Просто Python | Data science | ML | AI

🎓 Python-пакеты для Data Science Пакет SciPy построен на основе NumPy, в нём используются и некоторые другие вспомогательные пакеты. Он широко используется для выполнения статистических расчётов. В SciPy можно работать с теми же данными, что и в NumPy. Поэтому SciPy часто используют для решения задач, которые нельзя решить с использованием стандартных механизмов NumPy. SkiPy — это инструмент, которому доверяет огромное количество учёных во всём мире. Особенности SciPy 🔹 Пакет SciPy основан на NumPy. 🔹 Он поддерживает вычисления, основанные на эффективных структурах данных NumPy. 🔹 Этот пакет, помимо возможностей NumPy, задействует и возможности других пакетов. 🔹 SciPy представляет собой набор подпакетов, в которых реализованы различные вычислительные механизмы. Среди них, например, подпакеты, реализующие быстрое преобразование Фурье, обработку изображений, решение дифференциальных уравнений, механизмы линейной алгебры. #SciPy | Просто Python

🖥 Как обнаружить выбросы в проекте по исследованию данных Что такое выбросы в статистике? Как их обнаружить? Всегда ли их надо исключать из набора данных? Существуют ли критерии исключения выбросов? Предлагаем ответы на все эти вопросы, а в качестве бонуса - примеры кода на Python. 🧠Читать статью #DataScience | Просто Python

🎥 ChatGPT создаст любое приложение за считанные секунды Это видео демонстрирует возможности ChatGPT как инструмента для быстрого создания приложений. ChatGPT легко справляется с написанием кода, сценариев для видео, постов для телеграмм каналов и сайтов. Именно в этом видео мы рассмотрим уникальные примеры с ChatGPT, которые представляют опасность для программистов, и также рассмотрим все возможные варианты сделать так, чтобы данный искусственный интеллект не лишил многих программистов работы. 👀Смотреть в YouTube #Ai | Просто Python

Когда приходится добавлять в стек новый язык, новую платформу, новый сервис или изобретать велосипед в пятнадцатый раз, начинаешь задумываться, как же этот процесс контролировать. Как раз про это новый выпуск подкаста «Магнитное Поле» – здесь Владимир Дроздецкий, DevOps тимлид Магнита рассказывает про концепцию InnerSource, которая позволяет систематизировать процессы создания новых продуктов и сервисов внутри компании, чтобы не наступать на одни и те же грабли, не изобретать эти самые велосипеды и вообще автоматизировать процессы кикстарта разработки по максимуму. Это уже шестой выпуск подкаста «Магнитное Поле», который совместно записывают Завтракаст и IT-команда ритейлера Магнит. В предыдущих выпусках обсуждали Data Governance, современные облачные решения и микросервисы, IT HR, ecom, кому нужен agile (а кому не нужен) и многое другое, так что стоит обратить внимание. 🎧 Послушать 📹 Посмотреть Посмотреть вакансии и отправить резюме: https://magnit.tech

🖥 Простое руководство по визуализации данных в машинном обучении Создание информационных визуализаций - важнейший процесс, помогающий определить эффективность модели МО. Библиотека Yellowbrick, обладающая богатым функционалом, значительно упростит этот процесс. 🧠Читать статью #ML | Просто Python

🖥 Как легко и быстро создать веб-приложение на базе МО с помощью Python Чтобы продемонстрировать свои достижения в области разработки моделей машинного обучения, стоит поделиться ими с другими! Рассказываем, как развертывать модель линейной регрессии с помощью Flask. 🧠Читать статью #ML | Просто Python

🖥 Опенсорс-библиотеки для Python: 40+ вариантов, как упростить жизнь начинающего дата-сайентиста В этой обширной «шпаргалке» для начинающих AI/ML специалистов мы собрали опенсорсные библиотеки Python, сгруппированные по областям практического применения. Этот список с кратким описанием функций каждого инструмента будет полезен всем, кто постоянно работает с «Питоном» и ищет эффективные инструменты для решения возникающих задач. 🧠Читать статью Просто Python

🎥 100 Data Science вопросов мидлу! На этот раз мы встретились уже с опытным кандидатом в Data Science. Будем интенсивно задавать разноплановые вопросы! 👀Смотреть в YouTube #data_science | Просто Python

🖥 4 альтернативы Pandas: ускоренное выполнение анализа данных Бенчмарк производительности популярных инструментов анализа данных заставит вас иногда отказываться от Pandas. Каждый из этих инструментов  -  Polars, DuckDB, Vaex и Modin - при анализе данных на кластере машин работает гораздо быстрее, чем Pandas. 🧠Читать статью #Polars #DuckDB #Vaex #Modin| Просто Python

