Streamlit — The fastest way to build data apps in Python

https://github.com/streamlit/streamlit

Пример с хабра Streamlit. Поиск кратчайшего пути

Пишем Telegram-ботов на Python (v2)

В этой, обновлённой версии книги, мы будем использовать библиотеки aiogram и Telethon, а также разберёмся с некоторыми интересными подходами к обеспечению работы Telegram-ботов.

👉 @python_powerbi

https://mastergroosha.github.io/telegram-tutorial-2/

GitHub - vizzuhq/ipyvizzu: Build animated charts in Jupyter notebook with a simple Python synthax.
https://github.com/vizzuhq/ipyvizzu

Примеры ipyvizzu здесь
https://ipyvizzu.vizzuhq.com/examples/examples.html

GitHub - Asabeneh/30-Days-Of-Python

30 days of Python programming challenge is a step-by-step guide to learn the Python programming language in 30 days. This challenge may take more than100 days, follow your own pace.

https://github.com/Asabeneh/30-Days-Of-Python

Книги-методички по визуализации данных с 0, учётная запись Power BI; нетворкинг, консультации от эксперта в визуализации данных и другие плюшки в клубе для аналитиков моего коллеги Алексея Колоколова (@analyst_club).

Что за клуб?
Основная цель клуба - нетворкинг с целью обмена опытом.
Аналитики, финансисты, менеджеры, HR обмениваются знаниями, не отправляясь на конференции и выставки.

Дополнительно каждый месяц выдаются плюшки. Эти уже доступны участникам:
- Обучающие книги, по которым можно с нуля построить дашборды.
- Личная учётная запись в Power BI.
- Записи с внутренних обучений Института бизнес-аналитики.
- Гайдлайн - брендбук, по которому можно перевёрстывать свои дашборды под единый стиль.

Что есть ещё?
Алексей разбирает дашборды участников на вебинарах, помогает улучшить отчеты.
Каждый месяц в клубе происходит что-то новое.

Как в него попасть?
Месяц участия в клубе стоит 600р.
Подписка оформляется на 1 месяц без автоматического продления.

Чтобы оплатить участие на месяц переходите по ссылке: https://bit.ly/3C9tsxp

GitHub - GokuMohandas/Made-With-ML: Learn how to responsibly deliver value with ML.
https://github.com/GokuMohandas/Made-With-ML