✨ Гадание на мемах
Посвящаем сегодняшний вечер гаданию на эту неделю. Доверьтесь судьбе и жмите на любую карточку. 🔮
🏃♀️ Proglib Academy
#междусобойчик
Посвящаем сегодняшний вечер гаданию на эту неделю. Доверьтесь судьбе и жмите на любую карточку. 🔮
#междусобойчик
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
⚡️ СТАРТ ЗАВТРА: Математика для разработки AI-моделей
Это финальный призыв. Группа почти набрана, завтра начинаем занятия.
Почему стоит идти?
1. Фокус на AI: Учим только тому, что нужно для разработки моделей.
2. Цена: 28 200 ₽ — новогодний подарок от нас.
3. Скорость: Интенсивный формат.
Не откладывайте обучение. Инвестиция в знания окупается быстрее всего.
👉 ЗАПИСАТЬСЯ СЕЙЧАС
🎁 Бонус: Бесплатный тест для проверки уровня: @proglib_academy_webinar_bot
Это финальный призыв. Группа почти набрана, завтра начинаем занятия.
Почему стоит идти?
1. Фокус на AI: Учим только тому, что нужно для разработки моделей.
2. Цена: 28 200 ₽ — новогодний подарок от нас.
3. Скорость: Интенсивный формат.
Не откладывайте обучение. Инвестиция в знания окупается быстрее всего.
👉 ЗАПИСАТЬСЯ СЕЙЧАС
🎁 Бонус: Бесплатный тест для проверки уровня: @proglib_academy_webinar_bot
Визуализация пакетов PyPi — новый способ поиска библиотек
Если вы разрабатываете на Python, то наверняка используете PyPi. Мы нашли интересную визуализацию пакетов, которая делает процесс их изучения и поиска более удобным и наглядным.
✅ Графическая карта пакетов
✅ Удобный поиск и исследование зависимостей
✅ Возможность находить новые полезные библиотеки
📂 Исходный код и инструкции для воспроизведения тоже доступны.
Ссылка на проект: https://clc.to/uxDWGg
🔹 Курс «Программирование на языке Python»
🔹 Получить консультацию менеджера
🔹 Сайт Академии 🔹 Сайт Proglib
🏃♀️ Proglib Academy
#буст
Если вы разрабатываете на Python, то наверняка используете PyPi. Мы нашли интересную визуализацию пакетов, которая делает процесс их изучения и поиска более удобным и наглядным.
✅ Графическая карта пакетов
✅ Удобный поиск и исследование зависимостей
✅ Возможность находить новые полезные библиотеки
📂 Исходный код и инструкции для воспроизведения тоже доступны.
Ссылка на проект: https://clc.to/uxDWGg
🔹 Курс «Программирование на языке Python»
🔹 Получить консультацию менеджера
🔹 Сайт Академии 🔹 Сайт Proglib
#буст
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍1
Собрали для вас в карточках 5 стратегий для торгов на собеседовании. Есть ещё несколько, которые подробно описаны в статье.
🔹 Курс «Алгоритмы и структуры данных»
🔹 Получить консультацию менеджера
🔹 Сайт Академии 🔹 Сайт Proglib
#буст
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤2👍2
👍 Эффективная работа с JSON Lines в Python: сравнение библиотек
JSON — популярный формат для обмена данными, но его обработка в data science и data engineering может быть сложной. Часто данные представлены в виде JSON Lines (NDJSON), и первый шаг — преобразование их в dataframe.
В статье от Nvidia сравнивают производительность и функциональность Python-библиотек:
✅ pandas
✅ DuckDB
✅ pyarrow
✅ RAPIDS cuDF pandas Accelerator Mode
Результаты:
📊 cuDF.pandas показывает отличное масштабирование и высокую пропускную способность, особенно для сложных данных.
🔧 Широкий набор опций JSON-ридера в cuDF повышает совместимость с Apache Spark и упрощает обработку аномалий в JSON.
