Собрали в одном месте самые важные ссылкичитайте нас в Telegram
В новом эпизоде первого регулярного подкаста о пайтоне на русском команда MoscowPython обсуждает:
* Почему Python пользуется таким спросом в веб-разработке
* Что нужно знать на входе в отрасль, нужно ли знать алгоритмы и иметь профильное образование (с 20-й мин)
* Главное требование к начинающему разработчику - спойлер - уметь решать задачи, а не много знать
* Перспективы и навыки для карьерного роста
В свежем выпуске подкаста от команд MoscowPython и LearnPython:
* Как впитывает знания мозг разработчика?
* Битва IDE: Григорий Петров поясняет за Visual Studio Code, с ним спорят
* Английский как ваш основной ресурс для изучения языков программирования (и еще полезные ресурсы)
* Как сделать освоение нового в ЯП ежедневной и не надоедающей практикой: советы тех, кто пишет 20, 9 и 7 лет.
Оставляйте вопросы и идеи для следующих тем в комментариях к посту, роликам или на сайте проекта
В третьем по счету эфире PythonJunior Григорий Петров, Михаил Корнеев и Валентин Домбровский обсудили:
* резюме и мотивационные письма для новичков,
* как организовать митап в своем городе, зачем стоит выбираться на такие мероприятия
* как устроены рейтинги языков программирования и какие факторы влияют на позиции Python в них
Оставляйте вопросы к ведущим и темы для следующих выпусков в комментариях к видео. Спасибо вам!
Вышел второй эфир регулярного подкаста от коллег из MoscowPython. В новом Python Junior подкасте обсудили:
1. Приключения питонистов в Москве: как начать карьеру в другом городе и найти работу в столице.
2. Специализированная IDE для новичков: обзор проекта MU.
3. Serverless: когда и кому пригодится эта технология.
Я расскажу вам о популярном методе построения векторных представлений для элементов последовательности, например, для слов в тексте. Такие методы применяются в машинном обучении для того, чтобы облегчить работу с категориальными признаками, коими являются, например, слова, вершины графа или любое неупорядоченное множество элементов. Для предобработки такого рода данных используются специальные методы вложения в непрерывное векторное пространство. Я расскажу об одном из таких методов Swivel, продемонстрирую как применять его в текстовых и графовых задачах, а так же расскажу как подобный подход можно применять к анализу исходного кода языка Python