Анализ банковских выписок в формате .xlsx с помощью Python и openpyxl

Нигде в практике юриста не появляется столь острая необходимость в анализе данных, как в банкротных делах: в таких случаях порой нужно в кратчайшие сроки проанализировать большие объемы информации из банковских выписок, чтобы найти подозрительные транзакции или восстановить уничтоженную/спрятанную/подправленную бухгалтерскую отчетность.

Руководство по моему стилю тестирования на Python

В этой статье я попыталась собрать несколько своих техник тестирования на Python. Не стоит воспринимать их как догму, поскольку, думаю, со временем я обновлю свои практики.

Изучаем YELP с помощью Neo4j, python

YELP — зарубежная сеть, которая помогает людям находить местные предприятия и услуги, основываясь на отзывах, предпочтениях и рекомендациях. В текущей статей будет проведен определенный ее анализ с использованием платформы Neo4j, относящаяся к графовым СУБД, а также язык python.

Python и статистический вывод: часть 4

Этот заключительный пост посвящен анализу дисперсии. Анализ дисперсии, который в специальной литературе также обозначается как ANOVA от англ. ANalysis Of VAriance, — это ряд статистических методов, используемых для измерения статистической значимости расхождений между группами. Он был разработан чрезвычайно одаренным статистиком Рональдом Фишером, который также популяризировал процедуру проверки статистической значимости в своих исследовательских работах по биологическому тестированию.

Python и статистический вывод: часть 3

Для статистиков и исследователей данных проверка статистической гипотезы представляет собой формальную процедуру. Стандартный подход к проверке статистической гипотезы подразумевает определение области исследования, принятие решения в отношении того, какие переменные необходимы для измерения предмета изучения, и затем выдвижение двух конкурирующих гипотез. Во избежание рассмотрения только тех данных, которые подтверждают наши субъективные оценки, исследователи четко констатируют свою гипотезу заранее. Затем, основываясь на данных, они применяют выборочные статистики с целью подтвердить либо отклонить эту гипотезу.

Python и статистический вывод: часть 2

В статистической науке термины «выборка» и «популяция» имеют особое значение. Популяция, или генеральная совокупность, — это все множество объектов, которые исследователь хочет понять или в отношении которых сделать выводы. Например, во второй половине 19-го века основоположник генетики Грегор Йохан Мендель) записывал наблюдения о растениях гороха. Несмотря на то, что он изучал в лабораторных условиях вполне конкретные сорта растения, его задача состояла в том, чтобы понять базовые механизмы, лежащие в основе наследственности абсолютно всех возможных сортов гороха.

Python и статистический вывод: часть 1

В предыдущей серии постов для начинающих (первый пост тут) из ремикса книги Генри Гарнера «Clojure для исследования данных» (Clojure for Data Science) на языке Python было представлено несколько численных и визуальных подходов, чтобы понять, что из себя представляет нормальное распределение. Мы обсудили несколько описательных статистик, таких как среднее значение и стандартное отклонение, и то, как они могут использоваться для краткого резюмирования больших объемов данных.

JSON. Вы человек или машина?

Недавно я переехал в Москву в квартиру без письменного стола. 

Это было неловким, отягчающим непростую ситуацию обстоятельством: спального места тоже не было. В общем, я позвонил в IKEA и попросил привезти мне и то и другое.

Через пару дней мебель доставили. Я распаковал первую коробку, из нее вывалилась инструкция и у меня опустились руки: в ней наверняка должно быть пятьдесят разных языков, все мелким шрифтом, как книга заклинаний из Гарри Поттера. Но приглянувшись я увидел, что в ней были только рисунки, а именно: два смешных чувачочка показывали, как обращаться с деталями, как их вертеть, собирать и так далее. Уф, счастье! Я подумал о JSON и XML. IKEA молодцы они использовали универсальный язык жестов и картинов, понятный всем на свете.

Разработка веб-приложения для транскрибирования аудиозаписей с использованием Python, Streamlit и AssemblyAI

Автор статьи, перевод которой мы публикуем сегодня, хочет рассказать о том, как, пользуясь Streamlit, создать веб-приложение, которое позволяет пользователям транскрибировать аудиозаписи, выгружая их на специальный сервер. В проекте будет использован API AssemblyAI, позволяющий преобразовывать звукозапись речи в текст. Интерфейс проекта, достаточно строгий, будет украшен анимациями.

