Центральный университет сотрудничает с 30 ведущими промышленными гигантами
Центральный университет — первый вуз в России на основе STEM-модели (Science, Technology, Engineering, Mathematics) — раскрыл 30 первых индустриальных партнеров.
Банк России, Норникель, VK, Росатом, МТС, Тинькофф, Avito, Kaspersky, Ozon, X5 Group и другие компании стали сооснователями, корпоративными инвесторами и индустриальными партнерами вуза. Компании создают собственные образовательные программы на базе ЦУ, становятся потенциальными работодателями для студентов и выпускников, предоставляют возможности прохождения стажировок и трудоустройства.
Что это дает студентам и компаниям? Партнерская модель вуза и взаимодействие с крупнейшим российским бизнесом с первых курсов станет социальным лифтом для студентов еще на этапе обучения. Студенты будут получать наиболее актуальные знания, востребованные на рынке, а работодатели — подготовленных специалистов, которые соответствуют их профессиональным.
Такой подход поможет решить одну из важнейших задач отрасли — дефицит квалифицированных ИТ-специалистов на рынке.
Центральный университет — первый вуз в России на основе STEM-модели (Science, Technology, Engineering, Mathematics) — раскрыл 30 первых индустриальных партнеров.
Банк России, Норникель, VK, Росатом, МТС, Тинькофф, Avito, Kaspersky, Ozon, X5 Group и другие компании стали сооснователями, корпоративными инвесторами и индустриальными партнерами вуза. Компании создают собственные образовательные программы на базе ЦУ, становятся потенциальными работодателями для студентов и выпускников, предоставляют возможности прохождения стажировок и трудоустройства.
Что это дает студентам и компаниям? Партнерская модель вуза и взаимодействие с крупнейшим российским бизнесом с первых курсов станет социальным лифтом для студентов еще на этапе обучения. Студенты будут получать наиболее актуальные знания, востребованные на рынке, а работодатели — подготовленных специалистов, которые соответствуют их профессиональным.
Такой подход поможет решить одну из важнейших задач отрасли — дефицит квалифицированных ИТ-специалистов на рынке.
FFmpeg: Лучшее решение для обработки мультимедийных файлов
Для начала использования
Исходный код и документация доступны тут
FFmpeg
- это бесплатная и открытая библиотека и набор инструментов для обработки мультимедийных файлов. Она предоставляет мощные возможности для работы с видео, аудио и другими мультимедийными данными. FFmpeg
является одним из самых популярных и универсальных инструментов для обработки мультимедиа в мире.Для начала использования
FFmpeg
, вы можете установить библиотеку командой pip install ffmpeg-python
. После этого, вы можете создавать собственные скрипты для обработки видео и аудио файлов, определяя нужные операции и параметры. ffmpeg-python
обладает мощными возможностями для конвертации, обрезки, склеивания и многого другого.Исходный код и документация доступны тут
Операции с zip архивами
Для работы с
Просмотреть содержимое архива можно с помощью функции
Также этот модуль позволяет создавать свои
#zipfile
Для работы с
zip
файлами можно использовать встроенный модуль zipfile
. Если кто не помнит, то zip
файл — это архив, содержащий сжатые файлы. Просмотреть содержимое архива можно с помощью функции
printdir
, а извлечь все файлы можно вызвав extractfile
. Также этот модуль позволяет создавать свои
zip
архивы, но мы решили не усложнять пример, поэтому просто прикладываем ссылку на документацию. #zipfile
Дизассемблирование
При запуске программы на python, написанный код преобразуется в байт-код, который затем может быть запущен в интерпретаторе Python. Встроенный модуль
На картинке показана работа этого модуля на примере функции, но такое можно повторить и с классами – в таком случае все его функции будут дизассемблированы.
#модули #байткод
При запуске программы на python, написанный код преобразуется в байт-код, который затем может быть запущен в интерпретаторе Python. Встроенный модуль
dis
позволяет дизассемблировать байт-код в удобное представление для просмотра его инструкций. Полный спсиок инструкций байт-кода с описанием можно посмотреть в доке модуля.На картинке показана работа этого модуля на примере функции, но такое можно повторить и с классами – в таком случае все его функции будут дизассемблированы.
#модули #байткод
Как перезагрузить импортированный модуль?
Чтобы перезагрузить импортированный модуль в Python, вы можете использовать функцию reload() из модуля importlib.
Замените module_name на фактическое имя модуля, который вы хотите перезагрузить.
Это может быть полезно при разработке и тестировании модулей, но не рекомендуется использовать в производственном коде без серьезных причин.
