Python — September 2026

💾 Большая шпаргалка по Python, Django, Pygame, Matplotlib для новичков

#cheatsheet #python

⬇️ Скачать видео

Точка входа в IT

Python и ИИ-технологии с нуля за 4 месяца, 12 проектов с помощью ChatGPT

Чему вы научитесь: - Telegram-бот на Python с GPT (аналог ChatGPT) - Парсинг сайтов и каналов - Поиск недооцененных квартир на ЦИАН - Автономные агенты - Построение полного процесса получения и обработки данных с реального онлайн-ресурса - Построение системы распознавания рукописных чисел на чистом NumPy с помощью модели k ближайших соседей - Whisper. Преобразование текста в аудио и транскрибация - Анализ цен на криптовалюты с помощью Pandas и Matplotlib - Обучение нейросети на табличных данных для задачи классификации - Сегментация изображений ковида - Выделение именованных сущностей для автоматизации документооборота - Построение рекомендательной системы на основе нейросетей

💾СКАЧАТЬ

#python | Porscode

🌎 Python for Excel: A Modern Environment for Automation and Data Analysis. Felix Zumstein. O'Reilly (2026)

❔ Чему вы научитесь: 🔵 читать и записывать книги Excel из Python через openpyxl, xlsxwriter и pandas; 🔵 управлять живым приложением Excel средствами xlwings; 🔵 заменять макросы VBA на Python-код, вызываемый прямо из книги; 🔵 строить пользовательские функции на Python и подключать их к листам; 🔵 переносить громоздкие расчётные модели в воспроизводимый скрипт; 🔵 автоматизировать отчётность и работу с большими наборами данных.

"Python for Excel" — книга адресована не разработчикам, а тем, кто живёт в таблицах: Excel остаётся интерфейсом, а вычисления уходят в Python. Требуется уверенное владение Excel и базовый Python; автор — создатель xlwings, поэтому этому инструменту уделено больше всего места.

🗄Скачать курс

IT Pirate

🧭 Python for Excel: A Modern Environment for Automation and Data Analysis. Felix Zumstein. O'Reilly (2026)

💬 "Python for Excel" — книга адресована не разработчикам, а тем, кто живёт в таблицах: Excel остаётся интерфейсом, а вычисления уходят в Python. Требуется уверенное владение Excel и базовый Python; автор — создатель xlwings, поэтому этому инструменту уделено больше всего места.

🕕 Скачать бесплатно

@BugUser

Learn Python in 1 hour! // #Видео

Это краткое введение в язык программирования Python.

▪️Перейти к просмотру [01:00:00]

Python Expert | Программирование

Machine Learning in Python for Process and Equipment Condition Monitoring, and Predictive Maintenance

Эта книга призвана помочь читателям быстро получить практические знания о методах на основе машинного обучения, которые широко применяются для мониторинга состояния оборудования, общезаводского мониторинга и профилактического обслуживания в обрабатывающей промышленности. В книге рассматривается широкий спектр методов — от одномерных контрольных карт до прогнозирования остаточного срока службы на основе глубокого обучения. Таким образом, читатели смогут использовать полученные знания для создания передовых решений для обнаружения, диагностики и прогнозирования неисправностей.

Скачать книгу

Книжное Хранилище | #Python

Mastering Data Analysis with Python

Описание: Это подробное руководство поможет вам освоить навыки, необходимые для того, чтобы стать высокооплачиваемым аналитиком данных. Вы научитесь собирать, очищать и анализировать данные с помощью мощного языка программирования Python. Но это еще не все: вы также узнаете, как использовать эти данные для принятия взвешенных бизнес-решений и достижения реальных результатов.

🧷Скачать бесплатно

#Python

CodeMode

🤖 10 GitHub-репозиторіїв для тих, хто вчить AI

Зібрали добірку, яку варто зберегти, якщо цікавитеся Python, Machine Learning, LLM та AI-агентами.

1️⃣ Python-100-Days — 100 днів практики: Python, аналіз даних і веброзробка.

2️⃣ Generative AI for Beginners — основи LLM, prompt engineering, RAG, агенти та fine-tuning.

3️⃣ LLMs from Scratch — як працює LLM зсередини: модель можна поступово зібрати власноруч.

4️⃣ ML for Beginners — 12-тижневий курс із класичного Machine Learning.

5️⃣ OpenAI Cookbook — практичні приклади для роботи з AI та створення власних рішень.

6️⃣ Stable Diffusion — реалізація моделі для генерації зображень.

7️⃣ AI Agents for Beginners — основи AI-агентів, RAG, фреймворки та multi-agent системи.

8️⃣ AI for Beginners — 12 тижнів про нейронні мережі, Computer Vision, NLP та класичний AI.

9️⃣ LLM App — практична робота з RAG, пошуком, vector search та даними в реальному часі.

🔟 Segment Anything — модель для сегментації зображень, особливо цікава тим, хто працює з Computer Vision.

📌 Можна зберегти й повертатися до потрібного репозиторію, коли дійдете до відповідної теми.

#корисно #розвиток #tech

👉Всі наші платформи | Масонська ложа😎 |Вакансії| 👉Кар'єрне консультування

🔥 «Научилась применять Python и SQL в задачах бизнеса» История нашей выпускницы Ксении

Часто новички боятся, что после курсов останутся с «голой» теорией и кучей вопросов. Кейс нашей выпускницы Ксении доказывает обратное: учиться можно сразу на реальных задачах.

Ксения выбрала программу «Data-аналитика: Python и SQL в решении бизнес-задач».

«Курс превзошел ожидания. Рекомендую тем, кто хочет не просто выучить Python и SQL, а научиться применять их для извлечения пользы для бизнеса».

🚀 Готовы обновлять портфолио?

Сейчас как раз доступны направления по аналитике, на которых вы сможете бесплатно получить навыки, за которые рынок готов платить.

Успейте оставить заявку, пока есть места на ближайшие потоки 👉 https://clck.ru/3VuTvx

Как получать стабильный хеш Python-объектов

Встроенный hash() для этого не подходит: хеши строк и bytes меняются между процессами, а списки, словари и изменяемые dataclass он не принимает. hashlib детерминирован, но ждёт байты. Значит, сначала объект надо привести к однозначному набору байтов.

Автор разбирает, почему pickle не обещает одинаковый поток байтов, а str и repr могут терять значимые данные или включать адрес объекта. Решение строится на JSON: встроенные типы, datetime и dataclass приводятся к поддерживаемому представлению, неподдерживаемые значения вызывают ошибку, пустые и выбранные поля можно пропустить.

В статье есть требования, промежуточные неудачные варианты и итоговый код без сторонних зависимостей. Подход пригодится, если хеш хранится дольше одного процесса или должен совпадать в разных реализациях Python.

Подборка вакансий на 18.09.2026

⚙️ Backend Python разработчик (от 180.000 до 210.000 на руки) Java Developer (2425 USD) Backend-разработчик

🤖 ML / AI AI Engineering Architect (8 000 - 12 000 евро gross)

🛠 DevOps Senior DevOps / MLOps (5 000-10 000$ на руки)

🧪 QA AQA engineer (200.000 - 220000 Рублей) QA Full-stack (Python) (от 250 тыс. до 400 тыс. на руки) QA Lead (от 3800$ (по договоренности)) Data QA (200-350 тыс руб на руки) QA инженер (декретная ставка) (до 230k на руки + годовой бонус) QA Fullstack на C# (до 400 000 – 450 000 рос. рублей)

📈 Analytics Системный аналитик (от 140 до 180 000 Гросс)

📌 Other Technical Customer Support Engineer (120 000 – 180 000 ₽ gross)

Разработчик Python в Bell Integrator

💰По итогам собеседования (ср. рын. зп 180 000 ₽ – 250 000 ₽)

📌Условия и бонусы: Фултайм, удаленно по РФ.

📌Наши ожидания: – Опыт от 3-х лет на Python.   – Техническое образование, желательно высшее. – Опыт проектирования и разработки REST API, навыки работы с FastAPI. – Понимание принципов работы реляционных БД, опыт работы с PostgreSQL. – Опыт написания Unit и интеграционных тестов.

Подробнее о вакансии здесь.

✍🏼[email protected]

🔜 Data Science + AI Engineering — триває реєстрація на один із найнасиченіших Data-напрямів EPAM Campus 🧠

Якщо Python і математика для тебе вже не нові, а наступний крок хочеться зробити в Data Science та AI, зверни увагу на Data Science for AI Engineering.

Це велика програма із супроводом менторів EPAM, у якій Data Science поступово переходить у спеціалізацію та роботу із сучасними AI-рішеннями.

Що буде в програмі: 🔹 статистика, аналіз даних і Machine Learning; 🔹 Deep Learning; 🔹 спеціалізація на вибір: NLP, Machine Learning Engineering або Time Series Analysis; 🔹 робота з LLM, RAG, AI-агентами та іншими інструментами AI Solution Engineering; 🔹 практичні завдання, регулярний фідбек від менторів і Q&A-сесії.

Важливо: це не навчання з нуля. Для участі потрібні впевнене володіння Python, зокрема NumPy та Pandas, знання математики й англійська від B2. 📌 Старт — у листопаді 📌 Навчання — онлайн, англійською 📌 Участь — безкоштовна 📌 Реєстрація — до 9 жовтня

Після успішного проходження всіх етапів програми можна буде пройти співбесіди на Junior-позиції в напрямі Data Science & AI Engineering в EPAM Україна. 👉 Переглядай вимоги та реєструйся

📣 «Глубокое обучение на Python»

Практическое руководство по машинному обучению и нейронным сетям от Франсуа Шолле, создателя библиотеки Keras.

Автор объясняет сложные концепции доступным языком и показывает, как применять глубокое обучение для решения реальных задач с использованием Python, Keras и TensorFlow.

В книге рассматриваются математические основы нейронных сетей, классификация и регрессия, компьютерное зрение, анализ временных рядов, обработка текста и генеративное глубокое обучение.

— Отдельное внимание уделяется процессу разработки, обучению моделей и практическим методам повышения их эффективности.

🖥 Скачиваем здесь

Автоматическая сегментация всех объектов на изображении с нейросетью SAM от Meta.

Выделение масок объектов вручную требует много времени и сложной графической разметки. Модель Segment Anything (SAM) от Meta умеет автоматически распознавать и сегментировать любые объекты на изображении без предварительного обучения. Мы напишем Python-скрипт для генерации пиксельных масок объектов на снимке.

Установим библиотеку segment-anything и сопутствующие пакеты PyTorch и OpenCV для работы с нейросетью.

pip install git+https://github.com/facebookresearch/segment-anything.git opencv-python torch torchvision

Пакеты для сегментации изображений и работы с тензорами успешно установлены.

Создадим Python-скрипт sam_segment.py, который загружает модель SAM и генерирует маски для всех найденных объектов.

import cv2, numpy as np from segment_anything import sam_model_registry, SamAutomaticMaskGenerator

sam = sam_model_registry["vit_b"](checkpoint="sam_vit_b_01ec64.pth") mask_generator = SamAutomaticMaskGenerator(sam)

image = cv2.imread("test.jpg") masks = mask_generator.generate(cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2RGB)) print(f"Найдено объектов: {len(masks)}")

Скрипт генерации пиксельных масок объектов сформирован и готов к запуску.

Запустим быструю проверку загрузки модулей SAM и инициализации генератора масок.

python3 -c "from segment_anything import SamAutomaticMaskGenerator; print('SAM Ready')"

Модель SAM успешно импортирована и ready к проведению автоматической сегментации.

# проверка (контрольный запуск проверки доступности сегментатора) python3 -c "import segment_anything; print('SAM Version Installed')"

Ожидаемый вывод: SAM Version Installed

# cleanup (удаление тестового скрипта сегментации) rm -f sam_segment.py

Сегментация с помощью SAM позволяет быстро готовить датасеты для компьютерного зрения, удалять фон и редактировать элементы на фото. Для ускорения обработки используйте GPU-ускорение (CUDA) и легковесные варианты модели, такие как MobileSAM.

👉 AI Ready | #практика

#вакансия #job #senior #fulltime #Lead #Data #Engineer #Platform #Ереван #РФ

✅Ищем Lead Data Engineer / Data Platform Lead.

🦸Нам нужен сильный hands-on Lead / Staff Data Engineer, которому можно передать технический ownership за Data Core.

📁О проекте: Мы строим Customer Intelligence & Personalization Platform для зарубежной экосистемы бизнесов.

💼Что предстоит делать: •Нужно не только принимать технические решения, но и самостоятельно реализовывать ключевые части платформы. •Владеть архитектурой и развитием Data Core. •Проектировать слои Bronze / Silver / Gold и модели данных. •Исследовать банковские, legacy- и внешние источники, восстанавливать их семантику. •Строить pipelines от raw-данных до подготовленных data products. •Разрабатывать трансформации на SQL / dbt / Python. •Определять инженерные стандарты для ELT, data modelling, metadata, lineage и data quality. •Развивать data catalog и metadata-as-code подход. •Проектировать data contracts и интеграции Data Core с другими компонентами. •Переводить исследовательские решения и ручные процессы в production. •Работать с Git, CI/CD, Docker, Linux и закрытыми Dev/UAT-контурами. •В команде также будут инженеры и data scientist.

🏆Мы используем AI-native подход к разработке и ожидаем того же от кандидата. AI для нас — инструмент повышения производительности сильного инженера, а не замена инженерной экспертизы.

