👨‍💻 Большая PDF шпаргалка по созданию визуализации данных с помощью Python:

1. Установите необходимые библиотеки с помощью pip:

pip install matplotlib seaborn pandas

2. Импортируйте библиотеки, которые вы будете использовать в своем скрипте:

import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

3. Загрузите свой набор данных в pandas DataFrame. Для демонстрации мы будем использовать образец набора данных, предоставленный Seaborn:

import pandas as pd
data = sns.load_dataset("penguins")

4. Создайте график: используйте библиотеку Seaborn для создания простой диаграммы рассеяния:

sns.scatterplot(data=data, x="bill_length_mm", y="bill_depth_mm", hue="species")
plt.title("Penguin Bill Dimensions by Species")
plt.show()

5. Настройте график добавив заголовки, метки и изменив стиль для улучшения читаемости и представления:

plt.xlabel("Bill Length (mm)")
plt.ylabel("Bill Depth (mm)")
plt.grid(True)
plt.show()

Почему именно Python используется для визуализации данных?

📊 Мощные библиотеки: Python предлагает универсальные библиотеки, такие как:
1. Matplotlib: для базовых графиков.
2. Seaborn: для статистических визуализаций.
3. Plotly: для интерактивных визуализаций.

#python #cheatsheet #doc

💻 2025 Cybersecurity Attacks Playbook

Актуальные сценарии кибератак 2025 года: от фишинга, усиленного ИИ, до атак на цепочки поставок, сложных рансомвар-кампаний и многослойных взломов инфраструктуры. Каждый раздел включает этапы подготовки, обнаружения, анализа, локализации, устранения, восстановления и выводов по конкретному типу атаки.

🧠 Новые угрозы, усиленные ИИ

🟢Фишинговые рассылки, генерируемые искусственным интеллектом.
🟢Дипфейк-атаки на руководителей компаний.
🟢Адаптивное вредоносное ПО, которое эволюционирует в реальном времени.
🟢Криптографические риски, связанные с развитием квантовых вычислений.

💀 Продвинутые персистентные атаки

🟢Внедрение в цепочки поставок.
🟢Процессы реагирования на ранее неизвестные zero-day уязвимости.
🟢Многоуровневые сценарии работы с рансомваром.
🟢Fileless-атаки, использующие системные инструменты (LOLBins).

🔐 Компрометация инфраструктуры

🟢Эксплуатация IoT-устройств в распределённых экосистемах.
🟢Ошибки конфигураций облака и скрытое боковое перемещение.
🟢Взлом через фальшивые точки доступа и беспроводные атаки.
🟢Подмена DNS и манипуляция кешем.

📁 Угрозы приложениям и данным

🟢SQL-инъекции с использованием техник скрытности.
🟢Скрытая утечка данных через стеганографию
🟢Масштабные credential-атаки.
🟢«Островные» атаки через доверенные третьи сервисы.

⚙️ Каждый плейбук включает

🟢Проверку защищённости ресурсов и превентивную подготовку.
🟢Мультиканальное обнаружение угроз (SIEM, EDR, NDR).
🟢Выделение индикаторов компрометации и карту атаки.
🟢Сценарии локализации и устранения.
🟢Восстановление и постинцидентную валидацию.
🟢Непрерывную интеграцию опыта и улучшений.

#doc #pentest #books #cybersec

🍌 Google выпустили полноценный гайд по работе с лучшим генератором изображений на сегодня: Nano Banana Pro.

Это не просто мануал, а прям учебник с примерами кода на Python:

💬 как генерировать сложные сцены без каши;
💬 как редактировать уже созданные картинки;
💬 как работать с API и получать результат «как в портфолио»;
💬 примеры, лайфхаки и готовые промты, которые можно копировать и сразу использовать.