#модули
Чтобы перезагрузить импортированный модуль в Python, вы можете использовать функцию reload() из модуля importlib.
Замените module_name на фактическое имя модуля, который вы хотите перезагрузить.
Это может быть полезно при разработке и тестировании модулей, но не рекомендуется использовать в производственном коде без серьезных причин.
#модули
Daphne
Daphne — это сервер HTTP, HTTP2 и WebSocket для ASGI и ASGI-HTTP, разработанный для поддержки Django Channels. Он поддерживает автоматическое согласование протоколов; нет необходимости в префиксации URL-адресов для определения конечных точек WebSocket по сравнению с конечными точками HTTP.
#python
Daphne — это сервер HTTP, HTTP2 и WebSocket для ASGI и ASGI-HTTP, разработанный для поддержки Django Channels. Он поддерживает автоматическое согласование протоколов; нет необходимости в префиксации URL-адресов для определения конечных точек WebSocket по сравнению с конечными точками HTTP.
#python
Forwarded from Бесплатное образование
Новости для будущих студентов
Ректор Центрального университета Евгений Ивашкевич раскрыл планы вуза по вовлечению большого бизнеса в образовательные процессы страны. "Очень скоро мы можем остаться без инженерных и IT-кадров. Все понимают, что через 10–15 лет не с кем будет работать. Именно поэтому наша задача – это привлечь бизнес к решению проблем образования. Чтобы бизнес вкладывался в образовательные проекты в области информатики, физики и химии," - подчеркнул Ивашкевич.
По словам ректора, четыре года назад в стране профильную математику на ЕГЭ сдавало около 360 000 школьников, а в прошлом году – всего 283 000 школьников. "Компаниям недостаточно просто открывать свои кафедры в вузах. На таких кафедрах, как правило, учатся 30–40 человек, что совсем немного — это не решает проблему дефицита кадров стране," - пояснил он.
Именно поэтому был создан Центральный университет — вуз от бизнеса и для бизнеса. "Мы хотим дать нашим студентам и образование, и профессию. Только так можно обеспечить эффективный социальный лифт для выпускников, сделать их востребованными специалистами на рынке труда," - отметил Евгений.
18 и 19 мая Центральный университет проведет масштабный День открытых дверей перед стартом приемной кампании.
Мероприятие пройдет в головных офисах партнеров ЦУ — VK и Тинькофф.
🔗 Гостям обязательно нужно пройти регистрацию
Ректор Центрального университета Евгений Ивашкевич раскрыл планы вуза по вовлечению большого бизнеса в образовательные процессы страны. "Очень скоро мы можем остаться без инженерных и IT-кадров. Все понимают, что через 10–15 лет не с кем будет работать. Именно поэтому наша задача – это привлечь бизнес к решению проблем образования. Чтобы бизнес вкладывался в образовательные проекты в области информатики, физики и химии," - подчеркнул Ивашкевич.
По словам ректора, четыре года назад в стране профильную математику на ЕГЭ сдавало около 360 000 школьников, а в прошлом году – всего 283 000 школьников. "Компаниям недостаточно просто открывать свои кафедры в вузах. На таких кафедрах, как правило, учатся 30–40 человек, что совсем немного — это не решает проблему дефицита кадров стране," - пояснил он.
Именно поэтому был создан Центральный университет — вуз от бизнеса и для бизнеса. "Мы хотим дать нашим студентам и образование, и профессию. Только так можно обеспечить эффективный социальный лифт для выпускников, сделать их востребованными специалистами на рынке труда," - отметил Евгений.
18 и 19 мая Центральный университет проведет масштабный День открытых дверей перед стартом приемной кампании.
Мероприятие пройдет в головных офисах партнеров ЦУ — VK и Тинькофф.
🔗 Гостям обязательно нужно пройти регистрацию
Работа с методом str.replace() в Python
Метод принимает два основных аргумента: первый - это подстрока, которую нужно заменить в исходной строке, а второй - это подстрока, на которую происходит замена.
Кроме того, существует третий необязательный аргумент, определяющий количество замен старой подстроки на новую. Если он не указан, метод заменяет все вхождения.
#python #replace
Python
предлагает множество удобных встроенных методов для работы со строками. Один из таких методов - str.replace()
, который используется для замены частей строки.Метод принимает два основных аргумента: первый - это подстрока, которую нужно заменить в исходной строке, а второй - это подстрока, на которую происходит замена.
Кроме того, существует третий необязательный аргумент, определяющий количество замен старой подстроки на новую. Если он не указан, метод заменяет все вхождения.