🔹 Курс «Программирование на языке Python»
🔹 Получить консультацию менеджера
🔹 Сайт Академии 🔹 Сайт Proglib
🏃♀️ Proglib Academy
#буст
JSON — популярный формат для обмена данными, но его обработка в data science и data engineering может быть сложной. Часто данные представлены в виде JSON Lines (NDJSON), и первый шаг — преобразование их в dataframe.
В статье от Nvidia сравнивают производительность и функциональность Python-библиотек:
✅ pandas
✅ DuckDB
✅ pyarrow
✅ RAPIDS cuDF pandas Accelerator Mode
Результаты:
📊 cuDF.pandas показывает отличное масштабирование и высокую пропускную способность, особенно для сложных данных.
🔧 Широкий набор опций JSON-ридера в cuDF повышает совместимость с Apache Spark и упрощает обработку аномалий в JSON.
🔹 Курс «Программирование на языке Python»
🔹 Получить консультацию менеджера
🔹 Сайт Академии 🔹 Сайт Proglib
#буст
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍1🙏1
😶 Алгоритмы или гугл?
С одной стороны, понимание алгоритмов даёт прочную базу и уверенность в коде. С другой — реальная работа часто требует скорости, а гуглить решения уже стало навыком.
А что важнее для junior-разработчика? Делитесь своим мнением и голосуйте! 👇
❤️ — Алгоритмы, без них никуда
🔥 — Гуглить тоже надо уметь
👍 — Главное — чтобы код работал
🏃♀️ Proglib Academy
#междусобойчик
С одной стороны, понимание алгоритмов даёт прочную базу и уверенность в коде. С другой — реальная работа часто требует скорости, а гуглить решения уже стало навыком.
А что важнее для junior-разработчика? Делитесь своим мнением и голосуйте! 👇
❤️ — Алгоритмы, без них никуда
🔥 — Гуглить тоже надо уметь
👍 — Главное — чтобы код работал
#междусобойчик
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍4🔥3
5 распространённых ошибок в Django
1️⃣ Не использование select_related и prefetch_related для FK и M2M запросов
❌ Ошибка: Неоптимизированные запросы к базе данных при работе с внешними ключами и многими ко многим, что приводит к неэффективным запросам (проблема N+1).
2️⃣ Недооценка возможностей Django Admin
❌ Ошибка: Недостаточное использование мощных функций интерфейса администрирования Django.
3️⃣ Обращение с QuerySets как с обычными списками
❌ Ошибка: Неправильное понимание работы QuerySets, что приводит к лишним запросам к базе данных.
4️⃣ Неверное обслуживание статических и медиа-файлов
❌ Ошибка: Использование Django для обслуживания статических и медиа-файлов в продакшене.
5️⃣ Использование `.all() с большими или неупорядоченными наборами данных
❌ Ошибка: Использование
🔹 Курс «Программирование на языке Python»
🔹 Получить консультацию менеджера
🔹 Сайт Академии 🔹 Сайт Proglib
🏃♀️ Proglib Academy
#буст
1️⃣ Не использование select_related и prefetch_related для FK и M2M запросов
❌ Ошибка: Неоптимизированные запросы к базе данных при работе с внешними ключами и многими ко многим, что приводит к неэффективным запросам (проблема N+1).
2️⃣ Недооценка возможностей Django Admin
❌ Ошибка: Недостаточное использование мощных функций интерфейса администрирования Django.
3️⃣ Обращение с QuerySets как с обычными списками
❌ Ошибка: Неправильное понимание работы QuerySets, что приводит к лишним запросам к базе данных.
4️⃣ Неверное обслуживание статических и медиа-файлов
❌ Ошибка: Использование Django для обслуживания статических и медиа-файлов в продакшене.
5️⃣ Использование `.all() с большими или неупорядоченными наборами данных
❌ Ошибка: Использование
.all() на моделях без дефолтного порядка или с большими наборами данных, что приводит к проблемам с производительностью.🔹 Курс «Программирование на языке Python»
🔹 Получить консультацию менеджера
🔹 Сайт Академии 🔹 Сайт Proglib
#буст
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM