Недавно мы анонсировали старт нового курса «Математика для Data Science».
В ближайшие дни выйдет серия постов о том, что ждёт вас на курсе, а пока познакомим вас с его экспертами.
Спикеры курса:
👤 Ксения Кондаурова
Преподаватель и автор курсов для бакалавриата Центрального Университета (Т-Банк), спикер и методист для Edutoria (Сбербанк). Ксения расскажет, как линейная алгебра применяется для построения предсказательных моделей, и научит проверять гипотезы для бизнеса с помощью статистики.
👤 Диана Миронидис
Преподаватель НИУ ВШЭ, автор и методист Яндекс Практикума. Самый экстравагантный преподаватель из всех, с кем вы учились, — убедитесь, что математика может быть нескучной. Диана погрузит в математический анализ, научит исследовать функции и находить параметры, при которых ошибка модели минимальна.
👤 Маргарита Бурова
Академический руководитель образовательных программ по аналитике и анализу данных, Wildberries & Russ. Проведёт квиз с розыгрышем годовой подписки TG Premium. Маргарита — эксперт в дата-сайенс, ИИ и математических методах анализа данных, фанат развития ИТ-образования.
Вместе с экспертами за 8 недель вы не просто получите знания, а познакомитесь с математикой заново.
🎁 Только при оплате до 19 октября курс «Базовая математика» в подарок!
👉 Записаться на курс
В ближайшие дни выйдет серия постов о том, что ждёт вас на курсе, а пока познакомим вас с его экспертами.
Спикеры курса:
👤 Ксения Кондаурова
Преподаватель и автор курсов для бакалавриата Центрального Университета (Т-Банк), спикер и методист для Edutoria (Сбербанк). Ксения расскажет, как линейная алгебра применяется для построения предсказательных моделей, и научит проверять гипотезы для бизнеса с помощью статистики.
👤 Диана Миронидис
Преподаватель НИУ ВШЭ, автор и методист Яндекс Практикума. Самый экстравагантный преподаватель из всех, с кем вы учились, — убедитесь, что математика может быть нескучной. Диана погрузит в математический анализ, научит исследовать функции и находить параметры, при которых ошибка модели минимальна.
👤 Маргарита Бурова
Академический руководитель образовательных программ по аналитике и анализу данных, Wildberries & Russ. Проведёт квиз с розыгрышем годовой подписки TG Premium. Маргарита — эксперт в дата-сайенс, ИИ и математических методах анализа данных, фанат развития ИТ-образования.
Вместе с экспертами за 8 недель вы не просто получите знания, а познакомитесь с математикой заново.
🎁 Только при оплате до 19 октября курс «Базовая математика» в подарок!
👉 Записаться на курс
❤3🥱1
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
😁35💯4❤1
Как появился логотип Python с двумя змеями?
Anonymous Quiz
35%
Это стилизованный символ из The Zen of Python, отражающий философию языка
13%
Эмблема основана на древних рисунках майя и изображает двухцветных змей
21%
Он символизирует объединение Python 2 и Python 3
31%
Это случайный дизайн, выбранный сообществом по голосованию
👍6❤1
♾️ 17 формул, которые изменили мир
Математика в действии — как уравнения, придуманные века назад, сегодня управляют интернетом, медициной, космосом и вашими финансами.
📎 Читать статью
А если после статьи захотите разобраться, как эта математика работает в Data Science — вот экспресс-курс, который всё расставит по полочкам:
«Математика для Data Science»
🎓 За 2 месяца поймёте, как работают алгоритмы ML под капотом.
🗓️ Старт — 6 ноября
👉 Записаться на курс
Математика в действии — как уравнения, придуманные века назад, сегодня управляют интернетом, медициной, космосом и вашими финансами.
📎 Читать статью
А если после статьи захотите разобраться, как эта математика работает в Data Science — вот экспресс-курс, который всё расставит по полочкам:
«Математика для Data Science»
— практика и живые уроки
— разбор кода и проверка домашних
— поддержка в Telegram-чате
🎓 За 2 месяца поймёте, как работают алгоритмы ML под капотом.
🗓️ Старт — 6 ноября
👉 Записаться на курс
👍2
📚Напоминаем про наш полный курс «Самоучитель по Python для начинающих»
Мы написали и собрали для вас в одну подборку все 25 глав и 230 практических заданий!
🐍 Часть 1: Особенности, сферы применения, установка, онлайн IDE
🐍 Часть 2: Все, что нужно для изучения Python с нуля – книги, сайты, каналы и курсы
🐍 Часть 3: Типы данных: преобразование и базовые операции
🐍 Часть 4: Методы работы со строками
🐍 Часть 5: Методы работы со списками и списковыми включениями
🐍 Часть 6: Методы работы со словарями и генераторами словарей
🐍 Часть 7: Методы работы с кортежами
🐍 Часть 8: Методы работы со множествами
🐍 Часть 9: Особенности цикла for
🐍 Часть 10: Условный цикл while
🐍 Часть 11: Функции с позиционными и именованными аргументами
🐍 Часть 12: Анонимные функции
🐍 Часть 13: Рекурсивные функции
🐍 Часть 14: Функции высшего порядка, замыкания и декораторы
🐍 Часть 15: Методы работы с файлами и файловой системой
🐍 Часть 16: Регулярные выражения
🐍 Часть 17: Основы скрапинга и парсинга
🐍 Часть 18: Основы ООП – инкапсуляция и наследование
🐍 Часть 19: Основы ООП – абстракция и полиморфизм
🐍 Часть 20: Графический интерфейс на Tkinter
🐍 Часть 21: Основы разработки игр на Pygame
🐍 Часть 22: Основы работы с SQLite
🐍 Часть 23: Основы веб-разработки на Flask
🐍 Часть 24: Основы работы с NumPy
🐍 Часть 25: Основы анализа данных с Pandas
Мы написали и собрали для вас в одну подборку все 25 глав и 230 практических заданий!
🐍 Часть 1: Особенности, сферы применения, установка, онлайн IDE
🐍 Часть 2: Все, что нужно для изучения Python с нуля – книги, сайты, каналы и курсы
🐍 Часть 3: Типы данных: преобразование и базовые операции
🐍 Часть 4: Методы работы со строками
🐍 Часть 5: Методы работы со списками и списковыми включениями
🐍 Часть 6: Методы работы со словарями и генераторами словарей
🐍 Часть 7: Методы работы с кортежами
🐍 Часть 8: Методы работы со множествами
🐍 Часть 9: Особенности цикла for
🐍 Часть 10: Условный цикл while
🐍 Часть 11: Функции с позиционными и именованными аргументами
🐍 Часть 12: Анонимные функции
🐍 Часть 13: Рекурсивные функции
🐍 Часть 14: Функции высшего порядка, замыкания и декораторы
🐍 Часть 15: Методы работы с файлами и файловой системой
🐍 Часть 16: Регулярные выражения
🐍 Часть 17: Основы скрапинга и парсинга
🐍 Часть 18: Основы ООП – инкапсуляция и наследование
🐍 Часть 19: Основы ООП – абстракция и полиморфизм
🐍 Часть 20: Графический интерфейс на Tkinter
🐍 Часть 21: Основы разработки игр на Pygame
🐍 Часть 22: Основы работы с SQLite
🐍 Часть 23: Основы веб-разработки на Flask
🐍 Часть 24: Основы работы с NumPy
🐍 Часть 25: Основы анализа данных с Pandas
👍4❤🔥2❤1
🧩 Практика и алгоритмы
— Элегантный обход двоичного дерева поиска — идиоматичные подходы к обходу BST на Python 3, включая рекурсивные и итеративные методы.
— Генераторы для начинающих —пошаговое введение в генераторы с домашним заданием — учимся экономить память и писать чистый код.
— Декораторы. Продвинутый уровень — универсальный шаблон декоратора и продвинутые приёмы для чистого и повторно используемого кода.
⚙️ Инструменты Python
— Пул интерпретаторов в Python 3.14 — что это такое, зачем нужен и как использовать новые возможности для параллелизма и масштабирования.
— Занимательные графики с matplotlib — практические примеры построения визуализаций — от простых до интересных “игровых” графиков.
🧠 Карьерные советы и тренды
— От джуна к эксперту — как карта навыков и план развития помогают Python-разработчику строить карьеру и прокачивать скиллы.
— Python-разработчик в 2025 году — скилсет джуниора, ожидания рынка и актуальные тренды для начинающих специалистов.
#свежак
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍3❤1
⏰ Сегодня последний день!
🎁 Только при оплате до 19 октября — курс «Базовая математика» в подарок!
Успей попасть на экспресс-курс «Математика для Data Science» — 10 живых вебинаров, практика на Python, поддержка менторов и преподаватели из ВШЭ, Яндекс Практикума и Wildberries.
За 2 месяца разберёшься с тем, на чём держится Data Science:
🎓 Построишь математический фундамент и поймёшь, как работают алгоритмы ML под капотом.
👉 Записаться на курс
Старт — 6 ноября, не упусти бонус!🎁
🎁 Только при оплате до 19 октября — курс «Базовая математика» в подарок!
Успей попасть на экспресс-курс «Математика для Data Science» — 10 живых вебинаров, практика на Python, поддержка менторов и преподаватели из ВШЭ, Яндекс Практикума и Wildberries.
За 2 месяца разберёшься с тем, на чём держится Data Science:
• векторы, матрицы и регрессия;
• градиенты, оптимизация, вероятности и статистика;
• реальные задачи анализа данных;
🎓 Построишь математический фундамент и поймёшь, как работают алгоритмы ML под капотом.
👉 Записаться на курс
Старт — 6 ноября, не упусти бонус!🎁
👍1