🔥 Дайджест полезных материалов из мира Data Science за неделю
Почитать:
— Разработка алгоритмов обработки данных в реальном времени на Python
— Как автоматизировать проверки данных в Airflow с Great Expectations
— Нейронные сети для новичков и профи: топ бесплатных курсов по ИИ
— 5 уровней зрелости MLOps
— Лучшие ресурсы чтобы выучить Git и Github
— Парк юрского периода глазами нейросети: как развернуть Diffusers для генерации изображений за 10 минут
— Как найти приватный ключ в бинарном коде от Bitcoin Lightning Wallet уязвимость в Quasar Framework
— Использование Insightface для быстрого поиска и сравнения лиц на изображениях
— OpenAI DevDay – ещё 5 видео про то, как работает компания, и как AI применять разработчикам
— Understanding the Process of Running Metabase on Docker for the First Time 📊🐋
— What is the data science?And Why it is important ?
— Equipping yourself with Excel increase job opportunities
— Simplifying Data Streaming
— Mastering data formatting in excel
— Applications of Data Science in Cybersecurity
— Introducing NumPy, a hero in Pythonland
— Debugging Python Code in Amazon SageMaker Locally Using Visual Studio Code and PyCharm: A Step-by-Step Guide
— How to Scrape Walmart Prices Easily
— Unraveling the Power of Random Forest Algorithm in Data Science
Посмотреть:
🌐 Пишем генератор Shorts видео на Python для заработка на YouTube. (⏱ 11:50)
🌐 Озвучка и генерации контента с помощью #Python и AI (⏱ 00:44)
🌐 Замена лица на любой фотографии с помощью #python БЕСПЛАТНО! (⏱ 00:59)
🌐 Lightning Interview “Large Language Models: Past, Present and Future” (⏱ 01:00:00)
🌐 Thomas Scialom, PhD - Large Language Models: Past, Present and Future (⏱ 34:45)
🌐 Leveraging Generative AI in Education - A M Aditya (⏱ 31:24)
🌐 AI Art: How is This Quality Even Possible? (⏱ 05:29)
Хорошего дня!
@data_analysis_ml
Почитать:
— Разработка алгоритмов обработки данных в реальном времени на Python
— Как автоматизировать проверки данных в Airflow с Great Expectations
— Нейронные сети для новичков и профи: топ бесплатных курсов по ИИ
— 5 уровней зрелости MLOps
— Лучшие ресурсы чтобы выучить Git и Github
— Парк юрского периода глазами нейросети: как развернуть Diffusers для генерации изображений за 10 минут
— Как найти приватный ключ в бинарном коде от Bitcoin Lightning Wallet уязвимость в Quasar Framework
— Использование Insightface для быстрого поиска и сравнения лиц на изображениях
— OpenAI DevDay – ещё 5 видео про то, как работает компания, и как AI применять разработчикам
— Understanding the Process of Running Metabase on Docker for the First Time 📊🐋
— What is the data science?And Why it is important ?
— Equipping yourself with Excel increase job opportunities
— Simplifying Data Streaming
— Mastering data formatting in excel
— Applications of Data Science in Cybersecurity
— Introducing NumPy, a hero in Pythonland
— Debugging Python Code in Amazon SageMaker Locally Using Visual Studio Code and PyCharm: A Step-by-Step Guide
— How to Scrape Walmart Prices Easily
— Unraveling the Power of Random Forest Algorithm in Data Science
Посмотреть:
🌐 Пишем генератор Shorts видео на Python для заработка на YouTube. (⏱ 11:50)
🌐 Озвучка и генерации контента с помощью #Python и AI (⏱ 00:44)
🌐 Замена лица на любой фотографии с помощью #python БЕСПЛАТНО! (⏱ 00:59)
🌐 Lightning Interview “Large Language Models: Past, Present and Future” (⏱ 01:00:00)
🌐 Thomas Scialom, PhD - Large Language Models: Past, Present and Future (⏱ 34:45)
🌐 Leveraging Generative AI in Education - A M Aditya (⏱ 31:24)
🌐 AI Art: How is This Quality Even Possible? (⏱ 05:29)
Хорошего дня!