#python #replace
dateparser
Обратите внимание, что
#python #dateparser
dateparser
— это библиотека Python
, предоставляющая удобные инструменты для разбора и анализа текстовых дат и времени. Она автоматически определяет формат даты и времени в текстовой строке и преобразует его в объект datetime
. Это особенно полезно, когда у вас есть текстовые описания дат и времени в различных форматах, и вы хотите их структурировать.Обратите внимание, что
dateparser
может использовать текущие локальные настройки для определения форматов даты и времени, поэтому результаты могут зависеть от настроек вашей системы. Вы также можете явно указать нужную локаль с помощью аргумента locales
, если это необходимо.#python #dateparser
NetworkX
NetworkX — это библиотека Python для анализа сложных сетей. Она предоставляет структуры данных для работы с графами (сетями) и реализует множество алгоритмов для анализа и визуализации сетевых данных.
Она может использоваться в различных областях, таких как социальные, биологические, транспортные, компьютерные сети и многих других.
#python
NetworkX — это библиотека Python для анализа сложных сетей. Она предоставляет структуры данных для работы с графами (сетями) и реализует множество алгоритмов для анализа и визуализации сетевых данных.
Она может использоваться в различных областях, таких как социальные, биологические, транспортные, компьютерные сети и многих других.
#python
Forwarded from Норникель
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Вычисляем размер объектов в памяти
Чтобы вычислить размер какого-либо объекта, можно воспользоваться функцией
Однако, следует помнить, что хотя все built-in (встроенные) объекты и вернут правильный размер, в общем случае это не должно быть верно для каких-либо пользовательских объектов.
Аргумент
Функция
#sys #sizeof #oop
Чтобы вычислить размер какого-либо объекта, можно воспользоваться функцией
sys.getsizeof(object[, default])
. Поскольку Python написан в полном соответствии с парадигмой ООП, таким объектом может быть все что угодно.Однако, следует помнить, что хотя все built-in (встроенные) объекты и вернут правильный размер, в общем случае это не должно быть верно для каких-либо пользовательских объектов.
Аргумент
default
позволяет определить значение, которое будет возвращено, если тип объекта не предоставляет средства для извлечения размера и вызовет TypeError
.Функция
getsizeof
вызывает метод __sizeof__
объекта и добавляет дополнительные служебные данные сборщика мусора, если конечно объект управляется сборщиком мусора.#sys #sizeof #oop
Data Scientist (Pricing) в Lamoda Tech
Мы в поиске Data Scientist в команду Pricing.
Чем предстоит заниматься:
— Развивать систему динамического ценообразования;
— Заниматься построением системы конкурентного ценообразования (матчинг), включающей в себя как модели DL (NLP/CV), так и классический ML;
— Использовать модели эластичности в других бизнес продуктах: ранжировании, пополнении стока, промо (купоны) и персональном ценообразовании;
— Предлагать новые инициативы, связанные с развитием data-driven подхода в отделе коммерции.
Стэк технологий: Big data (Hadoop, PySpark, Hive), Python, Catboost, Airflow, Docker, SQL, PyTorch.
Почему у нас классно:
— Хорошо выстроенные процессы: квартальное планирование по методологии OKR, двухнедельные спринты, регулярные стендапы и проектные встречи для синхронизации;
— Сильная команда middle и senior специалистов, развитое DS-сообщество, где есть возможность обмениваться знаниями на внутренних митапах;
— У нас представлен полный жизненный цикл разработки data-driven продуктов с применением ML — от идеи и генерации гипотез до запуска АБ тестов. В части разработки онлайн-сервисов и деплоя моделей нам помогает команда инженеров.
Мы ожидаем:
— Опыт в области анализа данных и машинного обучения (от 2 лет);
— Опыт работы с SQL, Hadoop, Hive, Spark;
— Владение Python, Linux, методами работы с большими данными;
— Опыт работы как минимум с 2 ML библиотеками: Scikit-learn, CatBoost/XGBoost, PyTorch, Spark ML;
— Знания теории вероятностей и математической статистики;
— Знания в области машинного обучения, прогнозного моделирования и методов статистического анализа;
— Знание алгоритмов и структур данных;
— Высшее образование в области прикладной математики, информационных технологий, информатики и т.п;
• Английский язык на уровне технического чтения.
