Python — June 2026

Free koorso 4 days left https://www.udemy.com/course/python-programming-zero-to-hero-learn-python-step-by-step/?couponCode=31DA54120217743C1B0C

We’re Hiring | AI Trainee

📍 Bangalore | Work from Office 🎓 Freshers Welcome ⏳ Training Program with Full-Time Opportunity Based on Performance

We are looking for enthusiastic and passionate AI Trainees who are eager to build their career in Artificial Intelligence and emerging technologies.

✨ What You’ll Work On:

▸ Basics of AI & Machine Learning ▸ Prompt Engineering & Generative AI tools ▸ Python programming and automation ▸ AI-driven applications and workflows ▸ Real-time projects and hands-on learning

🎯 Who Can Apply:

▸ 2025 / 2026 pass-out candidates ▸ Basic knowledge of Python or programming concepts ▸ Strong analytical and problem-solving skills ▸ Passion for AI, technology, and continuous learning ▸ Good communication and teamwork skills

🌱 This is a great opportunity to gain practical exposure and grow in a fast-paced learning environment.

📩 Interested candidates can DM me or share their resume on [email protected]

#vacancy #office #fulltime #офис #junior #middle #product_analyst #продуктовый_аналитик #SQL #python

😎 Вакансия: Продуктовый аналитик Компания: FunFlow Формат работы: Офисный формат Город(офис): Москва, м.Павелецкая, 2-3 минуты от метро Занятость: полная 5/2 ЗП до 180 000 рублей на руки Контакт для связи: @DobroeMoJloKo

✨ Привет! Мы FunFlow - аккредитованная IT-компания, разработчик популярных мобильных игр и приложений. Уже более 15 лет мы помогаем миллионам людей скрасить свободное время, создавая топовые развлекательные игры и сервисы по всему миру.

🔥Текущий стек: Impala, Jupyter Notebooks, MetaBase, Tableau, LibreChat

😐Условия: - Работа с worldwide продуктами - ДМС со стоматологией - Частичная компенсация фитнеса; - Обучение внутри компании или частичная компенсация обучения

📝ЧЕМ ПРЕДСТОИТ ЗАНИМАТЬСЯ: - Анализ продуктовых метрик и поведения пользователей - Написание SQL-запросов и работа с данными - Поддержка и развитите дашбордов и отчетов - Дизайн, сопровождение и анализ АБ-тестов - Проведение продуктовых исследований с помощью LLM-ассистента - Поиск инсайтов и помощь команде в принятии решений на основе данных

👍 Для нас важно: - Опыт в роли продуктового/дата аналитика от 6 месяцев - Опыт написания sql запросов - Опыт проведения анализа данных в Python - Знание основ математической статистики и теории вероятностей - Умение оцифровывать поведение пользователей

😐 Чему мы научим: - LLM-аналитика - Проведение А/Б-тестов - Презентовать результаты бизнесу так, чтобы тебя слушали - Построение информативных визуализаций данных

☕️ Этапы интервью: - Тестовое задание в формате кружочков - Интервью по компетенциям с HR | 60-80 минут | Zoom - Собеседование с лидом | 60-90 минут | Офис - Оффер

📚 Learn Quantum Computing with Python and IBM Quantum, 2nd Edition: Write your own practical quantum programs with Python ✍️ Автор: Robert Loredo (2025)

Автор проводит через практическое знакомство с IBM Quantum Platform, где каждый может получить доступ к настоящему квантовому железу и начать понимать, как устроена квантовая магия. Всё начинается с интерфейса и инструментов — Qiskit SDK и Quantum Composer — чтобы сразу можно было не только читать, но и щёлкать по кубитам вживую.

Автор рассказывает, что такое кубиты, квантовые вентили и схемы, а также как бороться с ошибками, которые в квантовом мире случаются чаще, чем у кофе кончается пенка. Автор постепенно увелчиивает сложность тем: сначала основы, потом алгоритмы и способы оптимизации, чтобы писать свои квантовые программы.

🔗 Скачать

📲 Мы в MAX

👉@programmist_of

5 Must-Know Python Concepts for AI Engineers

1. 🔥 Tensors & Autograd

Stop writing backprop by hand. requires_grad=True tracks every operation → .backward() applies the chain rule automatically.

import torch

x = torch.tensor(2.0) y = torch.tensor(5.0) w = torch.tensor(0.5, requires_grad=True) b = torch.tensor(0.1, requires_grad=True)

pred = w * x + b loss = (pred - y) ** 2 loss.backward()

print(w.grad.item(), b.grad.item())

✅ Exact gradients, zero math errors.