🎓 Python-пакеты для Data Science NumPy — это один из самых широко используемых Python-пакетов. Название пакета, NumPy, расшифровывается как Numerical Python. Здесь реализовано множество вычислительных механизмов, пакет поддерживает специализированные структуры данных, в том числе — одномерные и многомерные массивы, значительно расширяющие возможности Python по выполнению различных вычислений. Возможности структур данных, которые поддерживает Python, уступают возможностям структур данных NumPy. Особенности NumPy 🔸 Пакет можно использовать как для выполнения простых, так и достаточно сложных научных расчётов. 🔸 Он поддерживает многомерные массивы, расширяя возможности Python. 🔸 В пакете имеется множество встроенных методов, которые можно применять для выполнения различных вычислений на многомерных массивах. 🔸 Пакет позволяет выполнять различные преобразования данных. 🔸 Пакет поддерживает работу не только с числовыми, но и с другими типами данных. #NumPy | Просто Python

🌐 Пошаговое руководство по NLP: конструирование признаков текстовых данных Конструирование признаков текстовых данных - важнейший этап МО, который может повлиять на производительность, сложность и способность модели обобщать новые данные. Предлагаем пошаговое руководство по извлечению более 10 признаков текстовых данных в Python. 🧠Читать статью #Ai #NLP | Просто Python

Мужчинам без радости в жизни Проблема: неправильно выстроенные отношения с девушками, как итог - зависимость, слабая позиция и непроработанные внутренние опоры. Исправить это может каждый, достаточно читать «НеНастоящий» мужчина Ваня по шагам рассказывает, как выстроить свободные и яркие отношения с девушками. Без манипуляций, без криков и психологов Это должен знать каждый мужчина — @unreal_man

🖥 Как Scalene с ИИ-рекомендациями оптимизирует код Python Изучим характеристики и принцип работы профилировщика Scalene, который помогает ускорять код и сокращать потребление памяти. Дополнительно рассмотрим преимущества его совместной работы с OpenAI. 🧠Читать статью #Ai | Просто Python

Хотите узнать, как у Сбера получается создавать такие точные персональные рекомендации? Приходите на RecSys Meetup by Sber — он состоится 20 июля в Питере 💚 На митапе топовые спикеры расскажут: • Как рекомендации на базе AI помогают бизнесу в разных индустриях. • На какие тренды в области AI, машинного обучения и рекомендательных систем стоит обратить внимание • Какие существуют особенности при построении рекомендательных сценариев в видео-стримингах В перерывах между докладами вас будут ждать интересные знакомства, обсуждения и нетворкинг. Регистрируйтесь по ссылке — встречаемся 20 июля в 19:00 по адресу: Art-Muse, Зал «Галерея Ц», 13-я линия Васильевского острова, 70 📍

🎓Python-пакеты для Data Science Basemap - используется для создания карт. На ее основе сделана библиотека Folium, с помощью которой создают интерактивные карты в интернете. #basemap #data_science | Просто Python

🎥Chat GPT Пишет Браузер на Python за 3 минуты В этом видео мы вместе с вами с помощью нейросети Chat GPT напишем на Python интернет-браузер за 3 минуты. Команды для Chat GPT из видео: 🔹build web browser using python and PyQt5 🔹make the code plain text 🔹NameError: name 'QLineEdit' is not defined 🔹adding additional features and UI elements 🔹AttributeError: 'Browser' object has no attribute 'web' 🔹AttributeError: 'Browser' object has no attribute 'web' error 👀Смотреть в  YouTube #Ai | Просто Python

🎓Python-пакеты для Data Science Sentry – инструмент для администрирования. Он содержит функции управления и устранения сбоев в режиме реального времени. Хотя построен он на Python, проект содержит полный API для передачи событий в любом приложении с любого языка. Он наблюдает за ошибками и показывает, когда и где они происходят, что может их вызывать. #Sentry | Просто Python

🎥Как обучается дерево решений для регрессии. Decision Tree Regressor. Деревья решений позволяют построить предсказания для задач на табличных данных. В этом видео рассмотрим, как формируется дерево решений для задачи регрессии - задача машинного обучения, где предсказывается вещественная величина. 👀Смотреть в  YouTube #machine_learning | Просто Python

🖥 Python AI: как построить нейронную сеть и делать прогнозы Представьте, что вам нужно написать программу на Python, которая использует ИИ для решения задачи судоку. Способ добиться этого — написать условные операторы и проверить ограничения, чтобы увидеть, можно ли разместить число в каждой позиции. Ну, этот Python-скрипт уже является приложением ИИ, потому что вы запрограммировали компьютер для решения проблемы! 🧠Читать статью #Ai | Просто Python

🎓Python-пакеты для Data Science Codon - это высокопроизводительный компилятор Python, который может даже конкурировать с C/C++ по скорости, с ускорением в 10-100 раз и более (single thread). Он может быть использован в коде Python с помощью декоратора codon.jit или путем вызова обычных функций и библиотек Python из Codon. #Codon #data_science | Просто Python