Какие навыки работы с Python?

Мои навыки работы с Python

За 10+ лет разработки я глубоко изучил Python и считаю его основным инструментом для Data Science.

1. Основы Python и лучшие практики

Я хорошо знаю язык на уровне эксперта:

• Типизация: type hints (PEP 484), работаю со строгим mypy
• ООП: классы, наследование, magic methods
• Функциональное программирование: map, filter, comprehensions
• Декораторы: пишу свои для логирования, профилирования, кеширования
• Context managers: работаю с with для правильного управления ресурсами

2. Работа с данными

Мастер панды и NumPy:

• Pandas: groupby, merge, pivot tables, window functions
• NumPy: линейная алгебра, матричные операции, векторизация
• Dask: параллельная обработка больших датасетов (>100GB)
• Polars: новое поколение DataFrame библиотеки, быстрее Pandas

3. Machine Learning

Глубокие знания в ML pipeline:

• Подготовка данных: обработка пропусков, outliers, дисбаланс
• Feature engineering: создание, трансформация, отбор признаков
• Выбор моделей: все классические и modern методы
• Гиперпараметрическая оптимизация: GridSearchCV, Optuna, Hyperopt
• Валидация: кросс-валидация, стратификация, временные ряды
• Оценка моделей: ROC-AUC, F1, RMSE, MAPE

4. Глубокое обучение

Опыт с нейросетями:

• TensorFlow/Keras: построение custom моделей, fine-tuning
• PyTorch: более гибкий подход, custom backward pass
• Трансформеры: BERT, GPT, работа с Hugging Face
• Computer Vision: CNN архитектуры (ResNet, EfficientNet)
• NLP: токенизация, embedding, attention механизмы

5. Production и DevOps

Я умею деплоить ML модели:

• Docker: сборка образов, optimize layer, multi-stage builds
• APIs: FastAPI, Flask, создание REST endpoints
• Мониторинг: Prometheus, Grafana, логирование (ELK stack)
• CI/CD: GitHub Actions, GitLab CI
• Databases: PostgreSQL, MongoDB, Redis
• Message queues: Celery, RabbitMQ для асинхронной обработки

6. Обработка больших данных

Знаю инструменты для масштабирования:

• Spark: PySpark для распределённой обработки (50GB+)
• SQL: хорошо пишу SQL запросы для работы с БД
• Spark ML: MLlib для обучения на больших датасетах
• Stream processing: Kafka для real-time данных

7. Тестирование и качество кода

Я пишу качественный, тестируемый код:

• Unit тесты: pytest, unittest, fixtures
• Integration тесты: тестирование пайплайнов
• Мокирование: unittest.mock, pytest-mock
• Coverage: стремлюсь к 85%+ покрытию
• Code style: PEP 8, flake8, black, pylint

8. Версионирование и документация

• Git: branching, merging, rebase, cherry-pick
• Poetry/Pip: управление зависимостями, создание пакетов
• Documentation: docstrings (Google style), README, API документацию
• Jupyter: использую для research и презентаций

9. Асинхронное программирование

Знаю async/await:

• asyncio: асинхронные функции, event loop
• aiohttp: асинхронные HTTP запросы
• asyncpg: асинхронный драйвер для PostgreSQL

10. Оптимизация и профилирование

• Профилирование: cProfile, line_profiler
• Оптимизация: Numba для JIT compilation, Cython
• Параллелизм: multiprocessing, ThreadPoolExecutor
• Память: управление памятью, обнаружение утечек

Резюме

Я не просто использую Python — я понимаю, как он работает. Я пишу код, который быстрый, надёжный, масштабируемый и поддерживаемый. Это не просто набор навыков — это 10+ лет опыта, где каждая строка кода писалась для решения реальных проблем в production.