IT-новости про Python, которые стоит знать

Собрали в одном месте самые важные ссылки
читайте авторский блог

     29.06.2017       Выпуск 184 (26.06.2017 - 02.07.2017)       Статьи
     29.06.2017       Выпуск 184 (26.06.2017 - 02.07.2017)       Статьи
     29.06.2017       Выпуск 184 (26.06.2017 - 02.07.2017)       Статьи

Руководство: как использовать Python для алгоритмической торговли на бирже. Часть 2

Мы продолжаем публикацию адаптации руководства DataCamp по использованию Python для разработки финансовых приложений. Первая часть материала рассказывала об устройстве финансовых рынков, акциях и торговых стратегиях, данных временных рядов, а также о том, что понадобится для начала разработки.

Теперь, когда вы уже больше знаете про требования к данным, разобрались с понятием временных рядов и познакомились с pandas, пришло время глубже погрузиться в тему финансового анализа, который необходим для создания торговой стратегии.

Jupyter notebook этого руководства можно скачать здесь.

     29.06.2017       Выпуск 184 (26.06.2017 - 02.07.2017)       Статьи
     28.06.2017       Выпуск 184 (26.06.2017 - 02.07.2017)       Статьи
     28.06.2017       Выпуск 184 (26.06.2017 - 02.07.2017)       Статьи

Fast Python. Парсинг ISO дат

Преобразование ISO-даты из строки в объект datetime.datetime (или datetime.date), наверное, одна из самых распространенных и постоянных задач в web-разработке на Python. Количество способов сделать это просто поражает воображение

     28.06.2017       Выпуск 184 (26.06.2017 - 02.07.2017)       Статьи

Связанные списки

Определение понятия "связанный список", как создать его и как с ним работать.

     28.06.2017       Выпуск 184 (26.06.2017 - 02.07.2017)       Статьи

Рекурсия в Python

Учимся решать задачи по принципу "разделяй и властвуй"

     27.06.2017       Выпуск 184 (26.06.2017 - 02.07.2017)       Статьи
     27.06.2017       Выпуск 184 (26.06.2017 - 02.07.2017)       Вопросы и обсуждения
     27.06.2017       Выпуск 184 (26.06.2017 - 02.07.2017)       Статьи

Использование Python и Excel для обработки и анализа данных. Часть 1: импорт данных и настройка среды

Если Вы только начинаете свой путь знакомства с возможностями Python, ваши познания еще имеют начальный уровень — этот материал для Вас. В статье мы опишем, как можно извлекать информацию из данных, представленных в Excel файлах, работать с ними используя базовый функционал библиотек. В первой части статьи мы расскажем про установку необходимых библиотек и настройку среды. Во второй части — предоставим обзор библиотек, которые могут быть использованы для загрузки и записи таблиц в файлы с помощью Python и расскажем как работать с такими библиотеками как pandas, openpyxl, xlrd, xlutils, pyexcel.

     27.06.2017       Выпуск 184 (26.06.2017 - 02.07.2017)       Статьи
     27.06.2017       Выпуск 184 (26.06.2017 - 02.07.2017)       Статьи

Автоэнкодеры в Keras, Часть 1: Введение

Автоэнкодеры — это нейронные сети прямого распространения, которые восстанавливают входной сигнал на выходе. Внутри у них имеется скрытый слой, который представляет собой код, описывающий модель. Автоэнкодеры конструируются таким образом, чтобы не иметь возможность точно скопировать вход на выходе. Обычно их ограничивают в размерности кода (он меньше, чем размерность сигнала) или штрафуют за активации в коде. Входной сигнал восстанавливается с ошибками из-за потерь при кодировании, но, чтобы их минимизировать, сеть вынуждена учиться отбирать наиболее важные признаки.