Собрали в одном месте самые важные ссылки
читайте нас в Telegram
Есть тексты, похожие на вино или динамит: с годами они не стареют, а напротив, приобретают вес и значимость. Сегодня к старту флагманского курса о Data Science мы решили поделиться переводом визуального учебного руководства о NumPy 2019 года, прочитав которое даже не слишком близкий к математике человек поймёт, как работает эта библиотека Python. Если вы не хотите долго объяснять NumPy, но делать это всё равно приходится, положите статью в закладки и она сэкономит ваше время.
Аппарат линейной алгебры применяют в самых разных областях — в линейном программировании, эконометрике, в естественных науках. Отдельно отмечу, что этот раздел математики востребован в машинном обучении. Если, например, вам нужно поработать с матрицами и векторами, то, вполне возможно, на каком-то шаге вам придётся решать систему линейных алгебраических уравнений (СЛАУ).
Яндекс Go разрабатывает платформу управления данными (DMP) как сервис для офлайн- и near real-time-обработки данных. Я постарался рассказать, какая мотивация нужна для создания собственного ETL-инструмента, как ETL и Data Warehouse превратить в DMP, какие проблемы возникают в процессе разработки и как мы их решаем.
Прошел почти год с тех пор, как мы опубликовали на GitHub библиотеку для машинного обучения NeoML. О чем, конечно же, была статья на Хабре. Мы обещали поддерживать и развивать ее. Свое обещание мы сдержали, и на днях свет увидела вторая версия библиотеки!
Sweetviz — это библиотека Python с открытым исходным кодом, которая генерирует отчеты с удобной визуализацией для выполнения EDA с помощью всего двух строк кода. Библиотека позволяет быстро создать подробный отчет по всем характеристикам набора данных без особых усилий. В возможности Sweetviz также входит целевой анализ, сравнение двух датасетов, сравнение двух частей датасета, выделенных по определенному признаку, выявление корреляций и ассоциаций, также sweetviz создает позволяет создавать и сохранять отчет как HTML файл.
В гостях у Moscow Python Podcast выпускница курсов Learn Python, младший разработчик в компании ПИК-Брокер Мария Имаева.
Сегодня хотел бы обсудить очень простой, но, на мой взгляд, интересный вопрос по Python и его внутреннему устройству.
Если для вас важен вопрос ведения личного или семейного бюджета, или если вы часто ездите в совместные поездки с друзьями, то вы либо уже слышали про Splitwise, либо вам может быть полезно про него услышать. Splitwise - это довольно удобный сайт + приложения для iOS и Андроид, которые позволяют вести учёт совместных расходов. В статье я рассказываю про написанную на коленке программу, которая позволяет мне упростить внесение своих трат, используя выгрузку операций из интернет-банка в формате CSV.
Некоторые из примеров вы могли уже видеть ранее, а другие будут новыми и интересными для вас. Все эти примеры легко запоминаются.