2. ⚙️ The __call__ Method

Why model(x) works, not model.forward(x). call runs hooks before forward.

class LinearLayer: def __init__(self, w, b): self.w, self.b = w, b self._hooks = []

def __call__(self, x): for hook in self._hooks: hook(x) return self.forward(x)

def forward(self, x): return x * self.w + self.b

⚠️ Always call model(x) — .forward() skips hooks → silent bugs.

3. 💾 Pickle vs ONNX

pickle = Python-locked + code execution risk 🚨. ONNX = static, language-agnostic graph.

import torch

model.eval() dummy_input = torch.randn(1, 10)

torch.onnx.export( model, dummy_input, "model.onnx", export_params=True, opset_version=15, input_names=["input"], output_names=["output"], dynamic_axes={"input": {0: "batch_size"}} )

✅ Portable, fast, decoupled from training code.

4. 🧱 Abstract Base Classes

@abstractmethod forces subclasses to implement methods. Miss one → fails at startup, not mid-request.

from abc import ABC, abstractmethod

class ModelInterface(ABC): @abstractmethod def predict(self, x: list) -> list: ...

@abstractmethod def get_metadata(self) -> dict: ...

✅ Fail fast, fail safe.

5. 🔐 Env Variables & Secrets

Never hardcode keys. Store in .env, gitignore it, load with python-dotenv.

import os from dotenv import load_dotenv

load_dotenv()

api_key = os.getenv("OPENAI_API_KEY") if not api_key: raise ValueError("OPENAI_API_KEY is not set!")

✅ Same code locally + Docker/Lambda. Zero leaks.

❤️ Follow AIJobs  for more AI drops

Python для непрограммистов. Самоучитель в примерах

Автор: Джош Коглиати Год издания: 2024

#python #ru

Скачать книгу

Объектно-ориентированный Python

Автор: Стивен Лотт Год издания: 2024

#python #ru

Скачать книгу

Обработка данных на Python. Data Wrangling и Data Quality

Автор: Сьюзен Макгрегор Год издания: 2024

#python #ru

Скачать книгу

#Rezyume #Резюме #Rezume   🙍🏻‍♂️FISH/ФИО: Shohruh O'rolov   🕑 Yosh/Возраст: 23 yosh   👨🏻‍💻 Mutaxassisligi/Профессия: Python Backend Developer   📚 Ko'nikmalar/Навыки: Python, PostgreSQL, MySQL, SQLite, Git, GitHub, GitLab, Django, Django Rest Framework, Redis, Celery(worker, beat, flower), Nginx, Gunicorn, Uvicorn, OpenAI API, Telgram Bot API (pyTelgramBotAPI), Linux, AWS (EC2, S3, RDS), DigitalOcean, Docker, GitHub Actions(CI/CD).   📞  +998931355179 (@sh_iilhomivich)    📍 Shahar/ Город: Tоshkent/ Ташкент   🔍 Status/Статус: ish qidirmoqda / в поиске работы   🆔 2196 @itmarket_uz

И так, что насчёт новой версии Python 3.15? Разрабы уже официально объявили: выход будет 1 октября 2026. Уже по традиции, Python ускорят.

Разрабы улучшают JIT и сам интерпретатор, поэтому многие программы будут работать быстрее. Также активно развивают free-threading это шаг к нормальной работе Python на всех ядрах процессора без старого GIL. Для AI это важно.

В Python 3.15 появится frozendict, улучшатся lazy imports, уменьшится потребление RAM. Ну и по мелочи подсказка ошибок станет удобнее.

Ещё добавят много чего, глянуть можете здесь

ML Engineer / Python Developer в Wisebits (RecSys, Search, CV) Highload от 5 000 €/месяц Удаленка или офис, Фултайм

Ищем ML Engineer / Python Developer в Wisebits. На позиции предстоит работать с высоконагруженным видеохостингом, которым ежедневно пользуются миллионы людей по всему миру. Ты будешь разрабатывать и масштабировать ML-сервисы на Python, интегрировать модели в продакшен и напрямую влиять на развитие продукта...(читать далее)

🚀 As vendas para a Python Nordeste 2026 estão abertas!

De 13 a 15 de agosto, Fortaleza recebe a maior conferência da comunidade Python do Nordeste. Serão três dias de palestras, workshops, networking e muito aprendizado.

🎟️ Garanta seu ingresso e venha fazer parte dessa experiência!

