🖥  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

🖥  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

#DataScience | Просто Python

🖥  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

🎓 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.

#DataScience #Scikit_learn | 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

🎓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

🖥  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

🎥  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

🖥 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

🖥 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

🖥 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

🖥 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

🎓 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

🎥  [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

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

🖥 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

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

🖥 Руководство для начинающих исследователей данных

Как новичку влиться в сферу науки о данных? Наличие продуманного плана может дать значительное преимущество начинающему специалисту. Предлагаем взять на вооружение план действий, основанный на личном опыте человека, добившегося успехов в этой области.

🧠Читать статью

Просто Python