучаются по инженерно-техническим направлениям.

#RU

Основы программирования на Python.
2022 #RU || Бесплатный софт для чтения книг.

📓 Hands-on Machine Learning with Python: Implement Neural Network Solutions with Scikit-learn and PyTorch. 2022.

• The book is divided into three sections. The first section introduces you to number crunching and data analysis tools using Python with in-depth explanation on environment configuration, data loading, numerical processing, data analysis, and visualizations. The second section covers machine learning basics and Scikit-learn library. It also explains supervised learning, unsupervised learning, implementation, and classification of regression algorithms, and ensemble learning methods in an easy manner with theoretical and practical lessons. The third section explains complex neural network architectures with details on internal working and implementation of convolutional neural networks. The final chapter contains a detailed end-to-end solution with neural networks in Pytorch.

#ENG #PyTorch

Hands-on Machine Learning with Python: Implement Neural Network Solutions with Scikit-learn and PyTorch.
2022 #ENG #PyTorch || Бесплатный софт для чтения книг.

📓 Python и анализ данных.

• Книгу можно рассматривать как современное практическое введение в разработку научных приложений на Python, ориентированных на обработку данных. Описаны те части языка Python и библиотеки для него, которые необходимы для эффективного решения широкого круга аналитических задач: интерактивная оболочка IPython, библиотеки NumPy и pandas, библиотека для визуализации данных matplotlib и др.

• Во втором издании код переписан под версию Python 3.6, добавлены сведения о последних версиях библиотек pandas, NumPy, IPython и Jupyter. Издание идеально подойдет как аналитикам, только начинающим осваивать обработку данных, так и опытным программистам на Python, еще не знакомым с научными приложениями.

#RU

Python и анализ данных.
2020 #RU || Бесплатный софт для чтения книг.

📓 Вероятностное программирование на Python: байесовский вывод и алгоритмы.

• Байесовские методы пугают формулами многих «айтишников», но без анализа статистики и вероятностей сейчас не обойтись. Кэмерон Дэвидсон-Пайлон рассказывает о байесовском методе с точки зрения программиста-практика, работающего с многофункциональным языком #PyMC и библиотеками #NumPy, #SciPy и #Matplotlib. Раскрывая роль байесовских выводов при А/В-тестировании, выявлении мошенничества и в других насущных задачах, вы не только легко разберетесь в этой нетривиальной теме, но и начнете применять полученные знания для достижения своих целей.

#RU

Вероятностное программирование на Python: байесовский вывод и алгоритмы.
2019 #RU || Бесплатный софт для чтения книг.

📓 Python for MATLAB Development: Extend MATLAB with 300,000+ Modules from the Python Package Index. 2022.

This book shows how to call Python functions to enhance MATLAB’s capabilities. Specifically, you’ll see how Python helps MATLAB:

• Run faster with numba;
• Distribute work to a compute cluster with dask;
• Find symbolic solutions to integrals, derivatives, and series summations with SymPy;
• Overlay data on maps with Cartopy;
• Solve mixed-integer linear programming problems with PuLP;
• Interact with Redis via pyredis, PostgreSQL via psycopg2, and MongoDB via pymongo;
• Read and write file formats that are not natively understood by MATLAB, such as SQLite, YAML, and ini.

#ENG #MATLAB #MongoDB #SQL #Redis #SymPy #Cartopy #YAML

Python for MATLAB Development: Extend MATLAB with 300,000+ Modules from the Python Package Index.
2022 #ENG #MATLAB #MongoDB #SQL #Redis #SymPy #Cartopy #YAML || Бесплатный софт для чтения книг.

📓 Обработка естественного языка. Python и spaCy на практике.

• Python и #spaCy помогут вам быстро и легко создавать NLP-приложения: чат-боты, сценарии для сокращения текста или инструменты принятия заказов. Вы научитесь использовать spaCy для интеллектуального анализа текста, определять синтаксические связи между словами, идентифицировать части речи, а также определять категории для имен собственных. Ваши приложения даже смогут поддерживать беседу, создавая собственные вопросы на основе разговора.

#RU

Обработка естественного языка. Python и spaCy на практике.
2021 #RU #spaCy || Бесплатный софт для чтения книг.

📓 Python. Справочник. Полное описание языка.

• Python — один из наиболее популярных современных языков программирования. Третье издание этого практического руководства представляет собой исчерпывающий справочник, содержащий описание большинства модулей обширной стандартной библиотеки Python и наиболее часто используемых модулей сторонних производителей. Справочник ориентирован на версии Python 2.7 и 3.5, но также включает информацию об изменениях и новшествах, появившихся в версии Python 3.6.

• Книга охватывает чрезвычайно широкий спектр областей применения Python, включая веб-приложения, сетевое программирование, обработку XML-документов, взаимодействие с базами данных и высокоскоростные вычисления. Она станет идеальным подспорьем как для тех, кто решил изучить Python, имея предварительный опыт программирования на других языках, так и для тех, кто уже использует этот язык в своих разработках.

#RU

Python. Справочник. Полное описание языка.
2019 #RU || Бесплатный софт для чтения книг.

📌 Встроенные команды

Это — функции, которые доступны из любого места в приложении. Некоторые из них вы видели: float(), str(), int(), map(), filter().

str(), int(), float(), list(), tuple() — переводят к какому-то типу: строка, целое число, дробовое число, список и кортеж.

map(), filter() — создают итераторы, которые преобразуют или фильтруют по определённым правилам (см. пример 2).

all(), any() — проверяют, если все значения True (all) или если хотя бы одно значение True (any).

#теория

📓 Непрактичный Python. Занимательные проекты для тех, кто хочет поумнеть.

• Книга поможет читателям, самостоятельно осваивающим язык Python, отточить уже имеющиеся навыки программирования, выработать новые и получить удовольствие от этого процесса. Ее можно рассматривать как свою вторую книгу по языку Python. Книга организована так, чтобы дополнять обычный учебник для начинающих или вводный курс. Для этого применен проектный подход, позволяющий обойтись без тщательного "пережевывания" материла, который вы уже изучили.

#RU

Непрактичный Python. Занимательные проекты для тех, кто хочет поумнеть.
2021 #RU || Бесплатный софт для чтения книг.

📌 Быстро поднимаем сервер

Бывает нужно очень быстро перекинуть файлы с одного компьютера на другой. Такое сделать можно с помощью Python.

На одном компьютере запускаем HTTP сервер: python3 -m http.server, а на другом — качаем файл с помощью браузера.

Если не получилось, проверьте, подключены ли вы к одной сети? Возможно брандмауэр сервера блокирует запросы, а может просто забыли про порт.

#урок

📓 Профессиональная разработка на Python.

• В этой книге объясняются языковые средства Python, которые обычно не рассматриваются в пособиях: от повторно используемых консольных скриптов, которые одновременно играют роль микросервисов благодаря точкам входа, до эффективного использования модуля asyncio для объединения данных из различных источников.

• Попутно рассматривается проверка соблюдения стандартов кодирования с помощью аннотаций типов, тестирование с низкими накладными расходами и другие автоматизированные проверки качества кода, применяемые на практике для организации процесса разработки надежного ПО.

• Эта книга ориентирована на разработчиков, которые уже умеют писать простые программы на Python и хотят разобраться в том, когда уместно использовать новые прогрессивные средства языка.

#RU

Профессиональная разработка на Python.
2021 #RU || Бесплатный софт для чтения книг.