⚙️Квалификация и опыт: •Core banking / legacy banking systems. •Опыт работы Lead / Staff / Principal Data Engineer или сильного Senior с архитектурным ownership. •Опыт проектирования и самостоятельной реализации data platform / DWH / Lakehouse. •Customer 360 / Golden Record / MDM •Сильный SQL и уверенный Python. •dbt или аналогичные transformation frameworks. •Airflow / Dagster / Prefect или аналоги. •Хорошее понимание data modelling, historization, grain и master entities. •Практический опыт data quality, lineage и metadata management. •Data Vault 2.0. •OpenMetadata или другие data catalog solutions. •Умение самостоятельно принимать технические решения и отвечать за результат. •Опыт работы с плохо документированными источниками. •Git, CI/CD, Docker, Linux. •Практический AI-native способ разработки.

🤝Что по условиям: •Оформление: ИП •Формат работы: полная занятость •Локация - Ереван либо готовность к регулярным (до 2 раз в месяц на несколько дней) командировкам в Ереван для работы с данными и специалистами заказчика. •Уровень дохода: обсуждаем индивидуально

📩 Контакт: @ElenaK_it_recruiter

#senior #удаленка

ОФФСТЕЙДЖ МЕДИА Senior Python Engineer Опыт работы: более 6 лет Формат работы: удалённо, свободный график Английский: B2

☑️ Обязанности -Разработка масштабируемых бэкенд-сервисов для получения, обработки и хранения данных из сторонних API -Реализация потоковых ETL-пайплайнов для обработки высоконагруженных данных -Разработка и оптимизация схем баз данных для хранения и эффективного поиска большого объёма данных -Обеспечение отказоустойчивости и высокой доступности системы -Разработка и поддержка REST/gRPC API для фронтенда и внешних интеграций

☑️ Требования -От 5 лет опыта построения бэкенда в крупных сервисах -Опыт использования Python в production-коде -Понимание работы с базами данных (профилирование/оптимизация запросов) -Знание архитектур обработки данных в реальном времени -Опыт проектирования API и архитектурных решений -Умение писать надёжный, читаемый и тестируемый код

Откликнуться

#senior #удаленка

ОФФСТЕЙДЖ МЕДИА Senior Python Engineer Опыт работы: более 6 лет Формат работы: удалённо, свободный график Английский: B2

☑️ Обязанности -Разработка масштабируемых бэкенд-сервисов для получения, обработки и хранения данных из сторонних API -Реализация потоковых ETL-пайплайнов для обработки высоконагруженных данных -Разработка и оптимизация схем баз данных для хранения и эффективного поиска большого объёма данных -Обеспечение отказоустойчивости и высокой доступности системы -Разработка и поддержка REST/gRPC API для фронтенда и внешних интеграций

☑️ Требования -От 5 лет опыта построения бэкенда в крупных сервисах -Опыт использования Python в production-коде -Понимание работы с базами данных (профилирование/оптимизация запросов) -Знание архитектур обработки данных в реальном времени -Опыт проектирования API и архитектурных решений -Умение писать надёжный, читаемый и тестируемый код

Откликнуться

⚡️Data Science в 2026 году: что нужно знать, чтобы дойти от первой модели до первого оффера?

Большинство новичков совершают одну и ту же ошибку: пытаются выучить весь Data Science сразу.

Python, математика, статистика, ML, Deep Learning, MLOps… А потом открывают вакансию и обнаруживают ещё примерно 15 технологий, о которых вчера даже не слышали. В итоге можно несколько месяцев учиться, собирать учебные модели и всё равно не понимать, что именно нужно показать работодателю, чтобы получить первый оффер 🫠

Мария Жарова — ML-инженер Wildberries, экс-Альфа-Банк и Сбер, преподаватель магистратур МФТИ, ТГУ и МИФИ — проведёт бесплатный эфир «ML-инженер в 2026 году: от первой модели до первого оффера» и покажет профессию изнутри на реальной ML-задаче.

Что будет на эфире: 🔶На живом примере соберём модель, которая определяет тональность отзывов: подготовим данные, превратим текст в числа, обучим алгоритм и проверим, где он ошибается; 🔶Разберём полный цикл ML-проекта — от задачи бизнеса и сырых данных до готовой модели; 🔶Разберёмся, чем отличаются Data Scientist, ML Engineer, Deep Learning и MLOps и чем занимается каждый специалист; 🔶 Посмотрим, какие знания и навыки действительно нужны новичку, а что пока можно не пытаться выучить за одну ночь; 🔶Разберём реальные требования в вакансиях и поймём, какие проекты стоит добавить в портфолио; 🔶Обсудим, как перейти от обучения к первым собеседованиям и не застрять в бесконечном «ещё немного поучусь и начну искать работу».

