Опануй програмування як експерт: 30 цінних підказок для розробників

Фото до статті

Анастасія Пономарьова

Журналістка Highload

Якщо ви не поціновуєте книги та статті з програмування за надмірну кількість «води» або ж вам необхідно терміново поновити знання перед співбесідою, тоді вам допоможуть конспекти з ключовими визначеннями та прикладами коду.

У цій добірці ви знайдете лаконічні довідники з Python та суміжних технологій, машинного навчання, баз даних тощо.

Python та Data Science

• Python. Цей конспект створено на основі книги «Автоматизація рутинних завдань за допомогою Python» та безлічі інших джерел.
• Python з R із сітчастою шпаргалкою. Крім цього, на сайті Posit ви можете знайти для себе інші корисні, але менш відомі довідники.
• Pandas. Зручна та компактна інфографіка про бібліотеку Python у форматі PDF.
• NumPy. Розширення мови Python, що додає підтримку великих багатовимірних масивів та матриць, разом із розгалуженою бібліотекою висококласних математичних функцій для роботи з цими масивами. Звучить незрозуміло? Простіше та детальніше про нього розтлумачено у PDF-шпаргалці.
• Matplotlib. Ще одне розширення для тих, хто вивчає Data Science з Python. Вся ключова інформація про нього викладена на одній сторінці.
• Seaborn. Зрозуміти або згадати, як функціонує бібліотека для побудови статистичних графіків на Python, з цим довідником стане простіше.
• Apache Spark. Стисла вижимка теорії про це високоефективне рішення для обробки даних, що зберігаються в кластері Hadoop.

Машинне навчання та штучний інтелект

• Scikit-learn. Це безкоштовна бібліотека машинного навчання для Python, яка надає інструменти для створення та навчання різноманітних алгоритмів класифікації, регресії та кластеризації.
• TensorFlow — відкрита бібліотека машинного навчання для низки завдань. Вона була розроблена компанією Google для власних потреб у системах, здатних створювати та навчати нейронні мережі для виявлення та розшифрування шаблонів та залежностей, подібно до навчання та розуміння, що застосовують люди. Коротку довідку з основною теорією про бібліотеку можна отримати 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. Цей довідник прискорить ваше занурення у глибоке навчання в Python.
• PyTorch. Ще одна відкрита бібліотека машинного навчання на основі бібліотеки Torch, яка використовується для завдань комп’ютерного зору та обробки природної мови. Тут інформація подана не як інфографіка, а як конспект. Однак, текст читати легше 🙂
• NLP. Автор пропонує п’ять корисних довідників, що охоплюють різноманітні методики обробки природної мови (Natural Language Processing), завдання, алгоритми, фреймворки та аналітику.
• Neural Network. За наданим посиланням ви знайдете короткий та змістовний конспект з теорії нейронних мереж від Стенфордського університету.
• Deep Learning. Це, скоріше, невеличка стаття про загальні концепції глибокого навчання, ніж шпаргалка. Але з неї можна винести основне і самостійно створити конспект, якщо яскраво-зелений фон заважає зосередитися.
• Machine Learning. Цей довідник надасть вам огляд найпопулярніших алгоритмів машинного навчання, їхніх переваг та недоліків, а також сценаріїв використання.

ChatGPT

Перш ніж професійно використовувати будь-який інструмент, варто ознайомитися з інструкцією (а ChatGPT вже продемонстрував свою корисність у програмуванні при правильному застосуванні). Наступні посилання допоможуть вам у цьому:

• OpenAI GPT-3 Documentation. Як можна зрозуміти з назви, тут зібрана основна інформація про цей інструмент.
• GPT-3 API Reference. Ви можете взаємодіяти з API через HTTP-запити з будь-якої мови, використовуючи офіційні обгортки OpenAI для Python, офіційну бібліотеку Node.js або бібліотеку, що підтримується спільнотою. Довідник пояснить, як це зробити.
• GPT-3 GitHub Repository. Цей ресурс допоможе краще зрозуміти принцип роботи технології.
• ChatGPT. Цей конспект містить підказки та рекомендації щодо ефективного використання цього інструменту.

Бази даних

• SQL. Містить довідник з найбільш уживаних операторів SQL у вигляді інфографіки на кількох сторінках.
• PostgreSQL. Надає інформацію про типові команди та оператори PostgreSQL, які дозволяють швидко та ефективно працювати з базою даних.
• MySQL. Шпаргалка-інструкція з прикладами коду на GitHub.
• MongoDB. Ще одна практична шпаргалка з GitHub без теоретичної частини.

Інше

• AWS. Шпаргалки з Amazon Web Services, які позбавлять вас від необхідності перечитувати всю документацію.
• Azure. Короткий опис найважливіших служб Azure, які вам потрібно 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 барвистих шпаргалок, які допоможуть розпочати роботу з сервісом.
• Docker. Стислий перелік часто використовуваних команд Docker та їх параметрів, а також іншої корисної інформації, пов’язаної з Docker.
• Linux Command Line. Найпопулярніші команди, які розробники найчастіше застосовують для Linux, з посиланнями на сторінки довідки.
• Unix/Linux Permissions. Коротка примітка щодо прав доступу до каталогів та файлів у Linux.

Головна > Добірки > Вчись як читер: 30 корисних шпаргалок для програмістів