Если вы не любите книги и статьи по программированию за кучу «воды» или вам нужно быстренько освежить память перед собеседованием, тогда вам помогут шпаргалки с основными определениями и примерами кода.
В подборке вы найдете краткие справки по Python и связанным технологиям, машинному обучения, базам данных и т.д.
Python и Data Science
- Python. Шпаргалка создана на основе книги «Автоматизация скучных вещей с помощью Python» и многих других источников.
- Python из R с сетчатой шпаргалкой. Кроме этого, на сайте Posit вы можете найти для себя другие полезные, но менее популярные шпаргалки.
- Pandas. Удобная и компактная инфографика о библиотеке Python в формате PDF.
- NumPy. Расширение языка Python, придающего поддержку большим многомерным массивам и матрицам, вместе с большой библиотекой высокоуровневых математических функций для операций с этими массивами. Звучит сложно? Проще и подробнее о нем рассказали в PDF-шпаргалке.
- Matplotlib. И еще одно расширение для изучающих Data Science с Python. Вся основная информация о нем идет по одной странице.
- Seaborn. Разобраться или освежить память, как работает библиотека для создания статистических графиков на Python, с этой шпаргалкой станет проще.
- Apache Spark. Короткая выжимка теории об этом высокопроизводительном решении для обработки данных, хранящихся в кластере Hadoop.
Машинное обучение и искусственный интеллект
- Scikit-learn. Это бесплатная программная библиотека машинного обучения для Python, которая предоставляет функционал для создания и тренировки различных алгоритмов классификации, регрессии и кластеризации.
- TensorFlow – открытая программная библиотека для машинного обучения ряду задач. Она была разработана компанией Google для удовлетворения ее потребностей в системах, способных строить и тренировать нейросети для выявления и расшифровки образов и корреляций, аналогично обучению и пониманию, применяемым людьми. Получить короткую шпаргалку с основной теорией библиотеки можно после регистрации.
- Keras. Это простая в использовании и мощная библиотека Theano и TensorFlow, которая предоставляет высокоуровневый API нейросетей для разработки и оценки моделей глубокого обучения. Справка ускорит ваше путешествие с глубоким обучением в Python.
- PyTorch. Еще одна открытая библиотека машинного обучения на основе библиотеки Torch, применяемая для задач компьютерного видения и обработки естественного языка. Здесь информацию предлагают не как инфографику, а как конспект. Зато лучше виден текст 🙂
- NLP. Здесь автор предлагает пять полезных шпаргалок, охватывающих разнообразные техники Natural Language Processing, задачи, алгоритмы, фреймворки и аналитику.
- Neural Network. По ссылке есть краткий и содержательный конспект по теории нейронных сетей от Стэнфордского университета.
- Deep Learning. Скорее, не шпаргалка, а небольшая статья об общих концепциях глубокого обучения. Но оттуда можно взять себе главное и создать шпаргалку самостоятельно, если ярко-зеленый фон не дает сфокусироваться.
- Machine Learning. В этой шпаргалке вы получите путеводитель по самым популярным алгоритмам машинного обучения, их преимуществам и недостаткам, а также вариантам использования.
ChatGPT
Прежде чем профессионально использовать какой-либо инструмент, неплохо было бы ознакомиться с инструкцией (а ChatGPT уже доказал свою пользу в программировании при правильном использовании). Следующие несколько ссылок вам в этом помогут:
- OpenAI GPT-3 Documentation. Как можно понять из названия, здесь есть основная информация об инструменте.
- GPT-3 API Reference. Вы можете взаимодействовать с API через HTTP-запросы по любому языку через официальные привязки OpenAI с Python, официальную библиотеку Node.js или библиотеку, поддерживаемую сообществом. В справке расскажут, как именно.
- GPT-3 GitHub Repository. Поможет лучше понять принцип работы технологии.
- ChatGPT. Эта шпаргалка содержит советы и советы по эффективному использованию этого инструмента.
Базы данных
- SQL. Содержит справку наиболее распространенных операторов SQL в инфографике на нескольких страницах.
- PostgreSQL. Предоставляет информацию об общих командах и операторах PostgreSQL, которые позволяют быстро и эффективно работать с базой данных.
- MySQL. Шпаргалка-инструкция с примерами кода GitHub.
- MongoDB. Еще одна практичная шпаргалка GitHub без теории.
Другое
- AWS. Шпаргалки из Amazon Web Services, которые избавят вас от необходимости перечитывать всю документацию.
- Azure. Краткое описание важнейших служб Azure, которые вы должны знать, чтобы сдать различные сертификационные экзамены Azure, такие как AZ-900 Microsoft Azure Fundamentals и AZ-303 Microsoft Azure Architect Technologies.
- Google Cloud. Сразу пять красочных шпаргалок, которые помогут начать работу с сервисом.
- Docker. Краткий список часто используемых команд Docker и их параметров, а также другой полезной информации, связанной с Docker.
- Linux Command Line. Самые популярные команды, которые разработчики чаще используют для Linux, со ссылками на страницы справок.
- Unix/Linux Permissions. Краткое примечание о разрешениях доступа к каталогу и файлам Linux.