Книга «Python. Лучшие практики и инструменты»

Жадный алгоритм, ветви и границы для расписания мерчендайзеров (кейс Хакатона на оптимизацию)

Это пилотная статья. Будем благодарны за обратную связь. Если тема вызовет интерес, мы возможно примем решение выложить на GitHub наши исходники (python) и входные data-set’ы.

«ФП на Python посредством Coconut!» |> print

В этом посте представлен язык Coconut, функциональное надмножество языка Python, целью которого является создание элегантного функционального кода, оставаясь при этом в знакомой среде Python и библиотеках, и приведено несколько показательных примеров.

Pythonnet. Как запустить C# код из Python

На сегодняшний день Python является одним из самых популярных языков программирования, но даже это не помогает ему покрыть все потребности программистов. Самый очевидный минус чистого CPython - это его скорость, поэтому некоторые программисты выбирают для своих задач другие языки программирования, а кто-то просто реализует узкие места на C/C++ и подключает их к Python.

Однако бывают случаи, когда есть некая база кода, написанного на C#, а возможности быстро переписать всё на Python/C/C++ нет. Тогда встает вопрос “как подключить C# к Python?”. Для этого была разработана библиотека pythonnet. В этой статье разберем: как запустить C# код из Python и что из этого может получиться.

Аналог фейсбучной ленты для Телеграма. Тупенький ИИ OLEG

Этот пост — о том, как я решил сделать систему коллаборативной фильтрации постов из пабликов Телеграма на основе машинного обучения.

Storytelling R отчет против BI, прагматичный подход

Когда говорят про отчеты к данным (неважно, какая тема) все хотят гибкие дашборды, МНОГО дашбордов, играют конкурсы про BI, выдумывают разные сложные требования и кейсы, отсматривают массу вендоров и решений, разбиваются на непримиримые лагеря и на 100% уверены, что это то, без чего жизнь на работе тяжела, уныла и печальна.

Так ли это? По описанию очень сомнительно (похоже на серебряную пулю), а практика дает подтверждение «отнюдь не так».

Py4J – мост между Python и Java

Название Py4J можно встретить разве что в списке библиотек, используемых PySpark, но не стоит недооценивать данный инструмент, который обеспечивает совместную работу Python и Java. В этой статье будет кратко описана работа Py4J, рассмотрен пример использования и перечислены сильные и слабые стороны библиотеки. В конце будут описаны альтернативные способы связи Java и Python.

Нейродайджест: главное из области машинного обучения за апрель 2021

Чтобы состарить лицо на фотографии, сменить прическу или заставить его улыбаться, нужно изучить семантику, содержащуюся в отдельных слоях обученной GAN-модели. Недавние исследования генеративно-состязательных сетей показали, что разные слои содержат разную семантику синтезированных изображений: одни отвечают за цвет, а другие за текстуры и т.д. Очень мало моделей позволяют управлять семантическими атрибутами конкретного слоя. Поэтому в этом месяце продолжают быть актуальными  решения и подходы, которые позволяют управлять скрытым пространством для контролируемого создания высококачественных изображений.

[Перевод] Моржовый оператор в Python

Моржовый (walrus) оператор, появившийся в Python 3.8, дает возможность решить сразу две задачи: присвоить значение переменной и вернуть это значение, поэтому порой можно написать код короче и сделать его более читаемым, и он может быть даже более эффективным с точки зрения вычислений.

Давайте посмотрим на моржовый оператор и приведем примеры того, где он может быть полезен.

Что недоговаривают Тинькофф Инвестиции. Вытаскиваем все данные по портфелю через API в большую таблицу Excel

Тинькофф Инвестиции - популярный российский брокер с передовым клиентским приложением для мобильных устройств и браузеров. Приложение призвано упростить процесс торговли и снизить порог входа в инвестиции до такого минимума, чтобы захватить максимально широкую аудиторию.

Однако, когда инвестиции приобретают серьёзный характер, инвестору нужны точные и подробные данные по его портфелю, в частности, для оценки эффективности инвестирования. И вот здесь с приложением возникают неоднозначности.

Как получить доступ из одного докер-контейнера в другой докер-контейнер

Цель этой статьи — показать как мы можем сконфигурировать два и более контейнера, чтобы они могли взаимодействовать друг с другом. В этой статье мы сделаем следующее:

• Создадим образ Docker используя простой веб-сервис с использованием Python и Flask.

• Запустим два отдельных контейнера

• Создадим сеть в Docker

• Объединим контейнеры используя созданную сеть