@data_analysis_ml
🦾 Записанные хардкодом переменные без описания могут ухудшить читаемость кода.
Использование Enum в #Python позволяет присваивать переменным осмысленные имена, повышая читаемость кода.
@data_analysis_ml
Использование Enum в #Python позволяет присваивать переменным осмысленные имена, повышая читаемость кода.
from enum import Enum
# class syntax
class Color(Enum):
RED = 1
GREEN = 2
BLUE = 3
# functional syntax
Color = Enum('Color', ['RED', 'GREEN', 'BLUE'])
🔗Подробнее@data_analysis_ml
Чтобы определить собственный метод сравнения для экземпляров классов #Python, используйте метод
__eq__
.@data_analysis_ml
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
⚡️ Python совет
При объединении двух датафреймов Pandas с одинаковыми именами столбцов по умолчанию к именам столбцов добавляются суффиксы
Чтобы улучшить читаемость кода, вы можете указать собственные суффиксы.
#Python
@data_analysis_ml
При объединении двух датафреймов Pandas с одинаковыми именами столбцов по умолчанию к именам столбцов добавляются суффиксы
"_x" и "_y".
Чтобы улучшить читаемость кода, вы можете указать собственные суффиксы.
#Python
@data_analysis_ml
🔥 Дайджест полезных материалов из мира Data Science за неделю
Почитать:
— Как извлекать пользу из данных: подборка материалов
— Что нового в Apache Spark 3.4.0 — Spark Connect — Доработки для Shuffle
— Инструменты продуктового аналитика VK, или Как мы работаем с большими данными
— Наиболее часто используемые команды Linux
— 79 Ресурсов, которые следует прочитать, чтобы улучшить свои навыки в области проектирования систем:
— Бесплатные сертификационные курсы для специалистов по данным
— Бесконечные проверки – к успешному развитию: как мы обеспечиваем качество данных
— Как мы наводим порядок с данными в столичном транспортном институте
— Introduction to NannyML: Model Evaluation without labels
— AI in Finance: Transforming Investment Strategies and Risk Management
— How to Use Pandas for Data Analysis
— Telemedicine capabilities expanded through artificial intelligence
— Google Cloud Storage com Python: Um Guia Completo
— Navigating Financial Insights: Analyzing Stock Data with Python and Visualization
— Unveiling Joint Variability: Exploring Covariance
— Navigating Financial Relationships: Understanding Correlation in Finance
— Amazon QuickSight Summary
— 6 Data Science Projects That Can Supercharge Your Job Prospects!
Посмотреть:
🌐 Mixtral 8x7B - это сет из 8 нейронок, которые работают вместе
🌐 How to use Llama2 locally (⏱ 09:00)
🌐 Ollama — модель уровня GPT. Используй GPT без ограничений и абсолютно бесплатно. (⏱ 07:40)
🌐 Shutil: лучший инструмент для управления файлами Python. (⏱ 17:05)
🌐 💡Задача Python: Максимальное среднее подмассива (⏱ 01:00)
🌐 Как использовать API ChatGpt. Работа с Api c нуля (⏱ 12:42)
🌐 Нахождение позиций в отсортированном массиве #python #array #shorts #сортировка (⏱ 00:40)
🌐 Lightning Interview "Catastrophic AI Risks" (⏱ 01:04:57)
🌐 Finetuning, Serving, and Evaluating LLMs in the Wild - Hao Zhang, PhD (⏱ 29:20)
🌐 New AI: 6,000,000,000 Steps In 24 Hours! (⏱ 08:28)
🌐 NVIDIA’s New AI: Virtual Worlds From Nothing! + Gemini Update! (⏱ 09:40)
Хорошего дня!