Как мы работаем:
— Пишем на Python 3.6+ и PySpark 3.0;
— Для ресерча доступны два сервера (80 cores, 650Gb RAM), на которых развернут JupyrerHub и есть доступ к Hadoop-кластеру;
— Код с логикой ML-пайплайнов упаковываем в Docker и выкатываем, используя CI/CD-инструменты с запуском code style проверок и тестов;
— Используем Airflow для управления ML-пайплайнами и запуском их по расписанию;
— В командах есть культура code review как для изменений по части продакшен-пайплайнов, так и для ресерч-задач;
— Регулярно проводим командные брейнштормы с целью генерации новых идей по развитию наших data-driven продуктов;
— В компании внедрена культура принятия решений на основании данных и все изменения тестируем через АБ-эксперименты.
Откликнуться: https://budu.jobs/vacancy/b26cd0da-148a-431f-a0df-d24cafb78907?vlid=f53038bd-4efd-47d6-8db1-7f01081528ca
Мы в поиске Data Scientist в команду Pricing.
Чем предстоит заниматься:
— Развивать систему динамического ценообразования;
— Заниматься построением системы конкурентного ценообразования (матчинг), включающей в себя как модели DL (NLP/CV), так и классический ML;
— Использовать модели эластичности в других бизнес продуктах: ранжировании, пополнении стока, промо (купоны) и персональном ценообразовании;
— Предлагать новые инициативы, связанные с развитием data-driven подхода в отделе коммерции.
Стэк технологий: Big data (Hadoop, PySpark, Hive), Python, Catboost, Airflow, Docker, SQL, PyTorch.
Почему у нас классно:
— Хорошо выстроенные процессы: квартальное планирование по методологии OKR, двухнедельные спринты, регулярные стендапы и проектные встречи для синхронизации;
— Сильная команда middle и senior специалистов, развитое DS-сообщество, где есть возможность обмениваться знаниями на внутренних митапах;
— У нас представлен полный жизненный цикл разработки data-driven продуктов с применением ML — от идеи и генерации гипотез до запуска АБ тестов. В части разработки онлайн-сервисов и деплоя моделей нам помогает команда инженеров.
Мы ожидаем:
— Опыт в области анализа данных и машинного обучения (от 2 лет);
— Опыт работы с SQL, Hadoop, Hive, Spark;
— Владение Python, Linux, методами работы с большими данными;
— Опыт работы как минимум с 2 ML библиотеками: Scikit-learn, CatBoost/XGBoost, PyTorch, Spark ML;
— Знания теории вероятностей и математической статистики;
— Знания в области машинного обучения, прогнозного моделирования и методов статистического анализа;
— Знание алгоритмов и структур данных;
— Высшее образование в области прикладной математики, информационных технологий, информатики и т.п;
• Английский язык на уровне технического чтения.
Как мы работаем:
— Пишем на Python 3.6+ и PySpark 3.0;
— Для ресерча доступны два сервера (80 cores, 650Gb RAM), на которых развернут JupyrerHub и есть доступ к Hadoop-кластеру;
— Код с логикой ML-пайплайнов упаковываем в Docker и выкатываем, используя CI/CD-инструменты с запуском code style проверок и тестов;
— Используем Airflow для управления ML-пайплайнами и запуском их по расписанию;
— В командах есть культура code review как для изменений по части продакшен-пайплайнов, так и для ресерч-задач;
— Регулярно проводим командные брейнштормы с целью генерации новых идей по развитию наших data-driven продуктов;
— В компании внедрена культура принятия решений на основании данных и все изменения тестируем через АБ-эксперименты.
Откликнуться: https://budu.jobs/vacancy/b26cd0da-148a-431f-a0df-d24cafb78907?vlid=f53038bd-4efd-47d6-8db1-7f01081528ca
Docxtpl
Библиотека поддерживает различные типы данных и позволяет использовать сложные шаблоны, что делает её мощным инструментом для автоматизации создания документов.
#docxtpl
Docxtpl
— это библиотека Python, которая позволяет генерировать Word-документы на основе шаблонов. С её помощью можно легко создавать динамические документы, вставляя данные из Python в шаблон docx
. Библиотека поддерживает различные типы данных и позволяет использовать сложные шаблоны, что делает её мощным инструментом для автоматизации создания документов.
#docxtpl
PyJWT: Работаем с JSON Web Tokens в Python
В этом примере мы создаём JWT, который содержит идентификатор пользователя и срок его действия. Затем мы декодируем и проверяем токен, чтобы убедиться, что он ещё действителен и подлинен.
