Python шпаргалка для начинающих
#шпаргалка
Эта шпаргалка охватывает ключевые базовые блоки Python, которые каждому новичку важно освоить.
🟢 Основы Python — синтаксис, комментарии и первые программы
🟢 Переменные и типы данных —
🟢 Операторы — арифметические, сравнения, логические
🟢 Управление потоком выполнения — условия
🟢 Структуры данных — списки, кортежи, множества, словари
🟢 Функции и
🟢 Обработка исключений — написание безопасного и устойчивого к ошибкам кода
🟢 Работа с файлами и модулями — взаимодействие с данными из реального мира
🟢 Встроенные функции и лучшие практики — чистый и читаемый код
#шпаргалка
Эта шпаргалка охватывает ключевые базовые блоки Python, которые каждому новичку важно освоить.
int, float, string, boolean if-else, циклылямбда-выражения — переиспользуемая логикаPlease open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👌10❤6
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤1
Большинство задач в Data Science начинается не с нейросетей, а с регрессии.
Прогнозы, оценки, зависимости — именно здесь формируется фундамент машинного обучения.
На открытом вебинаре разберём один из самых востребованных классов задач в Data Science.
Обсудим, что такое регрессия, какие подходы используются для её решения и почему линейная регрессия до сих пор остаётся базовым инструментом ML-инженера.
Вы увидите полный путь: от постановки задачи до обучения модели. На практике разберём алгоритм линейной регрессии и применим его на Python. К концу занятия у вас будет обученная модель и понимание, как такие решения используются в реальных ML-проектах.
📌 Встречаемся 19 января в 18:00 МСК в преддверии старта курса «Machine Learning».
Регистрация открыта: https://vk.cc/cTnDVU
Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576
Прогнозы, оценки, зависимости — именно здесь формируется фундамент машинного обучения.
На открытом вебинаре разберём один из самых востребованных классов задач в Data Science.
Обсудим, что такое регрессия, какие подходы используются для её решения и почему линейная регрессия до сих пор остаётся базовым инструментом ML-инженера.
Вы увидите полный путь: от постановки задачи до обучения модели. На практике разберём алгоритм линейной регрессии и применим его на Python. К концу занятия у вас будет обученная модель и понимание, как такие решения используются в реальных ML-проектах.
Регистрация открыта: https://vk.cc/cTnDVU
Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👎2👍1
Напишите функцию, которая будет принимать строку (предложение) и преобразовывать ее так, чтобы вопросительные и восклицательные знаки в конце не повторялись.
no_yelling("What went wrong?????????")
➞ "What went wrong?"
no_yelling("Oh my goodness!!!")
➞ "Oh my goodness!"
no_yelling("I just!!! can!!! not!!! believe!!! it!!!")
➞ "I just!!! can!!! not!!! believe!!! it!"
no_yelling("Oh my goodness!")
➞ "Oh my goodness!"
no_yelling("I just cannot believe it.")
➞ "I just cannot believe it."
⭐️ Решение на нашем сайте. #задача #coding
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤3
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
vGPT-5.2, Claude 4.5 или DeepSeek: Кто из них реально кодит, а кто — «скамер»?
Маркетологи рисуют красивые графики, но инженер Артём решил проверить их на «вшивость». Он провел краш-тест 8 топовых нейросетей на реальных задачах и смог понять, кто же лучший среди нейросетей.
В канале «Кот в Коде» тебя ждет техническое «мясо»:
— Исследование года: Таблица производительности ИИ в реальном дебаге;
— Как получить оффер, когда у тебя «кодовая засуха» длиной в 4 года.
— Как управлять армией «цифровых джунов», пока они пишут за тебя программы.
Если тебе интересен Python, железо и ты хочешь узнать, что такое «Вайб-кодинг» на самом деле — тебе сюда.
Забрать результаты исследования:
Кот в Коде | @kot_research_bot
Маркетологи рисуют красивые графики, но инженер Артём решил проверить их на «вшивость». Он провел краш-тест 8 топовых нейросетей на реальных задачах и смог понять, кто же лучший среди нейросетей.
В канале «Кот в Коде» тебя ждет техническое «мясо»:
— Исследование года: Таблица производительности ИИ в реальном дебаге;
— Как получить оффер, когда у тебя «кодовая засуха» длиной в 4 года.
— Как управлять армией «цифровых джунов», пока они пишут за тебя программы.
Если тебе интересен Python, железо и ты хочешь узнать, что такое «Вайб-кодинг» на самом деле — тебе сюда.
Забрать результаты исследования:
Кот в Коде | @kot_research_bot
❤5🔥5❤🔥2
Ты сидишь в помещении, где царит полная темнота, а посередине лежит доска. На ней размещено 50 карт, среди которых 10 лежат рубашкой вверх, а 40 карт — рубашкой книзу.
Задача состоит в том, чтобы разделить этот набор из 50 карт на 2 группы (необязательно одного размера) таким образом, чтоб в обеих кучах находилось одно и то же количество карт рубашкой вверх. Как это сделать?
#логическаязадача
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍2