Просто Python | Data science | ML | AI

🎓 Python-пакеты для Data Science Loguru - это модуль Python, целью которой является приятное ведение журналов в Python. При создании приложения практически всегда лень настраивать регистратор стандартной библиотеки loging, а вместо него используется функция print(). Ведение журналов имеет фундаментальное значение для каждого приложения и упрощает процесс отладки. loguru позволяет начать использовать ведение журнала с самого начала и без настройки. Это так же просто, как loguru import logger. Модуль loguru предназначен для того, чтобы сделать ведение логов менее болезненным и плюс ко всему добавляет ряд полезных функций. Хотя ведениe логов на производительность приложения в большинстве случаев влияет незначительно, регистратор с нулевой стоимостью позволит использовать его где угодно без особого беспокойства. В предстоящем выпуске критические функции loguru будут реализованы на языке C. Особенности: 🔸 Готов к использованию без настройки; 🔸 Одна функция для управления обработчиком, форматированием, фильтром; 🔸 Упрощенное логирование в файл с ротацией/сохранением/сжатием; 🔸 Форматирование строк с использованием фигурных скобок; 🔸 Перехват исключений в потоках или main; 🔸 Красивая регистрация в консоли с цветами; 🔸 Асинхронный, потокобезопасный, многопроцессорный; 🔸 Полностью описательные исключения; 🔸 Структурированное ведение логов (по необходимости); 🔸 Изменение сгенерированного сообщения журнала; 🔸 Пользовательские уровни логирования; 🔸 Улучшенная обработка даты и времени; 🔸 Конфигурирование словарём, включение и выключение логирования; 🔸 Полностью совместим со стандартным модулем logging; 🔸 Значения по умолчанию через переменные среды; 🔸 Легко комбинировать с модулем уведомлений. #Loguru | Просто Python

🖥 Моделирование данных в мире современного стека данных 2.0 Сравнивать моделирование данных со стеком данных - все равно что уподоблять автомобили интеллектуальным навигационным системам. Предлагаем на практических примерах убедиться в том, что технологии современного стека данных позволяют аналитикам успешно вести исследования без моделирования. 🧠Читать статью Просто Python

🎓 Python-пакеты для Data Science Pyright — это невероятно быстрая статическая проверка типов и валидатор кода. Если вы управляете большой кодовой базой в Python, то линтер, такой как Pylint, может быть довольно тяжелым. Это расширение включает в себя следующие функции: 🔸 Интеллектуальное заполнение ключевых слов, символов и имен импорта. 🔸 Автоматическая вставка инструкций импорта для завершения типов при необходимости. 🔸 Показывать строки документов и информацию о типе при наведении курсора мыши на символы. 🔸 Быстрое нахождение местоположения определения символа, когда вы жмете на символы, наводя курсор мыши. 🔸 Быстрый поиск или переименование всех ссылок на символ в кодовой базе. 🔸 Автоматически переупорядочивайте импорт в вашем коде в соответствии с правилами PEP8. 🔸 Сторонние библиотеки поддерживают генерацию заглушек типов. #Pyright #DataScience | Просто Python

🎥  [ENG] Pandas и Python для анализа данных на примере – Полный курс для начинающих Узнайте, как использовать Pandas и Python для анализа данных, очистки данных и их обработки. Вы научитесь создавать реальные проекты в интерактивном режиме, которые помогут вам сделать следующий шаг в вашей карьере в области обработки данных. 👀Смотреть в  YouTube #Pandas #DataScience | Просто Python

🎓 Python-пакеты для Data Science PIL (Python Imaging Library) — это бесплатная Python-библиотека для открытия, работы и сохранения различных форматов изображений. К сожалению, ее разработка окончательно остановилась, а последнее обновление вышло в 2009. К счастью, есть Pillow — активно развивающийся форк PIL с простой установкой. Он работает на всех основных операционных системах и поддерживает Python 3. Библиотека содержит базовый функционал для обработки изображений, включая точечные операции, фильтры с набором встроенных ядер свертки и преобразование цветового пространства. В документации описан процесс установки и примеры использования каждого модуля библиотеки. #PIL #Pillow | Просто Python

🖥 6 функций Pandas для быстрого эксплораторного анализа данных Познакомьтесь с 6 функциями, лежащими в основе любого эксплораторного анализа данных. Они позволят сделать первый шаг в исследовании данных в Pandas. 🧠Читать статью #Pandas | Просто Python

Как за 1 минуту узнать пароль от чужого вай-фая? А еще прочитать переписку любого человека в радиусе 10м, по блютузу подключиться к камере наблюдения и смотреть ютуб без интернета. Здесь находят фишки и уязвимости разных устройств и объясняют, как ими пользоваться. Подпишись и твой старый телефон превратится в универсальное оружие: @hack_less

🖥 10 веских причин изучить Python для занятий наукой о данных Не знаете, с чего начать погружение в науку о данных? Начните с изучения Python. Это верный способ быстро, легко и увлекательно освоить основы науки о данных. 🧠Читать статью #DataScience | Просто Python

