🎓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

🖥 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

🎥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-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

🎥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

Basemap - используется для создания карт. На ее основе сделана библиотека Folium, с помощью которой создают интерактивные карты в интернете.

#basemap #data_science | Просто Python

🖥 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

🌐 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

🎓 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

🖥 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

🎥 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

🖥 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

🖥 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

🖥 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

🎥 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

🖥 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

🎓 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

🖥 Что такое большие данные: комплексный обзор

Большие данные появились в конце 2000-х годов и стали настоящим технологическим прорывом. Предлагаем поразмышлять над тем, в чем суть этого феномена, как он позволяет оптимизировать бизнес-процессы и как им можно управлять.

🧠Читать статью

#BigData | Просто Python

🎥 [ENG] Python for Data Science

Python - язык науки о данных, и в этом часовом видео автор научит вас всему, что вам нужно знать, чтобы полностью овладеть библиотеками Numpy, Pandas и Plotly!

👀Смотреть в YouTube

#DataScience | Просто Python

🖥 Раскрываем возможности контейнеризации. Зачем дата-сайентистам Docker и Kubernetes?

Разберем отличия и преимущества Docker и Kubernetes, применяемые инструменты и терминологию. Какова роль контейнеризации и оркестрации в эффективной работе дата-сайентиста?

🧠Читать статью

#Docker #Kubernetes | Просто Python

🎓Python-пакеты для Data Science

Gensim – это библиотека с открытым исходным кодом на Python, написанная Радимом Рехуреком, которая используется для тематического моделирования без учителя и обработки естественного языка (NLP). Она предназначена для извлечения семантических тем из документов.

🔹Его можно использовать для построения моделей, которые позволяют эффективно классифицировать документы, понимая статистическую семантику каждого слова.
🔹Он поставляется с алгоритмами обработки текста, такими как Word2Vec, FastText, латентный семантический анализ и т.д., которые изучают статистические закономерности одновременного появления в документе, чтобы отфильтровать ненужные слова и построить модель, содержащую только значимые функции.
🔹Предоставляет средства ввода-вывода и считыватели, которые могут импортировать и поддерживать широкий спектр форматов данных.
🔹Он поставляется с простыми и интуитивно понятными интерфейсами, которыми легко могут пользоваться новички. Кривая обучения API также довольно низкая, что объясняет, почему многим разработчикам нравится эта библиотека.

#Gensim #data_science | Просто Python