#python #pyjwt
PyJWT
— это библиотека Python
, предназначенная для кодирования, декодирования и проверки подлинности JSON Web Tokens (JWT)
.JWT
— это открытый стандарт (RFC 7519), который определяет компактный и независимый способ безопасной передачи информации между сторонами в виде JSON-объекта. Эта информация может быть проверена и доверена, так как она подписана цифровой подписью.В этом примере мы создаём JWT, который содержит идентификатор пользователя и срок его действия. Затем мы декодируем и проверяем токен, чтобы убедиться, что он ещё действителен и подлинен.
#python #pyjwt
Работа с аргументами и параметрами командной строки
В
Для начала нужно создать объект парсера
Первым параметром метод
После добавления всех аргументов их нужно спарсить с помощью метода
#python #argparse
В
Python
для обработки передаваемых аргументов и создания удобного интерфейса командной строки существует отличный модуль argparse
.Для начала нужно создать объект парсера
ArgumentParser
, в который можно добавить аргументы с необходимыми параметрами с помощью метода add_argument
.Первым параметром метод
add_argument
принимает либо имя обязательного позиционного аргумента, либо список опциональных аргументов (опциональные аргументы идентифицируются через -). Также у add_argument
есть множество необязательных опциональных параметров для работы с передаваемыми значениями аргумента.После добавления всех аргументов их нужно спарсить с помощью метода
parse_args
. На выходе получится объект, содержащий все переданные аргументы.#python #argparse
Центральный университет совместно с Авито запускает свою первую стипендиальную программу
Программу по выплатам стипендий в Центральном Университете Авито открывает в рамках собственного проекта по системной подготовке кадров в области ИИ и в IT-отрасли в целом. Стипендияпредоставляется студентам, изучающим специализации "Искусственный интеллект", "Разработка" и "Бизнес и Аналитика" на уровне бакалавриата.
Принять участие в отборе на стипендию смогут будущие первокурсники университета, успешно справившиеся с кейс-заданиями. Программа рассчитана на 2 года с возможностью продления. Общий фонд стипендии составит не менее 5 миллионов рублей, и для ее сохранения со второго по четвертый семестры студентам необходима хорошая успеваемость.
Конкурс на получение стипендии начнется в июле, а результаты будут объявлены в августе. Дополнительную информацию и условия участия можно найти на официальном сайте Центрального Университета.
Программу по выплатам стипендий в Центральном Университете Авито открывает в рамках собственного проекта по системной подготовке кадров в области ИИ и в IT-отрасли в целом. Стипендияпредоставляется студентам, изучающим специализации "Искусственный интеллект", "Разработка" и "Бизнес и Аналитика" на уровне бакалавриата.
Принять участие в отборе на стипендию смогут будущие первокурсники университета, успешно справившиеся с кейс-заданиями. Программа рассчитана на 2 года с возможностью продления. Общий фонд стипендии составит не менее 5 миллионов рублей, и для ее сохранения со второго по четвертый семестры студентам необходима хорошая успеваемость.
Конкурс на получение стипендии начнется в июле, а результаты будут объявлены в августе. Дополнительную информацию и условия участия можно найти на официальном сайте Центрального Университета.
PyQt6
#python #pyqt #pyqt6
PyQt6
— это библиотека на Python
для создания графических интерфейсов (GUI), связывающая Python с Qt. Она предоставляет широкий набор виджетов и функциональностей для создания кроссплатформенных приложений.PyQt6
поддерживает современные стандарты, включая Qt Quick, для разработки интерактивных интерфейсов. Библиотека легко интегрируется с другими фреймворками Python, что делает её подходящей для сложных проектов.#python #pyqt #pyqt6
Упрощенная работа с JSON
Казалось бы, куда еще проще, но есть один интересный пакет
Основные примеры использования показаны на картинке, там нет ничего сложного. Метод
Вообще возможностей у пакета достаточно, поэтому он достоен изучения и применения в проектах. Подробнее советую почитать в документации.
#json #jmespath
Казалось бы, куда еще проще, но есть один интересный пакет
JMESpath
, который позволяет декларативно указать, как извлекать элементы из документа JSON. Основные примеры использования показаны на картинке, там нет ничего сложного. Метод
search
принимает паттерн, по которому требуется извлечь данные, а также словарь (который в общем-то похож на JSON). Вообще возможностей у пакета достаточно, поэтому он достоен изучения и применения в проектах. Подробнее советую почитать в документации.
#json #jmespath
Метод isspace()
Метод
Примечание:
#python
Метод
isspace()
— это строковый метод, который используется для проверки, состоит ли строка только из пробельных символов (пробелов, символов табуляции, символов новой строки и других символов, которые считаются «пробельными» в контексте языка Python).Примечание:
isspace()
не изменяет исходную строку, а просто возвращает булево значение в зависимости от условия.#python