Просто Python | Data science | ML | AI

🖥 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

🖥  Как создать бота в стиле Alexa и Siri с помощью Python и OpenAI Хотите создать голосового ИИ-помощника наподобие Alexa и Siri? Предлагаем пошаговое руководство по разработке виртуального ассистента, воспринимающего человеческую речь и отвечающего на вопросы. 🧠Читать статью #Ai #OpenAI | Просто Python

Мы рады представить вам бесплатный курс «Автоматическое машинное обучение с помощью LightAutoML». LightAutoML — это передовой фреймворк для автоматического построения моделей машинного обучения, разработанный специалистами Sber AI Lab. Серия коротких лекций и семинаров позволит вам познакомиться с функционалом библиотеки и сразу же начать практическое применение полученных знаний для создания высокоэффективных моделей. Вы познакомитесь с различными модулями LightAutoML, включая автоматический выбор моделей, предварительную обработку данных, оптимизацию гиперпараметров и построение ансамблей моделей для решения широкого спектра задач машинного обучения. Приглашаем вас присоединиться к курсу по LightAutoML и погрузиться в мир автоматизированного машинного обучения прямо сейчас! 🔹 Курс «Автоматическое машинное обучение с помощью LightAutoML» 🔹 LightAutoML на GitHub Реклама. Публичное акционерное общество «Сбербанк России», ПАО Сбербанк ИНН 7707083893

🎓 Python-пакеты для Data Science Модуль Requests предоставляет возможность управления HTTP-запросами при помощи языка Python. Инструментарий библиотеки широкий и рассчитан на все случаи взаимодействия с web-приложениями. Код, написанный с применением Requests, не является громоздким, легко читается, а функции и методы наглядно настраиваются под специфические нужды. Модуль разработан с учетом потребностей современных web-разработчиков и актуальных технологий. Многие операции автоматизированы, а ручные настройки сведены к минимуму. Для понимания инструментария библиотеки перечислим ее основные возможности: 🔸 поддержка постоянного HTTP-соединения и его повторное использование; 🔸 применение международных и национальных доменов; 🔸 использование Cookie: передача и получение значений в формате ключ: значение; 🔸 автоматическое декодирование контента; 🔸 SSL верификация; 🔸 аутентификация пользователей на большинстве ресурсов с сохранением; 🔸 поддержка proxy при необходимости; 🔸 загрузка и выгрузка файлов; 🔸 стриминговые загрузки и фрагментированные запросы; 🔸 задержки соединений; 🔸 передача требуемых заголовков на web-ресурсы и др. #Requests #data_science | Просто Python

🖥  Как использовать GPT-3 для поиска и рекомендаций текстового контента Общий обзор по генерации векторов GPT-3 для анализа сходства документов. Научимся вычислять косинусное сходство и на его основе определять максимально похожие документы. 🧠Читать статью #Ai #GPT #OpenAI | Просто Python

🎥  Data Scientist, Data Analyst и Data Engineer: в чём разница? | Профессии в Data Science Чем отличаются Data Scientist, Data Analyst и Data Engineer? Эти профессии часто путают, но на самом деле между этими специализациями достаточно четкие различия. Чем занимается каждый из этих специалистов? Смотрите ролик, чтобы узнать! 👀Смотреть в  YouTube #Data_Science  | Просто Python