@data_analysis_ml
Почитать:
— Как извлекать пользу из данных: подборка материалов
— Что нового в Apache Spark 3.4.0 — Spark Connect — Доработки для Shuffle
— Инструменты продуктового аналитика VK, или Как мы работаем с большими данными
— Наиболее часто используемые команды Linux
— 79 Ресурсов, которые следует прочитать, чтобы улучшить свои навыки в области проектирования систем:
— Бесплатные сертификационные курсы для специалистов по данным
— Бесконечные проверки – к успешному развитию: как мы обеспечиваем качество данных
— Как мы наводим порядок с данными в столичном транспортном институте
— Introduction to NannyML: Model Evaluation without labels
— AI in Finance: Transforming Investment Strategies and Risk Management
— How to Use Pandas for Data Analysis
— Telemedicine capabilities expanded through artificial intelligence
— Google Cloud Storage com Python: Um Guia Completo
— Navigating Financial Insights: Analyzing Stock Data with Python and Visualization
— Unveiling Joint Variability: Exploring Covariance
— Navigating Financial Relationships: Understanding Correlation in Finance
— Amazon QuickSight Summary
— 6 Data Science Projects That Can Supercharge Your Job Prospects!
Посмотреть:
🌐 Mixtral 8x7B - это сет из 8 нейронок, которые работают вместе
🌐 How to use Llama2 locally (⏱ 09:00)
🌐 Ollama — модель уровня GPT. Используй GPT без ограничений и абсолютно бесплатно. (⏱ 07:40)
🌐 Shutil: лучший инструмент для управления файлами Python. (⏱ 17:05)
🌐 💡Задача Python: Максимальное среднее подмассива (⏱ 01:00)
🌐 Как использовать API ChatGpt. Работа с Api c нуля (⏱ 12:42)
🌐 Нахождение позиций в отсортированном массиве #python #array #shorts #сортировка (⏱ 00:40)
🌐 Lightning Interview "Catastrophic AI Risks" (⏱ 01:04:57)
🌐 Finetuning, Serving, and Evaluating LLMs in the Wild - Hao Zhang, PhD (⏱ 29:20)
🌐 New AI: 6,000,000,000 Steps In 24 Hours! (⏱ 08:28)
🌐 NVIDIA’s New AI: Virtual Worlds From Nothing! + Gemini Update! (⏱ 09:40)
Хорошего дня!
@data_analysis_ml
🔥 Дайджест полезных материалов из мира Data Science за неделю
Почитать:
— 100 вопросов для подготовки к собесу Python
— Большой тест GPT4, GPT3.5, YandexGPT, GigaChat, Saiga в RAG-задаче. Часть 1
— Полный отчет Github за 2023 о состоянии проектов.
— 9 вопросов для собеседования по SQL в Apple
— Геометрия и навигация
— Разметка данных в 2023 году: текущие тренды и требования будущего
— fsspec и вообще зачем оно нам нужно
— Как мы переезжали с PostgreSQL на Data Lake в AWS и какие грабли собрали по пути
— Расчетная архитектура платформы для A/B-тестов Mail.Ru
— Automate the boring stuff with Julia
— Трёхканальный ИИ
— Decoding a Data Model: Using SchemaSpy in Snowflake ❄️
— Quickly create a personalized data dashboard for your boss.
— What Is Data Analysis and How Can You Get Started?
— Explorando as Funções Específicas da Biblioteca google-cloud-storage no Google Cloud Platform
— Microsoft PHI-2 + Huggine Face + Langchain = Super Tiny Chatbot
— How to rank Fungible Tokens in the TON blockchain by transactions
— A good resource on Algorithms!
— High-level overview of AWS Glue
— What is the population of that region?
— Streamlined Data Processing: A Guide to Cost-Effective ELT Implementation
Посмотреть:
🌐 Mixtral 8x7B - новый ИИ. Нейросети, которые ДОМИНИРУЮТ на другими моделями (⏱ 08:04)
🌐 100 вопросов с собеседований Python. Полный разбор реальных вопросов. (⏱ 34:27)
🌐 💡Задача #Python:Комбинация сумм II #python #программирование #код #yotube #youtube #пито (⏱ 00:54)
🌐 💡Крутая задача #Python: #python #программирование #код #yotube #youtube #питон (⏱ 00:49)
🌐 ODSC Webinar | Preparing for your First Enterprise Large Language Model (LLM) Application (⏱ 48:16)
🌐 Adversarial Validation and Training in Stock Market Price Prediction (⏱ 28:09)
🌐 NVIDIA’s New AI Is 20x Faster…But How? (⏱ 08:16)
🌐 Here’s How ChatGPT is Changing The World! (⏱ 08:33)
Хорошего дня!