🔗https://ingressos.python.org.br/nordeste/2026/

Компьютерное зрение на Python. Первые шаги

Автор: Эдуард Шакирьянов Год издания: 2021

#python #ru

Скачать книгу

Программирование. Основы Python для инженеров

Автор: Никитина Т. П. Год издания: 2023

#python #ru

Скачать книгу

45. Science skills in Google Antigravity. The new Science Skills bundle allows researchers to run complex workflows like protein analysis in minutes using specialized Alpha* models and 30+ major scientific databases.

👇

https://x.com/antigravity/status/2061519617550340492?s=20

https://github.com/google-deepmind/science-skills

🤔 How does a clinical radiologist ACTUALLY use this?

This is NOT a PACS integration or an image-reading AI.

Instead, think of it as your ultimate, hyper-intelligent MDT (Tumor Board) coordinator and diagnostic detective for complex cases. It handles the genetics, pharmacology, and literature so you can focus on the imaging.

📂 WHAT FILES CAN YOU UPLOAD?

- PDFs/Text: Genetic sequencing reports, clinical encounter notes, pathology     reports.   - CSVs/Excel: Patient medication lists, lab results, or your own research datasets.

🗣 REAL-WORLD RADIOLOGY USE CASES & PROMPTS

🚨 Scenario 1: The "Weird Pattern" & Drug Toxicity

You are reading an HRCT and see a crazy pattern of organizing pneumonia or interstitial fibrosis. The patient is on 15 different medications.

- You Upload: A text file or CSV of the patient’s medication list.   - Your Prompt: "I am seeing an unusual pattern of organizing pneumonia on this     patient's HRCT. Here is their medication list. Please use the OpenFDA skill     to query adverse event reports for all these drugs. Tell me which ones have     the highest statistically reported incidence of 'pneumonitis' or     'interstitial lung disease', and summarize the findings."   - How it answers: The AI will write a Python script in the background, query     the OpenFDA database for every drug, analyze the adverse event JSON data,     and output a clean table showing you exactly which drug is the likely     culprit.

🧬 Scenario 2: Pediatric/Neuro/MSK Rare Genetics

You are reading a pediatric whole-body MRI for suspected congenital muscular dystrophy, or a brain MRI for a leukodystrophy. The clinical notes include a newly discovered genetic variant, but you don't know if it matches the imaging phenotype.

- You Upload: The PDF of the geneticist's report.   - Your Prompt: "The report shows a variant at chr21:46126238:G>C in the COL6A2 gene. Use the AlphaGenome and ClinVar skills to analyze this variant. Does it cause a significant functional disruption (like exon skipping)? Summarize if the molecular mechanism correlates with the connective tissue/muscular     dystrophy pattern I am seeing."   - How it answers: It will run an AlphaGenome single-variant analysis. (Fun fact: the AI actually generates real plots showing splice donor disruptions!). It will tell you if the variant is likely benign or pathogenic, helping you suggest genotype-phenotype correlation in your dictation.

📚 Scenario 3: Tumor Board (MDT) Prep & Protocoling

You are presenting a complex oncology case at Tumor Board. The patient is on a brand new targeted therapy, and you need to know if the new liver lesions are metastasis or a known drug effect (pseudoprogression).

- Your Prompt: "Search PubMed and OpenAlex for the latest clinical trials     (2024-2026) regarding MRI response patterns in hepatocellular carcinoma     treated with [Specific Immunotherapy]. Use the fetch tool to download the     abstracts and full PDFs if open-access. Summarize the imaging pitfalls,     specifically looking for rates of pseudoprogression."   - How it answers: The agent will autonomously query PubMed using advanced MeSH     tags, download the relevant papers, read them, and give you a bulleted     summary with proper citations (e.g., [1], [2]) that you can literally     copy-paste into your Tumor Board slides.

▶️ When you ask these questions, Antigravity doesn't just "guess" like ChatGPT usually does. It physically executes the bundled uv Python scripts (like openfda_query.py or search_pubmed.py), pulls the raw scientific data from the servers, reads it, and formats it for you.

▶️For more context regarding these things

👇

https://youtu.be/QvN6Tu6dHYM?si=qB_Siaakjgq4hh_G

🎤🐍 As submissões de atividades para a Python Nordeste 2026 estão abertas!

Quer compartilhar conhecimento, apresentar um projeto, contar uma experiência ou ensinar algo novo para a comunidade? Estamos recebendo propostas de palestras e tutoriais para compor a programação do evento.

As submissões podem ser enviadas até 23h59 do dia 19 de junho.

🔗 Envie sua proposta: https://talks.python.org.br/pyne2026/cfp

Não importa se esta é sua primeira apresentação ou se você já tem experiência em eventos: queremos ouvir diferentes vozes, perspectivas e histórias da comunidade Python.

Esperamos sua proposta! 💙💛