Фото до статті
Анастасія Пономарьова
Журналістка Highload
Якщо ви не поціновуєте книги та статті з програмування через велику кількість “води” або ж вам потрібно швидко відновити знання перед співбесідою, тоді вам стануть у пригоді довідники з ключовими визначеннями та прикладами коду.
У цьому огляді ви знайдете стислі довідки з Python та супутніх технологій, машинного навчання, баз даних тощо.
Python та Data Science
- Python. Цей довідник складено на основі книги «Автоматизація нудних завдань за допомогою Python» та багатьох інших джерел.
- Python з R із сітчастою шпаргалкою. Додатково, на ресурсі Posit ви зможете знайти інші корисні, хоч і менш відомі, довідники.
- Pandas. Зручна та лаконічна інфографіка про бібліотеку Python у форматі PDF.
- NumPy. Розширення мови Python, яке додає підтримку великих багатовимірних масивів та матриць, доповнене потужною бібліотекою висококласних математичних функцій для операцій з цими масивами. Звучить незрозуміло? У PDF-шпаргалці це пояснено простіше та детальніше.
- Matplotlib. Ще одне розширення для тих, хто освоює Data Science з Python. Вся ключова інформація про нього вміщена на одній сторінці.
- Seaborn. З цим довідником стане легше розібратися або освіжити пам’ять щодо роботи бібліотеки для створення статистичних графіків на Python.
- Apache Spark. Короткий огляд теорії про це високопродуктивне рішення для обробки даних, що зберігаються в кластері Hadoop.
Машинне навчання та штучний інтелект
- Scikit-learn. Це безкоштовна бібліотека машинного навчання для Python, що надає функціонал для створення та навчання різноманітних алгоритмів класифікації, регресії та кластеризації.
- TensorFlow — відкрита бібліотека машинного навчання для низки завдань. Вона була розроблена компанією Google для потреб систем, здатних конструювати та навчати нейромережі для виявлення та інтерпретації образів і закономірностей, подібно до людського навчання та розуміння. Ознайомитись з короткою довідкою з основної теорії про бібліотеку можна після реєстрації.
- Keras. Це проста у використанні та потужна бібліотека для Theano та TensorFlow, яка пропонує високорівневий API нейронних мереж для розробки та оцінки моделей глибокого навчання. Довідник прискорить ваше занурення у глибоке навчання з Python.
- PyTorch. Ще одна відкрита бібліотека машинного навчання, заснована на бібліотеці Torch, яка використовується для завдань комп’ютерного зору та обробки природної мови. Тут інформацію подано не як інфографіку, а як конспект. Однак, текст читати зручніше 🙂
- NLP. Автор пропонує п’ять корисних довідників, що охоплюють різні методики обробки природної мови (Natural Language Processing), завдання, алгоритми, фреймворки та аналітику.
- Neural Network. За вказаним посиланням знаходиться короткий, але змістовний конспект з теорії нейронних мереж від Стенфордського університету.
- Deep Learning. Це, скоріше, невелика стаття про загальні концепції глибокого навчання, аніж шпаргалка. Проте, ви можете винести звідти головне і створити власну шпаргалку, якщо яскраво-зелений фон заважає зосередитись.
- Machine Learning. У цій шпаргалці ви знайдете огляд найпопулярніших алгоритмів машинного навчання, їхніх переваг та недоліків, а також сфер застосування.
ChatGPT
Перш ніж професійно використовувати будь-який інструмент, варто ознайомитися з його інструкцією (а ChatGPT вже продемонстрував свою корисність у програмуванні при належному застосуванні). Наступні посилання допоможуть вам у цьому:
- OpenAI GPT-3 Documentation. Як зрозуміло з назви, тут зібрано основну інформацію про цей інструмент.
- GPT-3 API Reference. Ви можете взаємодіяти з API через HTTP-запити з будь-якої мови, використовуючи офіційні прив’язки OpenAI для Python, офіційну бібліотеку Node.js або бібліотеку, що підтримується спільнотою. У довіднику пояснюється, як саме це зробити.
- GPT-3 GitHub Repository. Допоможе краще зрозуміти принцип роботи цієї технології.
- ChatGPT. Ця шпаргалка містить підказки та поради щодо ефективного використання цього інструменту.
Бази даних
- SQL. Містить довідку з найчастіше вживаних операторів SQL у форматі інфографіки на кількох сторінках.
- PostgreSQL. Надає інформацію про стандартні команди та оператори PostgreSQL, які дозволяють швидко та ефективно працювати з базою даних.
- MySQL. Шпаргалка-посібник з прикладами коду на GitHub.
- MongoDB. Ще одна практична шпаргалка на GitHub без теоретичних пояснень.
Інше
- AWS. Шпаргалки з Amazon Web Services, які позбавлять вас необхідності перечитувати повну документацію.
- Azure. Короткий опис найважливіших служб Azure, які вам слід знати для складання різних сертифікаційних іспитів Azure, таких як AZ-900 Microsoft Azure Fundamentals та AZ-303 Microsoft Azure Architect Technologies.
- Google Cloud. Одразу п’ять яскравих шпаргалок, що допоможуть розпочати роботу з сервісом.
- Docker. Стислий перелік часто використовуваних команд Docker та їхніх параметрів, а також іншої корисної інформації, пов’язаної з Docker.
- Linux Command Line. Найчастіше використовувані розробниками команди для Linux, з посиланнями на сторінки довідки.
- Unix/Linux Permissions. Коротка довідка щодо прав доступу до каталогів та файлів у Linux.
Головна > Добірки > Вчись як читер: 30 корисних шпаргалок для програмістів
Джерело