Библиотека задач по Python | тесты, код, задания
6.84K subscribers
687 photos
8 videos
264 links
Задачи и тесты по Python для тренировки и обучения.

По рекламе: @proglib_adv

Учиться у нас: https://proglib.io/w/9f7384d6

Работать у нас: https://job.proglib.io/

Наши каналы: https://yangx.top/proglibrary/9197
加入频道
Найдите ошибку в коде

Ошибка в этом коде заключается в том, что функция factorial() вызывает саму себя, если n равно -1. В этом случае функция будет вызывать себя бесконечно, так как n никогда не станет равно 0.

Чтобы исправить ошибку, необходимо добавить условие, которое будет проверять, равно ли n 0. Если это так, то функция должна возвращать 1, а не вызывать саму себя.
🤔 Кем я хочу быть – DS или ML engineer? Стоит ли понимать специфику сферы?

🗓 22 августа на вебинаре «Как меняется математика в разных индустриях: от мобильных игр к фондовым рынкам» ответим на эти и другие вопросы.

Приглашенный спикер: Павел Запольский – Senior Quantitative Researcher at Exness и Co-founder GrowLytics. Запустивший более 10 проектов по машинному обучению и анализу данных для ведущих компаний.

😮 На вебинаре узнаете:

🔵 Математика в бизнесе: Чем отличаются разные сферы друг от друга. Почему стоит понимать специфику сферы
🔵 ML и продуктовое IT: Чем различается математическая сложность от индустрии к индустрии. Какие к ним необходимы уровни подготовки
🔵 Баевская математика в GameDev. Баевская математика как альтернатива AB тестированию. Как математические методы применяются в разработке игр
🔵 Finance: Что такое количественные финансы и математическое моделирование. Обсудим текущие индустриальные тренды в отрасли
🔵 Backtest: Как знания математики делают ваши активы более надежными
🔵 На практике подробно разберем два математических кейса по GameDev и Backtest.

➡️ Зарегистрироваться: https://proglib.io/w/52258ce1
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🧪 Байесовское A/B-тестирование vs частотное: преимущества, недостатки и способ реализации на Python

A/B-тестирование — это метод сравнения двух версий чего-либо для определения, какая из них работает лучше.

В новой статье разберёмся, в каких случаях лучше применять частотный подход, а в каких — байесовский, и напишем продвинутый байесовский тест на Python без использования специальных A/B-библиотек.

👉 Читать статью
Вакансии «Библиотеки программиста» — ждем вас в команде!

Мы постоянно растем и развиваемся, поэтому создали отдельную страницу, на которой будут размещены наши актуальные вакансии. Сейчас мы ищем:
👉авторов в наше медиа proglib.io
👉контент-менеджеров для ведения телеграм-каналов

Подробности тут

Мы предлагаем частичную занятость и полностью удаленный формат работы — можно совмещать с основной и находиться в любом месте🌴

Ждем ваших откликов 👾
🧮🏭 Индустриальная математика: когда ∫f(x)dx равно миллиардам

Индустриальная математика предлагает эффективные решения для самых сложных проблем реального мира. В нашей статье мы рассмотрим сущность индустриальной математики, ее краткую историю и современные тренды, а также обсудим, кому подходит эта профессия.

🔗 Статья
🔝 React не нужен: 5 альтернативных фреймворков/библиотек

React — самый популярный инструмент для разработки фронтенда. Но не каждому проекту он нужен: есть несколько отличных библиотек и фреймворков, которые гораздо проще и во многом эффективнее.

🔗 Читать статью
🔗 Зеркало
🎨 ТОП-7 библиотек визуализации данных в 2024 году: обзор и сравнение

Подробный обзор 7 популярных библиотек для визуализации данных. Сравниваем функциональность, производительность и удобство использования Latitude, D3.js, Chart.js, Apache ECharts, Nivo, Plotly и Victory.

👉 Читать статью
👉 Зеркало
🐍 У нас есть еженедельная email-рассылка, посвященная последним открытиям и тенденциям в мире Python.

В ней:
● Новые возможности в последних версиях Python
● Работа с базами данных и SQL в Python
● Веб-разработка на Django и Flask
● Машинное обучение и анализ данных с помощью Python
● Автоматизация и работа с API на Python
● Тестирование и отладка кода на Python
● Задачи для новичков с решениями

👉Подписаться👈
🐍🔍 7 малоизвестных возможностей стандартной библиотеки Python

Стандартная библиотека Python — это кладезь возможностей. Мы представляем семь недооценённых модулей, которые помогут вам улучшить организацию данных, оптимизировать производительность и упростить распространение ваших программ.

🔗 Читать обо всём в статье