🎥Что Такое Arduino? | Arduino И Python

С каждым годом растет популярность Интернета Вещей (IoT), умных устройств, увеличивается число встраиваемых систем, удешевляется производство одноплатных компьютеров и плат с программируемыми микроконтроллерами. Поэтому такие штуки как Arduino и Raspberry Pi становятся всё более и более популярными и актуальными. Поэтому сегодня я расскажу, что такое Arduino и познакомлю вас с основными понятиями связанных с ним. А также узнаем как можно программировать Arduino с помощью Python.

👀Смотреть в YouTube

#data_science | Просто Python

🎓Python-пакеты для Data Science

Fugue - это библиотека, облегчающая работу с такими фреймворками распределенных вычислений, как Spark, Dask и Ray. Она предоставляет единый интерфейс для распределенных вычислений, который позволяет выполнять код на Python, pandas и SQL на Spark, Dask и Ray с минимальными изменениями

#Fugue #data_science | Просто Python

🎥DATA SCIENCE ROADMAP

Данные - один из важнейших ресурсов в современном мире, а профессия датасаентиста окутана дымкой загадочности. В видео простым языком, без формул-теорем показана схема развития датасаетниста. Пригодится как начинающему специалисту, так и тем, кто решил изменить свою карьеру. Единственно правильного способа сменить карьеру не существует – видео поможет вам создать собственный путь, основываясь на практических советах и рекомендациях автора.

👀Смотреть в YouTube

#data_science | Просто Python

🎓Python-пакеты для Data Science

Folium - это библиотека Python, которая помогает создавать несколько типов карт Leaflet. Тот факт, что результаты Folium интерактивны, делает эту библиотеку очень полезной для создания информационных панелей.

#Folium #data_science | Просто Python

🖥Специалист по Data Science в 2023 году

В статье рассказываем о специальности Data Science: что это такое, применение в бизнесе, сколько можно заработать, где обучаться.
Кто-то берет большие цифры, что-то с ними делает, получает какой-то результат. Стало понятнее? Увы, нет. Поэтому придется глубже разобраться в этом вопросе.

🧠Читать статью

#data_science | Просто Python

🎓Python-пакеты для Data Science

Django — Он напрямую поддерживает большинство популярных баз данных, чтобы сэкономить ваше время на настройку соединений и разработку модели данных. Вы бы сосредоточились только на бизнес-логике и никогда не беспокоились о манипуляциях CURD с Django, потому что это основанная на базе данных структура.

#Django #data_science | Просто Python

🎓Python-пакеты для Data Science

Eli5 – это библиотека Python для визуализации и отладки моделей машинного обучения с помощью унифицированного API. Имеется встроенная поддержка нескольких ML-фреймворков и библиотек: упоминавшихся выше scikit-learn, Keras, LightGBM, а также XGBoost, lightning и CatBoost.

#Eli5 #data_science | Просто Python

🎓Python-пакеты для Data Science

Chainer - это библиотека Python для построения и обучения глубоких нейронных сетей. Он был разработан японской компанией Preferred Networks и спроектирован таким образом, чтобы быть одновременно мощным и гибким.

#Chainer #data_science | Просто Python

🎓Python-пакеты для Data Science

CSV - это распространенный формат для хранения табличных данных, а также импорта и экспорта данных. Для обработки CSV-файлов в Python есть встроенный csv-модуль. Например, если вам нужно прочитать данные из CSV-файла, вы можете использовать функцию csv.reader(), которая в основном выполняет итерацию по строкам CSV-файла. Если вы хотите экспортировать данные в формат CSV, функция csv.writer() может справиться с этим.

#CSV #data_science | Просто Python

🎓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-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

🎥 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

🎓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

🖥 11 шагов на пути к работе дата-сайентиста

Получить работу в области науки о данных, МО и ИИ сложно. Эти 11 шагов помогут стратегически подойти к решению этой проблемы (спойлер: Kaggle не относится к их числу).

🧠Читать статью

#data_science | Просто Python

🖥 Как собрать данные для DS-проекта с помощью Python: 3 шага

Начните свой проект по науке о данных с создания Python-скрипта, используя библиотеку Selenium для извлечения данных. Предлагаем узнать, как это выполнить в 3 шага.

🧠Читать статью

#data_science | Просто Python

🎓Python-пакеты для Data Science

SimpleITK - это комплексный инструментарий для анализа изображений, который поддерживает различные операции фильтрации, а также сегментацию изображений и регистрацию.

Плюсы

Документация для SimpleITK хороша и обширна для руководств высокого уровня и инструкций по созданию наборов инструментов и примеров для приложений SimpleIKT

Минусы

Основные функции ITK, такие как структура пространственных объектов, наборы точек и структура сетки, отсутствуют в SimplITK

#SimpleITK #data_science | Просто Python

🖥 Как писать идеальные конспекты по науке о данных

Предлагаем несколько практических советов по написанию конспектов при изучении науки о данных. Следуя им, вы сможете эффективно понимать и усваивать сложнейшие концепции, которые пригодятся в дальнейшей работе.

🧠Читать статью

#Data_Science | Просто Python

🖥  Разведочный анализ данных в одной строке кода

В программировании важно уметь пользоваться инструментами, которые обеспечивают удобное выполнение сложных функций. Сегодня познакомимся с разведочным анализом данных и полезной библиотекой sweetviz.

🧠Читать статью

#sweetviz #data_science | 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

🎓 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