🖥 Четыре метода, которые повысят качество работы с Pandas Знакомьтесь с "великолепной четверкой" методов - assign, map, query и explode. Это самые крутые фичи Pandas. Они сделают ваш код более ясным, элегантным и эффективным. 🧠Читать статью #Pandas | Просто Python

🖥 Собеседование в области науки о данных: 7 распространенных ошибок Вас преследует неудачи на собеседованиях в области науки о данных и машинного обучения? Рассматриваем распространенные проблемы и размышляем о том, как их избежать. 🧠Читать статью Просто Python

🎥  Я создал одинаковое приложение на 3 веб-фреймворках | Какой оказался лучше? В данном видео мы сравним 3 популярных веб-фреймворка, и узнаем, какой из них будет самым лучшим выбором. Мы создадим одинаковое приложение и рассмотрит отличия в каждом инструменте по отдельности. Вы сможете понять какие нюансы и фишки есть в каждом проекте, который разрабатывается на Flask, Django или FastAPI. 👀Смотреть в  YouTube #Flask #Django #FastAPI | Просто Python

🖥  Автоматическое МО (AutoML) с использованием PyCaret: основные принципы Специалисты по обработке данных тратят около 80% времени на то, чтобы выбрать оптимальную модель, отрегулировать ее параметры и подождать, пока она осуществит необходимые расчеты. На выручку приходит автоматическое МО, в разы ускоряющее подбор адекватной модели. 🧠Читать статью #ML | Просто Python

Планы на этот четверг: прокачать Pandas в Python! 3 августа в 18:00 по Мск Андрон Алексанян, CEO IT Resume & Simulative, проведет бесплатный интенсив по аналитике рекламных кампаний с помощью Pandas в Python. Что вас ждет: 1 живая обучающая лекция, теория и много-много практики — скучно не будет 🙂; Конспект лекции + домашнее задание по пройденному материалу; 2 подарка от команды Simulative 🎁 Интенсив подойдет всем — от новичков до тех, кто уже знаком с Python: 🔸 мы будем подробно объяснять каждый свой шаг; 🔸 мы будем много говорить про аналитику и продуктовую составляющую на примере реальной бизнес-задачи — такой опыт точно будет вам полезен 😊 Если вы готовы прокачать свои знания, то ждём вас на интенсиве 👉🏻 https://simulative.ru/intensiv-pandas?utm_source=telegram&utm_medium=pro100

🎓Python-пакеты для Data Science Beautiful Soup – это Python библиотека для синтаксического разбора файлов HTML/XML, которая может преобразовать даже неправильную разметку в дерево синтаксического разбора. Важной отличительной чертой библиотеки является её следование концепциям Python, а также способность работать со сторонними парсерами (например, lxml и html5lib). Beautiful Soup 4.0+ работает с Python версий как 2.x, так и 3.x. Полезные ссылки 🔸 Описание библиотеки на PyPi. 🔸 Документация на сайте разработчика. #BeautifulSoup | Просто Python

🎥  Твоя ПЕРВАЯ НЕЙРОСЕТЬ на Python с нуля! | За 10 минут :3 Вероятно, самый понятный и нескучный урок по нейросетям с нуля. Только при помощи Python + NumPy и на реальной задаче, с последующим сохранением модели. 👀Смотреть в  YouTube #Ai | Просто Python

@free_oxfordbot - новый бот, который содержит +300 курсов, от кибербезопасности до инвестиции. Всегда под рукой! Пользуйся!

🎓 scikit-learn: для машинного обучения Обычно моделями машинного обучения занимаются специалисты по Data Science, однако аналитикам тоже иногда приходится иметь с ними дело. Как правило, для их написания и настройки используют scikit-learn. Это одна из основных библиотек Python для Data Science. Особенности библиотеки scikit-learn: 🔸 В библиотеку встроены все базовые функции для машинного обучения. 🔸 Можно создавать модели для обучения как с учителем, так и без учителя. 🔸 Доступно подключение механизмов оценки созданных моделей. 🔸 Есть интеграция с NumPy, SciPy и другими библиотеками для вычислений. С помощью scikit-learn можно: 🔸 Создавать машинные модели для классификации, кластеризации, сегментации, визуализации данных и других манипуляций. 🔸 Выбирать модели из нескольких. 🔸 Настраивать параметры и особенности модели. 🔸 Предварительно обрабатывать входные данные для обучения.

🖥  Пакетная обработка 22 ГБ данных о транзакциях с помощью Pandas Можно ли работать с большими массивами данных при ограниченных вычислительных ресурсах? Можно и очень даже успешно, если использовать пакетную обработку для создания различных агрегаций этих данных. 🧠Читать статью #Pandas #DataScience | Просто Python

🖥  В чем преимущество контрактов о передаче данных Контракты о передаче данных - это возможность избавить дата-саентистов от неприятностей в работе с данными сомнительного качества. Предлагаем познакомиться с конструктивным подходом к таким соглашениям. 🧠Читать статью #Ai #DataScience | Просто Python

+1 в копилку годных каналов про Python С @python_practics освоишь Python гораздо проще: 📌 полезные сниппеты кода для твоих задач 📌 теория Python понятным языком с примерами 📌 вопросы из собеседований 📌 бесплатные книги и курсы по Python 📌 тесты и опросы для тех, кто не запоминает сухую инфу