Собрали в одном месте самые важные ссылкичитайте авторский блог
Представляю вашему вниманию перевод главы из книги Hands-On Data Science with Anaconda «Предиктивная аналитика данных — моделирование и валидация»
15-16 февраля в Минске состоится PyCon Belarus 2019 — конференция, посвященная разработке на Python и Data Science. 15 февраля. Junior Day — доклады и воркшопы для новичков в питоне и джуниоров. 16 февраля.
Advanced Day — два потока докладов для продвинутых Python-разработчиков и data scientist-ов:
🔴 ML/DS: Luigi, GeoPython, Data Visualization
🔴 Python development: Deployment-Friendly Apps, Application Security, Testing & Legacy, GraphQL, Poetry, Flit, Pipenv
Обработка естественного языка (NLP) — активно развивающаяся научная дисциплина, занимающаяся поиском смысла и обучением на основании текстовых данных. Неважно, кто вы — опытный Data Scientist, или начинающий Python разработчик — вы всегда можете использовать текстовые данные для того, чтобы усовершенствовать продукт над которым работаете и расширить его функциональность. В докладе, на примере сайта кулинарных рецептов, будут описаны шаги преобразования и очистки данных. Исследованы методы классификации и определения сходства текстов на основе: Mean word2vec, Tf-idf weighted word2vec, Doc2vec, fastText, Word Mover’s Distance. Сравнение качества итоговых моделей. Также поговорим про внедрения в проект моделей классификации и рекомендаций
В докладе мы рассмотрим основные этапы жизненного цикла объекта, поговорим о том, что происходит, когда он создается, когда кто-то запрашивает доступ к его атрибутам и когда он разрушается. Доклад направлен на junior/middle-разработчиков, желающих лучше разобраться во внутренней организации Python
Как часто, получая новый ticket, вы задумываетесь: "Ну и где тебя искать?" Как часто, вглядываясь в обработчик запроса, вы гадали: "Что тут вообще творится?" Качественный код всегда тяжело проектировать в начале, а ценить вложенные усилия начинаешь спустя время. В своём докладе я раскрою нехитрые подходы, которые позволят упростить дальнейшую жизнь проектов. А так же покажу проект dry-python, воплотивший эти подходы в виде нескольких библиотек
Как при помощи Яндекс.Панорам, Python и Keras - объективно оценить ситуацию с качеством дорог в нашей стране.
Работая в Центре Речевых Технологий в Санкт-Петербурге, мы накопили немного опыта в решении задач классификации и детектирования акустических событий и решили, что готовы им с вами поделиться. Цель этой статьи — познакомить вас с некоторыми задачами и рассказать о соревновании по автоматической обработке звука “DCASE 2018”.
Сегодня хочу поведать о том, как управлять Veeam Agent for Linux с помощью командной строки, и о том, какие возможности она открывает в умелых руках программиста. На написание статьи меня подтолкнул комментарий к предыдущей статье. Перефразирую удивление пользователя: «Ну как же так? Cервер не пишет писем о том, что он забэкапился!». Причём, со слов аналитиков, он не один такой, иначе бы не появился тред на форуме. А раз люди пишут — значит, это кому нибудь нужно! В статье я поясню, почему этой функции в продукте нет. Но на этом мы не остановимся, мы эту функцию добавим! Мы ж программисты, так что напишем письмо и сгенерируем отчёт в виде html страницы.
В своем докладе Руслан рассказал всем интересующимся с чего начать в огромном новом мире науки о данных. Постарался ответить на вопрос „Что этот мир вообще из себя представляет?“ и показать, какими инструментами на Python можно воспользоваться для анализа данных, их визуализации и для машинного обучения.
Python самостоятельно управляет памятью. Это удобно, ведь разработчику не нужно задумываться о сборке мусора или выделении памяти. Но иногда обычное добавление элемента в конец списка занимает неожиданно много времени. Чтобы не было сюрпризов, полезно знать как язык управляет памятью.
Первый релиз Python 3 версии состоялся еще в далеком 2000 году, но в продакшне до сих пор многие используют устаревающий Python 2.7. Почему же он все еще используется? Все просто - между версиями отсутствует полная обратная совместимость и миграция может оказаться очень болезненной. Александр Полищук отвечает - стоит ли вообще обновляться и с какими трудностями можно столкнуться в процессе обновления.
Доклад посвящен механизму работы корутин в ЯП Python: какое отношение к ним имеют генераторы, как генераторы превратить в корутины и как реализовать простейший event-loop для асинхронного выполнения корутин.