Вчись як читер: 30 корисних шпаргалок для програмістів

Якщо ви не любите книги та статті з програмування за купу «води» або ж вам треба швиденько освіжити пам’ять перед співбесідою, тоді вам допоможуть шпаргалки з основними визначеннями та прикладами коду.

У добірці ви знайдете короткі довідки з Python та пов’язаних технологій, машинного навчання, баз даних тощо.

Python та Data Science

• Python. Шпаргалка створена на основі книги «Автоматизація нудних речей за допомогою Python» та багатьох інших джерел.
• Python з R із сітчастою шпаргалкою. Окрім цього, на сайті Posit ви можете знайти для себе інші корисні, але менш популярні шпаргалки.
• Pandas. Зручна та компактна інфографіка про бібліотеку Python у форматі PDF.
• NumPy. Розширення мови Python, що додає підтримку великих багатовимірних масивів та матриць, разом з великою бібліотекою високорівневих математичних функцій для операцій з цими масивами. Звучить складно? Простіше і докладніше про нього розповіли у PDF-шпаргалці.
• Matplotlib. І ще одне розширення для тих, хто вивчає Data Science з Python. Вся основна інформація про нього йде однією сторінкою.
• Seaborn. Розібратися або освіжити пам’ять, як працює бібліотека для створення статистичних графіків на Python, з цією шпаргалкою стане простіше.
• Apache Spark. Коротка вижимка теорії про це високопродуктивне рішення для обробки даних, що зберігаються в кластері Hadoop.

Машинне навчання та штучний інтелект

• Scikit-learn. Це безплатна програмна бібліотека машинного навчання для Python, яка надає функціональність для створення та тренування різноманітних алгоритмів класифікації, регресії та кластеризації.
Онлайн-курс "Project Manager" від Laba.
Станьте проджектом, що вміє передбачати ризики наперед і доводити проєкт до результату, який хочуть замовники. Поділиться досвідом Павло Харіков, former Head of PMO в Kyivstar.
Програма курсу і реєстрація
• TensorFlow — відкрита програмна бібліотека для машинного навчання низці задач. Вона була розроблена компанією Google для задоволення її потреб у системах, здатних будувати та тренувати нейромережі для виявляння та розшифровування образів та кореляцій, аналогічно до навчання й розуміння, які застосовують люди. Отримати коротку шпаргалку з основною теорією про бібліотеку можна після реєстрації.
• Keras. Це проста у використанні та потужна бібліотека для Theano та TensorFlow, яка надає високорівневий API нейромереж для розробки та оцінки моделей глибокого навчання. Довідка прискорить вашу подорож із глибоким навчанням у Python.
• PyTorch. Ще одна відкрита бібліотека машинного навчання на основі бібліотеки Torch, що застосовується для задач комп’ютерного бачення та обробки природної мови. Тут інформацію пропонують не як інфографіку, а як конспект. Зате краще видно текст 🙂
• NLP. Тут автор пропонує п’ять корисних шпаргалок, що охоплюють різноманітні техніки Natural Language Processing, завдання, алгоритми, фреймворки та аналітику.
• Neural Network. За посиланням є коротенький та змістовний конспект з теорії нейронних мереж від Стенфордського університету.
• Deep Learning. Скоріш не шпаргалка, а невеличка стаття про загальні концепції глибокого навчання. Але звідти можна взяти для себе головне і створити шпаргалку самостійно, якщо яскраво-зелений фон не дає сфокусуватися.
• Machine Learning. У цій шпаргалці ви отримаєте путівник щодо найпопулярніших алгоритмів машинного навчання, їхніх переваг та недоліків, а також варіантів використання.

ChatGPT

Перш ніж професійно користуватися якимось інструментом, непогано було б ознайомитись з інструкцією (а ChatGPT вже довів свою користь у програмуванні при правильному користуванні). Наступні кілька посилань вам у цьому допоможуть:

• OpenAI GPT-3 Documentation. Як можна зрозуміти з назви, тут є основна інформація про інструмент.
• GPT-3 API Reference. Ви можете взаємодіяти з API через HTTP-запити з будь-якої мови через офіційні прив’язки OpenAI з Python, офіційну бібліотеку Node.js або бібліотеку, яку підтримує спільнота. У довідці розкажуть, як саме.
• GPT-3 GitHub Repository. Допоможе краще зрозуміти принцип роботи технології.
• ChatGPT. Ця шпаргалка містить підказки та поради щодо ефективного використання цього інструменту.

Бази даних

• SQL. Містить довідку з найпоширеніших операторів SQL у інфографіці на кількох сторінках.
• PostgreSQL. Надає інформацію про загальні 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 GitHub без теорії.
Онлайн-курс "Предметний дизайн" від Skvot.
Навчіться створювати функціональні, трендові та ергономічні дизайни меблів та предметів інтер’єру.
Детальніше про програму курсу і лекторів

Інше

• AWS. Шпаргалки з Amazon Web Services, що позбавлять вас необхідності перечитувати всю документацію.
• Azure. Короткий опис найважливіших служб Azure, які ви повинні знати, щоб скласти різні сертифікаційні іспити Azure, такі як AZ-900 Microsoft Azure Fundamentals і AZ-303 Microsoft Azure Architect Technologies.
• Google Cloud. Одразу п’ять барвистих шпаргалок, які допоможуть почати 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 використовують для Linux, з посиланнями на сторінки довідок.
• Unix/Linux Permissions. Коротка примітка щодо дозволів доступу до каталогу та файлів Linux.