​​​Анализ и визуализация данных в финансах — анализ ETF с использованием Python

С проникновением аналитики во многие сферы нашей жизни она не могла обойти стороной финансы. В этой статье рассмотрим ее применение для анализа ETF с целью их анализа, в том числе и с применением визуализиции.

Статья

​​​Пишем свой блокчейн

понять блокчейн непросто - по крайней мере, не для меня. Я пробирался через тупые видео, следовал руководствам и разочаровывался из-за слишком малого количества примеров.

Статья

​​​Крутые GitHub репозитории в области машинного обучения

GitHub - это прекрасное место для того чтобы узнать что-то новое, найти что-то полезное для нынешних и вдохновиться для будущих проектов. Этот список крутых проектов является всего лишь маленькой частью того разнообразия интересных репозиториев в области ML, которые можно найти на гитхабе.

✅ XLearn
Python - это язык, на котором пишут большинство в области машинного обучения и data science. И это прекрасный язык - простой, читабельный, со своим собственным стандартом PEP8. Но у этого языка есть существенный недостаток - его скорость. Поэтому, если вам нужно, чтобы ваш ML проект был быстрым и, в тоже время, был написан на питоне, то библиотека XLearn создана специально для вас. Она имеет под копотом C++ и, как утверждают разработчики, может увеличить скорость работы кода в 5-13 раз по сравнению с аналогичными питоновскими ML библиотеками.

✅ Prophet
Это довольно известная утилита, созданная фейсбуком для автоматического предсказания временных рядов. Самое интересное, это то, что Prophet может легко работать с пропусками в данных. Также - это open-source проект, с поддержкой IT-гиганта, что дает некоторую свободу для творчества.

✅ Seqlearn
Еще одна библиотека для работы с рядами. Seqlearn прост в использовании - он написан на основе Numpy и Scikit-Learn.

​​​Проверка сложности паролей на Python

Пользователи очень любят простые пароли. Причины этого могут быть разные - кто-то просто не задумывается о сложности пароля, кому-то лень запоминать, а кому-то просто нравится когда в качестве пароля используется распространенное, но крутое слово.
Статья

​​​Препарирование нейронок, или TSNE и кластеризация на терабайтах данных

У вас продакшн нейронные сети, терабайты данных? Вам хочется понять, как работает нейронная сеть, но на таком объеме это сложно сделать? Сложно, но можно. Мы в NtechLab находимся именно в той ситуации, когда данных так много, что привычные инструменты интроспекции нейронных сетей становятся не информативны или вовсе не запускаются. У нас нет привычной разметки для обучения атрибутов. Но нам удалось вытащить из нейронной сети достаточно, чтобы классифицировать все имеющиеся данные на понятные человеку и учтенные нейронной сетью атрибуты. В этом посте мы расскажем, как это сделать.

​​​🤿🐍Дайвинг в Python: история одного опыта.

« Недавно я приступила к изучению одного из самых распространённых, а, согласно некоторым источникам, и самого популярного на 2021-й год языка программирования — Python. В данной статье мне бы хотелось рассказать о своем пути в его изучении. Ввиду того, что «я не волшебник, я только учусь» (дисклеймер – я могу ошибаться), данная статья – лишь субъективное видение ситуации на данный момент. »

статья

​​​📊Реализация кластеризации методом k-средних на Python (с визуализацией)

🤔Что значтит метод К-ближайших соседей.

Кластеризация — разбиение множества объектов на подмножества, называемые кластерами. Кластеризация, будучи математическим алгоритм имеет широкое во многих сферах: начиная с таких естественно научных областей как биология и физиология, и заканчивая маркетингом в социальных сетях и поисковой оптимизацией.
Статья