Используем Redis как очередь задач task queue Redis

Нормализация данных в Python: нормализация денег analysis

Короткая статья, описывет опыт использования нормализации данных для денег с учетом инфляции

Интерактивный анализ данных на Python и Excel Anaconda Excel analysis

Анализ истории файлов на Dropbox с помощью Python analysis

Автор описывает как провел анализ истории текстового файла на Dropbox. Он изучил размер файла во времени, количество слов и другое.

Улучшение прогрева PyPy: более эффективное предоставление trace PyPy optimization JIT

Разработчики PyPy сообщили об улучшении разогрева виртуальной машины PyPy. Было получено ускорение до 2.5%

Пересоздание замыканий в Python clojure syntax

Замыкания - простой и мощный инструмент для сокрытия переменных в локальном Scope между вызовами функций. Статья описывает способ пересоздания замыканий.

Сравнение типов в Python 3 typing std

Если вы занимаетесь мета-программированием, то сталкиваетесь с необходимостью работы с типами, а не объектами.

В статье вы найдете необходимую базу для понимания типов в Python

Измерение расстояния между объектами на изображении с помощью OpenCV opencv

difflib — Compare Sequences — PyMOTW 3

Обманчивое моделирование: переобучение, кросс-валидация modeling

Статья описывает проблемы, которые возникают при моделированнии. Много примеров и картинок

Ранжируем подписки в Twitter

Планирование путешествия на автобусе с Python & Singapore's Smart Nation APIs tutorial analysis requests

История использования API для крутого анализа данных. Все очень подробно и по шагам

Когда люди спят: определяем Facebook активность с помощью Google Chrome, Javascript и Python facebook analysis api

Измерение размеров объектов на изображении с помощью OpenCV image processing tutorial opencv

Пример кода: утилита для сравнения двух файлов example utils CLI

Python 201 – OrderedDict std syntax dict

Функциональное программирование: концепции, идиомы и философия fp atd functional programming functools immutable functor idiom monad

Авторизация на основе токенов с помощью Django и React

Прогнозирование с помощью PySpark используя MLlib и ML пакеты

Процесс прогнозирования в значительной степени зависит от данных и часто использует передовые методы машинного обучения. В этой статье мы посмотрим разновидности данных, как делать некоторый предварительный анализ данных, а также как генерировать модели прогнозирования оттока абонентов - все с помощью PySpark и ее рамках машинного обучения.

Анализ временных рядов в real-time с помощью AWS Lambda, Amazon Kinesis и Amazon DynamoDB Streams