💡 Подборка статей об алгоритмах на Python

1️⃣ Алгоритмы сортировки на Python. Эта статья познакомит вас с основными алгоритмами сортировки и их главными характеристиками.

2️⃣ Сортировка слиянием: для тех, кто не хочет просто использовать .sort(). Пошаговый разбор алгоритма сортировки слиянием.

3️⃣ Поиск в ширину на Python. Двоичные деревья вечны. По крайней мере, так думают технические менеджеры, занимающиеся наймом разработчиков. И когда на техническом собеседовании вас просят решить задачу, касающуюся двоичных деревьев, первое, что интервьюер захочет знать, — в ширину или в глубину?

4️⃣ Линейный поиск на Python. Линейный поиск — это алгоритм, который находит определенное значение в списке, проверяя все элементы по очереди. Он идеален в ситуациях, когда вы работаете с относительно небольшими наборами данных или когда сортировка данных нецелесообразна.

5️⃣ Алгоритм А* и его реализация на Python. Алгоритм А* — один из самых эффективных алгоритмов поиска кратчайшего пути между двумя точками графа. Эта статья поможет вам разобраться в нем.

6️⃣ Двоичные деревья Python на практике: зеркальное дерево. Подробный разбор решения задачи с LeetCode.

⚠️ Большинство ошибок в машинном обучении начинаются не с модели, а с окружения. Конфликты библиотек, «падающие» ноутбуки, хаос в зависимостях — знакомо?

🦾 На открытом вебинаре OTUS мы разберём, как с нуля выстроить стабильную и воспроизводимую среду для ML-разработки. Настроим Python, виртуальные окружения, Jupyter и VS Code, покажем рабочую структуру ML-проекта и подходы к управлению зависимостями.

Вы увидите, как перейти от разрозненных ноутбуков к полноценной инженерной практике: аккуратный код, понятная структура, предсказуемые сборки. Это база, без которой невозможно расти в ML и Data Science.

➡ Встречаемся 26 февраля в 18:00 МСК в преддверие старта курса «Специализация Machine Learning». Присоединяйтесь и заложите правильный фундамент для карьеры ML-инженера: https://vk.cc/cULALL

Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576

💥 Работа с файлами в Python

🚩 Чтение и запись файлов в Python. Простой туториал, где на примерах разбирается, как открыть, прочитать и записать файл.

🚩 Чтение бинарных файлов с помощью Python. Файл, который содержит бинарные данные, называется двоичным (бинарным) файлом. В этой статье рассмотрены три разных способа чтения бинарных файлов.

🚩 Чтение и запись в файл JSON-объекта. Эта статья познакомит вас с форматом JSON и методами, с помощью которых можно считать и записать этот формат в файл.

🚩 Создание и изменение PDF-файлов в Python. В экосистеме Python есть несколько отличных пакетов для чтения, изменения и создания PDF-файлов. Из этого руководства вы узнаете, как считывать текст из PDF-файла, как создавать, делить и объединять такие файлы, как их вращать и обрезать.

🚩 Как использовать модуль Pathlib. Все операционные системы имеют разные правила построения путей к файлам. Например, в Linux для путей используется косая черта (слэш, /), а в Windows — обратная косая черта (обратный слэш, \). Эта небольшая разница может вызвать ряд проблем. Модуль Pathlib обеспечит одинаковую работу ваших путей к файлам в разных операционных системах.

💬 Задача на логику. Судебная головоломка

Двоих людей обвиняют в совместном преступлении. Если оба признают себя виновными, каждый получит легкое наказание. Если это сделает один, а второй нет, то первого освободят, а второго подвергнут суровому наказанию. Если оба не признают своей вины, их обоих освободят от наказания.

Почему с точки зрения отдельного обвиняемого лучше признаться, а с точки зрения обоих - не делать этого?

Излагайте свои рассуждения в комментариях!

#логическаязадача

💬 Ответ к задаче "Судебная головоломка"

Когда обвиняемый думает о себе, он может рассуждать следующим образом: "Допустим, второй обвиняемый признается. Если я тоже признаюсь, то получу легкое наказание, а если нет - буду сурово наказан. Допустим также, что второй обвиняемый не признается, тогда меня освободят независимо от моих действий. Поэтому лучше признаться".

Решив таким образом, оба обвиняемых признают свою вину. В результате они оба получат наказание, хотя и легкое. А могли бы быть освобождены, если бы оба не признали своей вины.

Дилемма заключённого, лежащая в основе этой задачи, - фундаментальная проблема в теории игр. Согласно ей рациональные игроки не всегда будут сотрудничать друг с другом, даже если это в их интересах.

#логическаязадача

💥 Вакансии по Python за последние две недели:

🟪 ML Middle разработчик (PyTorch/TF). Evapps, удалённо (РФ), 180-200 т.р.

🟥 AI Agent Python Developer. Aspirity Solution, удалённо (вне РФ/РБ), от $20/час

🟪 Python Senior Разработчик (FastAPI). AGIMA, удалённо (РФ), до 1600 р. /час

🟥 Python Senior Django Developer. VallettaSoftware, удалённо, $3500-4300

🟪 Python Backend Developer (FastAPI). Астратех, гибрид / удалённо (Москва / РФ), 350-450 т.р.

🟥 FullStack Python Senior Developer. ghostbusters, удалённо, $5000-8000

🟪 Python Middle/Senior Разработчик (FastAPI, AsyncIO). TrafficStars, офис (Лимассол, Кипр), 4500–5500 евро

Открыта регистрация на главную конференцию этой весны по технологиям ИИ и анализу данных — Data Fusion* 2026! 💙

Шестая ежегодная конференция Data Fusion пройдет 8–9 апреля в Москве в инновационном кластере «Ломоносов».

60+ актуальных сессий, докладов, примеров, дискуссий по теме анализа данных/ науки о данных/ машинного обучения. Среди тем – ИИ-агенты, «обучение с подкреплением», компьютерное зрение, обработка естественного языка, открытый исходный код, воплощенный ИИ и робототехника, рекомендательные системы, применение ИИ в кибербезопасности, ИИ+ естественные науки, AgentOps и многое другое! Всю программу ищите на сайте (подавайте ваши доклады, welcome!).

Конференция объединит лидеров команд по машинному обучению, специалистов по обработке данных, молодых ученых, инженеров, аналитиков и руководителей, принимающих решения о внедрении технологий в бизнес и государственные сервисы.

Среди спикеров конференции: Суржко Денис (ВТБ), Оселедец Иван (AIRI), Райгородский Андрей (МФТИ), Бурнаев Евгений (Сколтех,AIRI), Саркисов Тигран (Х5), Крайнов Александр (Яндекс), Зима Андрей (Ростелеком) и другие эксперты из науки и индустрии.

Все мы любим конференции не только ради знаний, но и, конечно, ради живого общения и новых знакомств, а это важная часть Data Fusion!

➡ Не пропустите, регистрируйтесь.

*Интеграция данных

Информация о рекламодателе