Дополнительно на эфире разберем реальные примеры резюме и портфолио кандидатов, которые смогли пройти отбор.

🎁 ПОЛУЧИТЕ 3 КУРСА (PYTHON, SQL, PANDAS) В ПОДАРОК ЗА РЕГИСТРАЦИЮ НА ЭФИР!

Эти курсы - база для того чтобы вкатиться в профессию!

Если вы сейчас пытаетесь разобраться в Data Science и не очень понимаете, что учить, какие проекты делать и когда уже можно идти на собеседования, эфир поможет собрать всё это в одну понятную картину.

🛎️Регистрируйтесь, эфир совсем скоро!

Tech Lead (Billing Team) в FunnelFox

Ребята активно ищут 🔥

📍Remote 💎 7+ лет опыта работы с Python, в платежных системах или биллинговой инфраструктуре, PostgreSQL, Docker, Kubernetes 🚀Фаундеры — Андрей Шахтин

FunnelFox — no-code инструмент для роста дохода приложений через Web2App-воронки.

Размер команды – 50+

Узнать детали и откликнуться: тут

Больше вакансий в компании: — Fullstack Engineer (Python)

🔹 ✨ Programador/a Python/Vue ✨ 🔹

🚀 Empresa: Grupo NS

📍 Ubicación: 🌍 Global

💰 Salario: 24000 - 30000 €/Año

📊 Categoría: Programación

Desde Grupo NS estamos buscando programadores/as con experiencia de al menos 3 años en Python y Vue para un proyecto en modalidad 100% remoto.Tareas a realizar:Profesional especializado en el desarro…

🏷 Tags: #python #vue #gcp

🔹 ✨ Full Stack Developer (Python/Vue.js) ✨ 🔹

🚀 Empresa: Arelance

📍 Ubicación: España

💰 Salario: 24000 - 27000 €/Año

📊 Categoría: Programación

En Arelance sabemos que las personas son el activo más importante dentro de una empresa y por tanto invertimos muchos esfuerzos en buscar los mejores profesionales para nuestros clientes, y en ofrece…

🏷 Tags: #python #vue.js #api rest #sql #gcp

Learn Autonomous Programming with Python

Современная индустрия (также известная как «Индустрия 4.0») за короткий промежуток времени пережила беспрецедентный технологический скачок благодаря экспоненциальному росту вычислительной мощности в сочетании с интернет-технологиями. В результате такие области, как искусственный интеллект, машинное обучение, глубокое обучение и роботизированная автоматизация процессов, стали играть важную роль и превратились в основу деятельности организаций, что делает необходимым повышение квалификации специалистов в этих областях.

Скачать книгу

Книжное Хранилище | #Python

📦 Аналитик-разработчик в команду Электро

Привет! Я Сергей, руководитель аналитики Электро. Ищу аналитика, который возьмёт на себя развитие алгоритмов управления зарядной инфраструктурой: от анализа данных до решений, влияющих на работу тысяч станций и водителей.

Сергей Шмитько, руководитель команды аналитики

Мы разрабатываем, производим, устанавливаем и обслуживаем электрический транспорт, зарядную инфраструктуру и системы хранения электроэнергии. Вы будете развивать алгоритмы работы с розничным пространством Яндекса.

Какие задачи вас ждут:

• Экономика пространства Проектировать и считать профиль прибыли зала. Определять, сколько площади отдать под якорь трафика, а сколько высвободить под высокомаржинальные зоны без запаса.

• Геоаналитика и прогнозирование спроса Строить модель прогнозируемости спроса по категориям на покрытии сигналов Яндекса с учётом катчмента и эластичности по расстоянию. Точно определять, на каком масштабе прогноз работает для каждой категории (от пары кварталов для кофеен до региона для авто).

• Оптимизация пользовательского пути Управлять дилерским пространством на основе данных: построить оптимальную логику маршрута, проверить её на живом трафике и понять, где attach-механика ломается о реальное поведение.

Мы ждём, что вы: • Обладаете сильной базой в матстатистике, применяли её на практике • Владеете Python и SQL • Умеете читать и применять научные статьи и техническую литературу на английском

Почему у нас классно: Работа с нами — это забота о семье. Мы компенсируем 80% ДМС супругам и детям яндексоидов. А ещё оплачиваем ведение беременности и роды сотрудницам и жёнам сотрудников, которые с нами более двух лет. Это не все бонусы — полный список тут.

📩 Откликайтесь на вакансию на нашем сайте

#доставка #аналитика #python #SQL #офис