PythonCamp

Ежегодная конференция «Loginom Day 2024: Аналитика данных, доступная каждому» ​24 октября, 13:00, Москва Приглашаем аналитиков, IT-специалистов, руководителей и директоров. Реальные кейсы, экспертное мнение и живое общение со спикерами. Событие для тех, кто хочет обогатить свой опыт в анализе данных и завести новые знакомства. Узнайте: ▫️Почему стоит мигрировать с Qlik Sense на Loginom. ▫️Как разрабатывался полноценный бэкенд для кредитования физических лиц ▫️Как «Песочницы данных» открывают новые горизонты в управлении информацией для каждого сотрудника и многое другое. Участие бесплатное РЕГИСТРАЦИЯ НА МЕРОПРИЯТИЕ

isinstance(object, classinfo) Функция проверяет, относится ли тип объекта к classinfo. Возможно это сам classinfo, а может дочерний тип. Но мы мы можем передать кортеж на место classinfo и тогда функция будет проверять, относится ли тип объекта к одному из переданных значений. 📌 Документация #lesson

Java + QA + ML = IT Talk by Sber в Рязани!⚡️ 24 октября поговорим об особенностях работы с Apache Kafka, генерации Unit тестов с помощью AI ассистента и поделимся опытом использования LLM GigaChat при написании SQL-запросов. Спикеры и темы: ✅ Артем Симешин – «Проверяем генерацию Unit тестов с AI ассистентом через мутационное тестирование» ✅ Вадим Сурпин и Семён Горохов (RnD) – «Наш опыт использования LLM GigaChat для написания SQL-запросов к базам данных, которые отвечают на вопрос пользователя. Рассмотрим, как вопросы дообучения модели, так и prompt tuning» ✅ Виталий Куценко – «Рассмотрим неочевидные особенности применения Apache Kafka, погрузимся в архитектурную идеологию Kafka и поймем, почему не все привычные шаблоны работают как ожидается». А еще вас ждет много нетворкинга и «умные» призы, обязательно регистрируйтесь!💚

Learn Generative AI with PyTorch (Final Release) Mark Liu 2024 Узнайте, как работает генеративный ИИ, построив свои собственные модели, которые могут писать связный текст, создавать реалистичные изображения и даже воспроизводить реалистичную музыку. Книга Learn Generative AI with PyTorch учит основам механики генеративного ИИ, создавая рабочие модели ИИ с нуля. На протяжении всего курса вы будете использовать интуитивно понятный фреймворк PyTorch, который сразу же знаком всем, кто работал с инструментами для работы с данными на Python. Попутно вы освоите основы общих адверсарных сетей (GAN), трансформаторов, больших языковых моделей (LLM), вариативных автоэнкодеров, диффузионных моделей, LangChain и многое другое! #python #eng

Модуль string Это — предустановленная библиотека, которая содержит в себе полезные данные и классы. ascii_letters — все буквы английского алфавита, большие и маленькие. Состоит из ascii_lowercase и ascii_uppercase. printable — все символы, которые считаются пригодными для печати. Это digits, ascii_letters, punctuation и whitespace. whitespace — символы, которые пользователь не видит (пробел, табуляция, перенос на новую строку и так далее). Стоит добавить, что этот модуль практически никак не относится к встроенной функции str. #lesson

Data Visualization with Python and JavaScript, 2nd Edition Kyran Dale 2022 Как превратить сырые, необработанные или искаженные данные в динамические интерактивные веб-визуализации? В этой практической книге автор Кайран Дейл показывает специалистам по обработке данных и аналитикам, а также разработчикам Python и JavaScript, как создать идеальный набор инструментов для работы c большими объемами данных. #python #eng

Пишем документацию Если вы пишите проект в команде, то обязаны писать документацию для каждой функции. Но как это сделать? Она пишется после определения функции, класса в кавычках (чаще всего — тройных). Придерживаются таких правил: • Первая строка — краткое описание объекта. Начинается с заглавной буквы, заканчивается точкой. • Вторая строка, если она есть, должна быть пустой. • Дальше пишите, как обычный текст. Здесь описываются особенности объекта и примеры его использования. Ну а если вы хотите получить документацию из приложения, то возьмите её из __doc__. #lesson

Расширенная аналитика с PySpark: Практические примеры анализа больших наборов данных с использованием Python и Spark Акаш Тандон, Сэнди Райза, Ури Ласерсон 2023 Книга посвящена практическим методам анализа больших объемов данных с использованием языка Python и фреймворка Spark, она знакомит с моделью программирования Spark и основами системы с открытым исходным кодом PySpark. Каждая глава описывает отдельный аспект анализа данных, показаны основы обработки данных в PySpark и Python на примере очистки данных, подробно освещается машинное обучение с помощью Spark. Книга поможет читателю понять, как устроен и работает весь конвейер PySpark для комплексной аналитики больших наборов данных: от создания и оценки моделей до очистки, предварительной обработки и исследования данных с особым акцентом на производственные приложения. Отдельные главы посвящены обработке изображений и библиотеке Spark NLP. #python #rus

Как избавиться от отступов в многострочной строке Многострочная строка передаёт всё, что в неё попадает, даже отступы которые используются для улучшения вида кода. Чтобы исправить ситуацию стоит использовать textwrap.dedent(). Метод уберёт абсолютно все отступы с начала каждой строки. #lesson

Think Python: How to Think Like a Computer Scientist Allen Downey 2024 Если вы хотите научиться программировать, вы обратились по адресу. Python — один из лучших языков программирования для начинающих, а также один из самых востребованных навыков. Вы также пришли в нужное время, потому что научиться программировать сейчас, вероятно, проще, чем когда-либо. С такими виртуальными помощниками, как ChatGPT, вам не придется учиться в одиночку. На протяжении всей этой книги я буду предлагать способы, с помощью которых вы можете ускорить свое обучение. #python #eng

Text Analytics with Python Dipanjan Sarkar 2019 С помощью этой книги вы изучите обработку естественного языка (NLP) на Python и узнаете, как настроить собственную надежную среду для выполнения текстовой аналитики. Данное издание было серьезно переработано и содержит несколько существенных изменений и новых тем, основанных на последних тенденциях в NLP. Книга подойдет ИТ-специалистам, аналитикам данных, лингвистическим экспертам, специалистам по обработке данных и инженерам, проявляющим профессиональный интерес к лингвистике, аналитике и анализу данных. #python #eng

Асинхронное программирование Готовим пельмешки: сначала мы открыли пачку, закинули их в кастрюлю и поставили на огонь (задача 1). Пока ждём приготовления, можем нарезать хлеб (задача 2). В этом и суть асинхронного программирования, пока одна задача ожидает (например, ответа от сервера), мы можем заниматься чем-то более важным. Управлять потоком выполнения можно с помощью asyncio, также вместе с ним используются операторы async/await. 📌 Документация #lesson

Нейросети на Python. Основы ИИ и машинного обучения Куликова И.В. 2024 Эта книга является практическим комплексным гидом по изучению ИИ и применению нейросетей. В ней вы найдете информацию о различных типах нейросетей, их архитектуре, принципах работы и различных возможностях использования. Примеры использования библиотек NumPy, PyTorch, Matplotlib, SciPy, NetworkX, TensorFlow, OpenCV, Pandas, scikit-learn, nltk помогут вам лучше понять действия нейросети в реальных условиях. Математические основы машинного обучения, с многочисленными примерами уравнений и формул на языке программирования Python, помогут понять истоки появления нейросетей с научной точки зрения. #python #rus