Целью учебного пособия является изучение основных разделов дисциплины «Информатика» и освоение компетенции ОПК-1. Учебное пособие предназначено для студентов очной и заочной форм обучения, изучающих дисциплину «Информатика». Python – современный язык программирования, работающий на всех распространенных операционных системах для настольных компьютеров. Язык программирования Python разрабатывается чуть более 20 лет. В настоящее время активно используется две версии языка – более старая версия 2 и современная версия 3.

Python стал одним из самых популярных языков, применяемых в машинном обучении для выполнения научных и коммерческих проектов. Он объединяет в себе возможности языков программирования общего назначения с простотой использования скриптовых предметно-ориентированных языков типа R. Python предлагает библиотеки для cбора данных из Интернета, построения графиков, статистической обработки и многого другого.

Маркос Лопез де Прадо делится тем, что обычно скрывают - самыми прибыльными алгоритмами машинного обучения, которые он использовал на протяжении двух десятилетий, чтобы управлять большими пулами средств самых требовательных инвесторов. Машинное обучение меняет практически каждый аспект нашей жизни, алгоритмы МО выполняют задачи, которые до недавнего времени доверяли только проверенным экспертам. В ближайшем будущем машинное обучение будет доминировать в финансах, гадание на кофейной гуще уйдет в прошлое.

Код высокого качества - это не просто код без ошибок. Он должен быть чистым, удобочитаемым и простым в сопровождении. Путь от рядового питониста к профи не прост, для этого вам нужно разбираться в стиле, архитектуре приложений и процессе разработки. Книга "Секреты Python Pro" научит проектировать ПО и писать качественный код, то есть делать его понятным, сопровождаемым и расширяемым. Дейн Хиллард - профессиональный питонист, с помощью примеров и упражнений он покажет вам как разбивать код на блоки, повышать качество за счет снижения сложности и т.д.

Данная книга подходит для всех новичков, которые хотят максимально использовать возможности Raspberry Pi, будь то дети, мечтающие открыть для себя мир электроники и программирования, родители и педагоги, желающие им помочь, или же любители и изобретатели, намеревающиеся с помощью Raspberry Pi воплотить свои идеи в жизнь. Мы совсем не предполагаем, что вы знакомы с Raspberry Pi и к тому же разбираетесь в схемотехнике или программировании. Этому вы научитесь, прочитав книгу.

Наука о данных — это вовсе не страшно! Изучите программирование на языке Python для анализа данных и статистики. Пишите код в облаке, используя Google Colab. Обменивайтесь данными и визуализируйте информацию. Интересуетесь наукой о данных, но немного побаиваетесь? Не нужно! Эта книга покажет, как использовать язык Python для создания интересных вещей с помощью науки о данных. Вы увидите, как установить набор инструментов Anaconda, благодаря которому работа с Python станет очень простой.

В данной книге в форме уроков дана информация, которая поможет вам решить при программировании на языке Python большую часть задач, которые возникают при работе с графиками. Рассмотрены такие темы как визуализация данных: построение линейных, точечных, ступенчатых, stem-графиков, столбчатых и круговых диаграмм, а также 3D графиков.

Эта книга позволит вам максимально комфортно войти в мир тестирования в Python. Основное внимание в ней уделено созданию тестов, объединению их в группы, запуску, обработке результатов тестирования и пропуску ненужных тестов. Рассмотрена работа с классами TestCase, TestSuite, TestLoader, TestResult и TextTestRunner. Трудно представить какой-то современный программный проект без тестирования. При этом тестирование осуществляется практических на всех этапах разработки продукта: начиная, непосредственно, с процесса создания функций, методов и классов и т.д.

Автор книги "Наука о данных с нуля" легко, доступ­но и иногда с юмором повествует о сложных вещах, составляющих фундамент нау­ки о данных и машинного обучения. Второе издание кни­ги дополнено главами о глубоком обучении и этике данных. Кроме того, книга со­держит несколько новых разделов, в частности о рекуррентных нейронных сетях, векторных вложениях слов и разложении матриц и некоторые другие. В книге детально разбирается пример разработки глубокой ней­ронной сети по образу библиотеки Keras. В исходный код внесен ряд изменений, отражающих последние тренды в развитии языка Python, в частности широко ис­пользуются аннотации типов, не характерные для ранних версий языка Python, и типизированные именованные кортежи.