@data_analysis_ml
Почитать:
— 100 вопросов для подготовки к собесу Python
— Большой тест GPT4, GPT3.5, YandexGPT, GigaChat, Saiga в RAG-задаче. Часть 1
— Полный отчет Github за 2023 о состоянии проектов.
— 9 вопросов для собеседования по SQL в Apple
— Геометрия и навигация
— Разметка данных в 2023 году: текущие тренды и требования будущего
— fsspec и вообще зачем оно нам нужно
— Как мы переезжали с PostgreSQL на Data Lake в AWS и какие грабли собрали по пути
— Расчетная архитектура платформы для A/B-тестов Mail.Ru
— Automate the boring stuff with Julia
— Трёхканальный ИИ
— Decoding a Data Model: Using SchemaSpy in Snowflake ❄️
— Quickly create a personalized data dashboard for your boss.
— What Is Data Analysis and How Can You Get Started?
— Explorando as Funções Específicas da Biblioteca google-cloud-storage no Google Cloud Platform
— Microsoft PHI-2 + Huggine Face + Langchain = Super Tiny Chatbot
— How to rank Fungible Tokens in the TON blockchain by transactions
— A good resource on Algorithms!
— High-level overview of AWS Glue
— What is the population of that region?
— Streamlined Data Processing: A Guide to Cost-Effective ELT Implementation
Посмотреть:
🌐 Mixtral 8x7B - новый ИИ. Нейросети, которые ДОМИНИРУЮТ на другими моделями (⏱ 08:04)
🌐 100 вопросов с собеседований Python. Полный разбор реальных вопросов. (⏱ 34:27)
🌐 💡Задача #Python:Комбинация сумм II #python #программирование #код #yotube #youtube #пито (⏱ 00:54)
🌐 💡Крутая задача #Python: #python #программирование #код #yotube #youtube #питон (⏱ 00:49)
🌐 ODSC Webinar | Preparing for your First Enterprise Large Language Model (LLM) Application (⏱ 48:16)
🌐 Adversarial Validation and Training in Stock Market Price Prediction (⏱ 28:09)
🌐 NVIDIA’s New AI Is 20x Faster…But How? (⏱ 08:16)
🌐 Here’s How ChatGPT is Changing The World! (⏱ 08:33)
Хорошего дня!
@data_analysis_ml
🔥 Дайджест полезных материалов из мира Data Science за неделю
Почитать:
— 100 вопросов для подготовки к собесу Data Science
— Сколько ядер CPU можно использовать параллельно в Python?
— Вот так я изучаю ML
— PLC Allen Bradley подключение с помощью Python
— Ortools — библиотека для решения задачи VRP
— 4 миллиарда операторов if
— Python без типов: таким он когда-то был
— Вы точно хотите быть Data Scientist-ом?
— Введение в SQL & СУБД на примере доступа к данным через Python
— Plotting and Data Visualization with Matplotlib
— Applications of Data Science
— Semantic Search Over Satellite Images Using Qdrant
— Introduction to Data Science
— A Comprehensive Guide: How Deepchecks Evaluate the Large Language Model
— Appreciating the "Learning Problem" - Why AI will never replace your job
— Best JavaScript Chart Libraries 2024: Finding the Right Fit for Your JS Applications
— NumPy Arrays: An Introduction
— Hungarian GP 2022 Qualifying, and see what we can
— I built Hippotable for in-browser data analysis
— Десять самых ярких ИИ-работ от NVIDIA Research за 2023 год
Посмотреть:
🌐 100 вопросов с собеседований Data Science — часть 1 (⏱ 36:48)
🌐 💡 Задача: Ряд клавиатуры #Python #yotube #код #алгоритмы #программирование #собеседование #кодинг (⏱ 00:40)
🌐 💡задача #Python: Бинарный поиск #python #программирование #код #yotube #питон #собеседование (⏱ 00:41)
🌐 💡 Задача: Ряд клавиатуры #Python #yotube #код #алгоритмы #программирование #собеседование #кодинг (⏱ 01:00)
🌐 Evaluating Recommendation Algorithms at Delivery Hero - Manchit Madan (⏱ 23:01)
🌐 ODSC Webinar | Open source Data Lake Management, Curation, Governance for New & Growing Companies (⏱ 46:07)
🌐 Stable Diffusion AI: 100 Cats Per Second…For Free! (⏱ 08:21)
Хорошего дня!
