Это пробный урок. Оформите подписку, чтобы получить доступ ко всем материалам курса. Премиум

  1. Урок 1. 00:38:37
    Asyncio-клиент для Apache Ignite streams vs protocols Иван Дащинский
  2. Урок 2. 00:40:28
    Jupyter-расширения. Как сделать жизнь проще и ярче Александр Артеменко
  3. Урок 3. 00:39:37
    RPA как основа IT-автоматизации Иван Маслов
  4. Урок 4. 00:11:37
    TechTalk Как Intel создаёт удивительное в области искусственного интеллекта Алексей Мяков (Intel)
  5. Урок 5. 00:12:56
    TechTalk Технологические и продуктовые особенности в Wargaming Platfom Алексей Скибин (Wargaming)
  6. Урок 6. 00:12:47
    TechTalk -Блокировки на графах базы данных Neo4j- _ Станислав Гоноровский (Datafold)
  7. Урок 7. 00:09:50
    TechTalk -Нужен ли сборщик мусора-- _ Антон Васин (MS-1, студия мобильной разработки Wargaming)
  8. Урок 8. 00:38:32
    Towards Knowledge as Code _ Анатолий Щербаков
  9. Урок 9. 00:54:57
    Автоматизируем саморефлексию ботами и дашбордами _ Игорь Мосягин
  10. Урок 10. 00:45:33
    Двусторонний websocket-роутинг _ Денис Аникин, Владислав Лаухин
  11. Урок 11. 00:38:02
    ДДДокументируй это! Евгений Пешков
  12. Урок 12. 00:55:58
    Зачем нам subinterpreters_ _ Павел Филонов
  13. Урок 13. 00:37:37
    Как вызвать C++ из Python и не стать медленнее Александр Боргардт
  14. Урок 14. 00:37:47
    Как и зачем начинать проекты на Django в 2021 году Фёдор Борщёв
  15. Урок 15. 00:41:45
    Как мы ищем утечки памяти в сервисах на Питоне в Яндекс Go _ Даниил Коноваленко
  16. Урок 16. 00:52:15
    Круглый стол -Women in Python-
  17. Урок 17. 00:51:48
    Лицензирование Питон-приложений тренды и проблематика Алексей Смирнов
  18. Урок 18. 00:51:16
    Митап -Что происходит на рынке труда--
  19. Урок 19. 00:42:28
    Не highload- почему наш стартап переехал с Flask на FastAPI- _ Александр Морозов
  20. Урок 20. 00:53:28
    О хороших практиках построения инфраструктуры ML-моделей Дмитрий Аникин
  21. Урок 21. 00:49:37
    Объединяем экипаж танка вокруг линтера _ Левон Авакян
  22. Урок 22. 00:38:17
    Организация тестирования распределенных систем на примере реального Java-проекта _ Максим Лосевской
  23. Урок 23. 00:44:15
    От 0 до 1, Рython для Data Scientist Виктория Тюфякова
  24. Урок 24. 00:51:34
    Почему вам не нужен асинхронный ORM _ Денис Катаев
  25. Урок 25. 00:51:23
    Почему вам нужен JupyterHub для команды, студентов и домохозяек Петр Ермаков
  26. Урок 26. 00:44:25
    Простой Python-- ложь, большая ложь и метаклассы _ Григорий Петров
  27. Урок 27. 00:33:29
    Работа с МЛ-сервисами под нагрузкой _ Олег Бугримов
  28. Урок 28. 00:43:45
    Разработка своего хранилища моделей машинного обучения Юрий Букаткин
  29. Урок 29. 00:54:07
    Реализация С++-интеграции в Python на примере NeoML Станислав Ангелюк
  30. Урок 30. 00:53:35
    Ревью кода участников конференции. Кто побил рекорд по цикломатической сложности
  31. Урок 31. 00:52:24
    Ревью резюме _ Ксения Лыжина, Екатерина Фирсова
  32. Урок 32. 00:48:51
    Рефакторинг в удовольствие- миф или реальность- _ Владимир Протасов
  33. Урок 33. 00:48:59
    Сказ о том, как мы Python-микросервисы для облака шаблонизировали _ Олег Чуркин
  34. Урок 34. 00:48:47
    Сообщества Data Science и Python — сходства, различия, скандалы, интриги, расследования
  35. Урок 35. 00:46:22
    Тени прошлого разбираемся, как бороться с legacy Владимир Филонов
  36. Урок 36. 00:47:13
    Тесты, которые мы заслужили... Артем Малышев
  37. Урок 37. 00:52:21
    Ускорение инференса Tensorflow и PyTorch-моделей на процессорах Intel _ Василий Шампоров
  38. Урок 38. 00:51:35
    Я знаю, что вы логируете неправильно Никита Корольков