Собрали в одном месте самые важные ссылки
консультируем про IT, Python
Простой мощный инструмент тестирования в Python. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/pytest/
(26.04.2021 - 02.05.2021)
Вероятно вы сталкивались с ситуацией, когда необходимо записаться на прием, а свободных талонов нет. Статья о том, как удалось автоматизировать процесс ожидания на примере оформления загранпаспорта.
Инженерная цель данного эксперимента заключалась в разработке системы из трёх частей, а именно модели сегментации изображения, скрипта управления двигателем и спринклера, работающего под управлением Arduino. Эта система должна целенаправленно поливать участки травяного газона, что позволит сэкономить значительное количество воды, а заодно и времени. Приятного чтения
Анализ тональности — это метод обработки естественного языка (NLP), используемый для определения того, являются ли данные(текст) положительными, отрицательными или нейтральными.
Этот пост служит для того, чтобы освежить в памяти, а некоторых познакомить с базовыми возможностями функционального программирования на языке Python. Материал поста разбит на четыре части:
В основном, про Firebase рассказывают в контексте создания приложений под IOS или Android. Однако, данный инструмент можно использовать и в других областях разработки, например при создании Telegram ботов. В этой статье хочу рассказать и показать насколько Firebase простой и удобный инструмент (а ещё и бесплатный, при разумных размерах проекта).
А теперь о том, что происходило в последнее время на других ресурсах.
Добрый день, уважаемые читатели! Материал носит теоретический характер и адресован исключительно начинающим аналитикам, которые впервые столкнулись с BI-аналитикой.Что традиционно понимается под этим понятием? Если говорить простым языком, то это комплексная система (как и, например, бюджетирование) по сбору, обработке и анализу данных, представляющая конечные результаты в виде графиков, диаграмм, таблиц. Это требует слаженной работы сразу нескольких специалистов. Дата-инженер отвечает за хранилища и ETL/ELT-процессы, аналитик данных помогает в заполнении базы данных, аналитик BI разрабатывает управленческие панели, бизнес-аналитик упрощает коммуникации с заказчиками отчетов. Но такой вариант возможен, только если фирма готова оплачивать работу команды. В большинстве случаев небольшие компании для минимизации затрат делают ставку на одного человека, который зачастую вообще не обладает широким кругозором в области BI, а имеет лишь шапочное знакомство с платформой для отчетов. В таком случае происходит следующее: сбор, обработка и анализ данных происходит силами единственного инструмента – самой BI-платформой. При этом данные предварительно никак не очищаются, не проходят компоновки. Забор информации идет из первичных источников без участия промежуточного хранилища. Результаты такого подхода можно легко лицезреть на тематических форумах. Если постараться обобщить все вопросы касательно BI-инструментов, то в топ-3 попадут, наверное, следующие: как загрузить в систему плохо структурированные данные, как по ним рассчитать требуемые метрики, что делать, если отчет работает очень медленно. Что удивительно, на этих форумах вы практически не найдете обсуждений ETL-инструментов, описания опыта применения хранилищ данных, лучших практик программирования и запросов SQL. Более того, я неоднократно сталкивался с тем, что опытные BI-аналитики не очень лестно отзывались о применении R/Python/Scala, мотивируя это тем, что все проблемы можно решить только силами BI-платформы. Вместе с тем всем понятно, что грамотный дата инжиниринг позволяет закрывать массу проблем при построении BI-отчетности. Читать далее
Данные о местоположении — это важная категория данных, с которыми часто приходится иметь дело в проектах машинного обучения. Они, как правило, дают дополнительный контекст к данным используемого приложения. Специально к старту нового потока курса по Machine Learning, делимся с вами кратким руководством по проектированию и визуализации элементов с геопространственными данными.
Иногда приходятся сталкиваться с задачей хранения JSON данных в моделях Django.
В гостях у Moscow Python Podcast продюсер презентаций и художник Кирилл Анастасин. Обсудили с Кириллом как говорить с другими людьми, чтобы они вас поняли.
staged-script: Divide Automation Scripts Into Stages
When Generators Get Cleaned Up
Как расслабиться инженеру на работе при помощи Python?
Самый быстрый фреймворк на Диком Западе: ускоряем Django-rest-framework вместе с Rust
Talk Python to Me: #471: Learning and teaching Pandas
Слияние словарей в PyTorch: зачем нужно и подводные камни
ResNet-18: ищем динозавров или упражнения с векторами
Как студенты двигатель Стирлинга строили
Netmiko и автоматизация управления коммутаторами Cisco
Может ли распределение Пуассона описать статистику футбольных матчей
Разработка бессерверного защищённого тайника для передачи сообщений