@data_analysis_ml
Почитать:
— 100 вопросов для подготовки к собесу Data Science
— Сколько ядер CPU можно использовать параллельно в Python?
— Вот так я изучаю ML
— PLC Allen Bradley подключение с помощью Python
— Ortools — библиотека для решения задачи VRP
— 4 миллиарда операторов if
— Python без типов: таким он когда-то был
— Вы точно хотите быть Data Scientist-ом?
— Введение в SQL & СУБД на примере доступа к данным через Python
— Plotting and Data Visualization with Matplotlib
— Applications of Data Science
— Semantic Search Over Satellite Images Using Qdrant
— Introduction to Data Science
— A Comprehensive Guide: How Deepchecks Evaluate the Large Language Model
— Appreciating the "Learning Problem" - Why AI will never replace your job
— Best JavaScript Chart Libraries 2024: Finding the Right Fit for Your JS Applications
— NumPy Arrays: An Introduction
— Hungarian GP 2022 Qualifying, and see what we can
— I built Hippotable for in-browser data analysis
— Десять самых ярких ИИ-работ от NVIDIA Research за 2023 год
Посмотреть:
🌐 100 вопросов с собеседований Data Science — часть 1 (⏱ 36:48)
🌐 💡 Задача: Ряд клавиатуры #Python #yotube #код #алгоритмы #программирование #собеседование #кодинг (⏱ 00:40)
🌐 💡задача #Python: Бинарный поиск #python #программирование #код #yotube #питон #собеседование (⏱ 00:41)
🌐 💡 Задача: Ряд клавиатуры #Python #yotube #код #алгоритмы #программирование #собеседование #кодинг (⏱ 01:00)
🌐 Evaluating Recommendation Algorithms at Delivery Hero - Manchit Madan (⏱ 23:01)
🌐 ODSC Webinar | Open source Data Lake Management, Curation, Governance for New & Growing Companies (⏱ 46:07)
🌐 Stable Diffusion AI: 100 Cats Per Second…For Free! (⏱ 08:21)
Хорошего дня!
@data_analysis_ml
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
🌍 НАСА размещает на #AWS более 9 000 продуктов данных о нашей планете!
🚀В этом хранилище представлен полный список данных НАСА по наукам о Земле, доступных для исследований и анализа. Данные управляются и поддерживаются программой НАСА "Системы данных по наукам о Земле" (ESDS), которая обеспечивает доступность и удобство использования данных.
Узнайте, как легко найти и загрузить данных с помощью последнего руководства по #leafmap. 📚🔎
📓 Notebook: https://leafmap.org/notebooks/88_nasa_earth_data
🗂️ Data Catalog: https://github.com/opengeos/NASA-Earth-Data
🎥 Video: https://youtu.be/0ytxNNvc2Hg
#opendata #geospatial #python #dataviz #NASA
@data_analysis_ml
🚀В этом хранилище представлен полный список данных НАСА по наукам о Земле, доступных для исследований и анализа. Данные управляются и поддерживаются программой НАСА "Системы данных по наукам о Земле" (ESDS), которая обеспечивает доступность и удобство использования данных.
Узнайте, как легко найти и загрузить данных с помощью последнего руководства по #leafmap. 📚🔎
📓 Notebook: https://leafmap.org/notebooks/88_nasa_earth_data
🗂️ Data Catalog: https://github.com/opengeos/NASA-Earth-Data
🎥 Video: https://youtu.be/0ytxNNvc2Hg
#opendata #geospatial #python #dataviz #NASA
@data_analysis_ml
Функция
Если источники данных разной длины, то объединение может привести к ошибкам ошибкам.
Начиная с #Python 3.10, использование ключевого слова
@data_analysis_ml
zip()
в Python создает итератор, который объединяет элементы из нескольких источников данных. Эта функция работает со списками, кортежами, множествами и словарями для создания списков или кортежей, включающих все эти данные.Если источники данных разной длины, то объединение может привести к ошибкам ошибкам.