⬇️ Сохраняем и изучаем ТУТ

#doc #нейросеть

👨‍💻 Шпаргалки по регулярным выражениям на русском в PDF

Сохраняй! 👍

#doc #python #cheatsheet

🌎 Сети для самых маленьких на русском

Большая серия материалов про компьютерные сети — от азов до вполне взрослого администрирования. Всё разложено по полочкам и объяснено нормальным человеческим языком.

💬 планирование сети;
💬 настройка маршрутизаторов;
💬 коммутация и маршрутизация;
💬 STP, NAT, VPN;
💬 BGP, MPLS и другие «страшные буквы», которые после объяснений перестают быть страшными.

💻 Без воды, без заумных формулировок и с примерами.

Идеально для новичков и тех, кто хочет наконец понять, как сети реально работают, а не просто заучить термины.

⬇️ Обязательно сохраняем!

#doc

📊 Data Science без мифов: как зарабатывают деньги на данных

Дорожная карта из 78 тем, которые ведут от нуля к Data Scientist. И это не просто список технологий — это отражение того, за что бизнес реально платит деньги.

Разбираем по-человечески 👇

😰 1. Python — входной билет

Python здесь не ради Python’а.
Он нужен, чтобы:

* чистить данные
* автоматизировать рутину
* писать быстрые эксперименты
* склеивать всё в пайплайны

Без баз: функции, структуры данных, работа с файлами — дальше не пустят.

🧹 2. Работа с данными = 60% всей работы

NumPy, Pandas, DataFrames, GroupBy, Join’ы — это реальная жизнь дата-сайентиста.

💰 Деньги платят не за нейросети, а за умение:

* привести хаотичные данные в порядок
* найти ошибки
* собрать правильную таблицу для принятия решений

📈 3. Визуализация = язык общения с бизнесом

Matplotlib, Seaborn, Plotly, дашборды.

Если ты не умеешь показать цифры так, чтобы их понял менеджер, — твой анализ бесполезен, даже если он гениален.

🔍 4. EDA — где находятся деньги

Exploratory Data Analysis — это:

* поиск аномалий
* трендов
* закономерностей
* причин падения/роста метрик

📌 Именно здесь находят:

* почему падают продажи
* где теряются клиенты
* где можно сэкономить или заработать

📊 5. Статистика — фундамент, без которого всё ломается

Распределения, гипотезы, p-value, доверительные интервалы.

❌ Без статистики ML превращается в гадание.
✅ С ней — в инструмент принятия решений.

🧮 6. SQL — обязательный навык

SELECT, JOIN, GROUP BY, оконные функции.

Если ты не умеешь доставать данные из БД — ты не дата-сайентист, а пользователь ноутбука.

🤖 7. Machine Learning — не магия, а инструмент

Линейная и логистическая регрессия
Деревья, Random Forest, Gradient Boosting, SVM

💰 Бизнес использует ML для:

* прогнозов
* сегментации клиентов
* рекомендаций
* выявления аномалий

Не «нейросети ради нейросетей», а решение конкретных задач.

📉 8. Метрики и фичи — вот где решается всё

Accuracy, F1, ROC-AUC
Feature Engineering, Scaling, Encoding

Можно взять простой алгоритм и выжать из него больше денег, чем из сложной модели с плохими признаками.

⏳ 9. Время, тексты и большие данные

Time Series → прогнозы
NLP → отзывы, поддержка, соцсети
Big Data → масштабирование решений

Здесь начинается рост доходов и уровней задач.

☁️ 10. Cloud & Big Data = деньги и масштаб

AWS, BigQuery, Spark, Databricks, Snowflake.

Это уже уровень:

* крупных компаний
* высоких зарплат
* сложных систем

✅ Итог

Data Science — это не про «стать ML-инженером за 3 месяца».
Это про умение превращать данные в деньги:

✔️ находить проблемы
✔️ подтверждать гипотезы
✔️ помогать бизнесу принимать решения
✔️ автоматизировать аналитику

💾 Если хочешь войти в Data Science — учи не всё подряд, а по этой карте.

Изучай и цифры начнут работать на тебя.

#doc #cheatsheet