От анализа больших данных и машинного обучения до автоматизации рутинных процессов и создания интерактивных визуализаций — эта часть станет вашим практическим путеводителем.  
	Вы узнаете, как распределенно обрабатывать данные с помощью Dask и PySpark, строить динамические дашборды с Plotly и Dash, оптимизировать производительность моделей с Cython, и разрабатывать высоконагруженные приложения с использованием Asyncio и CUDA.  
	Кроме того, особое внимание уделено автоматизации задач, включая парсинг данных, обработку документов и создание рабочих процессов с Airflow. Визуализация геоданных, работа с изображениями и звуком, а также современные подходы к тестированию и развертыванию приложений помогут вам интегрировать Python в самые разнообразные проекты.  
	Эта часть предназначена для разработчиков, стремящихся расширить свои навыки и внедрять Python в практические сферы, требующие высокую производительность, автоматизацию и гибкость.

программирование

компьютерная справочная литература

Библиотеки Python Часть 2. Практическое применение

IOT Интернет вещей

Python Библиотеки

Сверточные нейросети

Обработка больших данных

Искусственный интеллект. Основные понятия

Искусственный интеллект. Машинное обучение

120 практических задач