Начиная с #Python 3.10, использование ключевого слова
strict
в функции zip
выховет ошибку ValueError
, если длина итераций неравна.@data_analysis_ml
🔥 Дайджест полезных материалов из мира Машинного обучения за неделю
Почитать:
— Направо пойдёшь — тестировщиком станешь, налево пойдёшь — ˂...˃: куда податься питонисту?
— 5 готовых скриптов Python, которые упростят вашу жизнь 2024
— Список актуальных курсов на 2024 год
— Семантический поиск и генерация текста на R. Часть 1
— Где бесплатно изучать Rust в 2024
— Использование машинного обучения для борьбы с DDoS атаками
— Маленькая история импортозамещения о разработке системы автоматического мониторинга моделей Alfa-MRM
— Как мы победили в двух хакатонах Цифрового Прорыва. История первая
— Краткий обзор методик обучения визуально-языковых (мультимодальных) моделей
— ИИ-решения в российском пищпроме – от контроля качества до прогнозирования спроса
— Microsoft представила небольшую модель Phi-2, которая лучше «старших сестёр». Что это за проект?
— SALMONN — универсальная модель для всех типов аудиоданных
— Нужен ли вам fine-tuning моделей и что это такое
— Авторские права на производные от ИИ
— Neural Style Transfer
— How should AI answer more humanly ?
— Dear MLE's..
— Balancing Innovation and Privacy: Navigating LLM Augmentation with RAG and RA-DIT
— Leaking sensitive data via membership inference attacks on machine learning models
— Machine Learning
— MLOps in practice: building and deploying a machine learning app
— CoinSavvy: Revolutionizing Crypto Price Predictions
— Training a neural network for fun and profit
— New blog journey ✨
Посмотреть:
🌐 Топ трюк оптимизации кода #Python !!! #код #программирование #yotubeshorts #питон #youtube (⏱ 00:54)
🌐 Building Robust and Scalable Recommendation Engines for Online Food Delivery (⏱ 25:25)
🌐 Lightning Interview "How to Ace the Data Science Job Interview in 2024" (⏱ 46:23)
Хорошего дня!
@data_analysis_ml
Почитать:
— Направо пойдёшь — тестировщиком станешь, налево пойдёшь — ˂...˃: куда податься питонисту?
— 5 готовых скриптов Python, которые упростят вашу жизнь 2024
— Список актуальных курсов на 2024 год
— Семантический поиск и генерация текста на R. Часть 1
— Где бесплатно изучать Rust в 2024
— Использование машинного обучения для борьбы с DDoS атаками
— Маленькая история импортозамещения о разработке системы автоматического мониторинга моделей Alfa-MRM
— Как мы победили в двух хакатонах Цифрового Прорыва. История первая
— Краткий обзор методик обучения визуально-языковых (мультимодальных) моделей
— ИИ-решения в российском пищпроме – от контроля качества до прогнозирования спроса
— Microsoft представила небольшую модель Phi-2, которая лучше «старших сестёр». Что это за проект?
— SALMONN — универсальная модель для всех типов аудиоданных
— Нужен ли вам fine-tuning моделей и что это такое
— Авторские права на производные от ИИ
— Neural Style Transfer
— How should AI answer more humanly ?
— Dear MLE's..
— Balancing Innovation and Privacy: Navigating LLM Augmentation with RAG and RA-DIT
— Leaking sensitive data via membership inference attacks on machine learning models
— Machine Learning
— MLOps in practice: building and deploying a machine learning app
— CoinSavvy: Revolutionizing Crypto Price Predictions
— Training a neural network for fun and profit
— New blog journey ✨
Посмотреть:
🌐 Топ трюк оптимизации кода #Python !!! #код #программирование #yotubeshorts #питон #youtube (⏱ 00:54)
🌐 Building Robust and Scalable Recommendation Engines for Online Food Delivery (⏱ 25:25)
🌐 Lightning Interview "How to Ace the Data Science Job Interview in 2024" (⏱ 46:23)
Хорошего дня!
@data_analysis_ml
🔥 Дайджест полезных материалов из мира Data Science за неделю
Почитать:
— Machine Learning инженер: что/где/как изучать, чтобы въехать
— Направо пойдёшь — тестировщиком станешь, налево пойдёшь — ˂...˃: куда податься питонисту?
— Инженерные данные в 21 веке
— 10 лучших скриптов Python для автоматизации и повышения производительности 2024 года.
— Spark не для чайников: где?
— OpenRefine и другие альтернативные MS Excel инструменты нормализации справочников для Экспертов НСИ
— Go — 100 вопросов/заданий с собеседований
— Уродливая математика в машинном обучении или чему нам стоит поучиться у деривативов?
— Best Web Scraping Libraries for Spring Boot
— Best Web Scraping Libraries for R
— How To Parse HTML With Regex
— Automatically Generating Data Exploration Code in Python With Mito
— Streamlit Authentication
— CanvasXpress vs. Plotly: Which Data Visualization Library Is Better?
— Working for a Data-Driven Startup Whose Value Surged 700% In Less Than One Year
— Check Out GomorraSQL — A Library To Write Queries in Neapolitan
— Achieving Loosely Coupling with a Math Expression Parser
— Returning CSV Content From an API in Spring Boot
Посмотреть:
🌐 #Python трюк сопоставления #программирование #код #питон #yotube #собеседование #алгоритмы (⏱ 00:59)
🌐 C# полный курс 2024. Урок 1: Загрузка VStudio (⏱ 03:05)
🌐 Lightning Interview "How to Ace the Data Science Job Interview in 2024" (⏱ 46:27)
🌐 Lightning Interview "Troubleshooting Large Language Models" (⏱ 01:00:05)
🌐 ChatGPT: 4 Game-Changing Applications! (⏱ 07:44)
🌐 NVIDIA Is Supercharging AI Research! (⏱ 07:39)
Хорошего дня!
@data_analysis_ml
Почитать:
— Machine Learning инженер: что/где/как изучать, чтобы въехать
— Направо пойдёшь — тестировщиком станешь, налево пойдёшь — ˂...˃: куда податься питонисту?
— Инженерные данные в 21 веке
— 10 лучших скриптов Python для автоматизации и повышения производительности 2024 года.
— Spark не для чайников: где?
— OpenRefine и другие альтернативные MS Excel инструменты нормализации справочников для Экспертов НСИ
— Go — 100 вопросов/заданий с собеседований
— Уродливая математика в машинном обучении или чему нам стоит поучиться у деривативов?
— Best Web Scraping Libraries for Spring Boot
— Best Web Scraping Libraries for R
— How To Parse HTML With Regex
— Automatically Generating Data Exploration Code in Python With Mito
— Streamlit Authentication
— CanvasXpress vs. Plotly: Which Data Visualization Library Is Better?
— Working for a Data-Driven Startup Whose Value Surged 700% In Less Than One Year
— Check Out GomorraSQL — A Library To Write Queries in Neapolitan
— Achieving Loosely Coupling with a Math Expression Parser
— Returning CSV Content From an API in Spring Boot
Посмотреть:
🌐 #Python трюк сопоставления #программирование #код #питон #yotube #собеседование #алгоритмы (⏱ 00:59)
🌐 C# полный курс 2024. Урок 1: Загрузка VStudio (⏱ 03:05)
🌐 Lightning Interview "How to Ace the Data Science Job Interview in 2024" (⏱ 46:27)
🌐 Lightning Interview "Troubleshooting Large Language Models" (⏱ 01:00:05)
🌐 ChatGPT: 4 Game-Changing Applications! (⏱ 07:44)
🌐 NVIDIA Is Supercharging AI Research! (⏱ 07:39)
Хорошего дня!
@data_analysis_ml
Если вы хотите извлечь определенные компоненты #SQL-запроса для последующей работы с нмим на #Python, используйте sql_metdata.
Извлекает имена столбцов и таблиц, используемых в запросе. Автоматически выполняет разрешение псевдонимов столбцов, разрешение псевдонимов подзапросов, а также разрешение псевдонимов таблиц.
Также предоставляет полезные функции для нормализации
SQL-запросов
.pip install sql-metadata
▪Github
▪Docs
@data_analysis_ml
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM