Библиотека data scientist’а. Страница 8

Хотите принять участие в создании лучшей системы безопасности? 👨‍💻 Тогда приходите на One Day Offer для Data Scientists и Machine Learning Engineers 24 июня и за один день станьте частью команды, которая развивает систему форд-мониторинга для защиты клиентов Сбера везде: от онлайн-покупок до визитов в офисы. Чем предстоит заниматься, если вы успешно пройдете отбор: ✔️ Создавать real-time, look-alike и графовые модели выявления транзакций, устройств и связей мошенников и мошеннических групп. ✔️ Строить модели обработки, классификации и суммаризации обращений по мошенничеству. ✔️ Внедрять модели и мониторить эффективность их работы. ✔️ Развивать внутренние ML-pipelines. Наша система безопасности уже признана одной из лучших в мире, но мы абсолютно уверены, что с вами она станет еще круче. Скорее переходите по ссылке, регистрируйтесь на One Day Offer и будьте готовы пройти все этапы отбора за один день! 👌 это #партнерский пост

Строим линейные графики с помощью Python Визуализация данных в виде линейного графика — максимально простая задача. Достаточно передать объект в качестве аргумента функции plot() для получения графика с несколькими линиями. #код

Хардкорный курс по математике для тех, кто правда любит математику! Бесплатный доступ к курсу по математике тут – https://proglib.io/w/8bee0368 Демо-доступ содержит: – 3 лекции по теории множеств от аспиранта кафедры общей математики факультета ВМК МГУ; – 3 практических задания для закрепления материала и ссылки на дополнительные материалы – лекция по комбинаторике от кандидата физико-математических наук, доцента факультета ВМК МГУ 👉 Переходите на страницу и активируйте бесплатный доступ: https://proglib.io/w/8bee0368

Что такое дескрипторы? Дескрипторы — это механизм в Python, который позволяет настраивать доступ к атрибутам объектов. Они используются для определения поведения при доступе, изменении или удалении атрибута объекта. Дескрипторы реализуются через три метода: — __get__(self, instance, owner) вызывается при доступе к атрибуту — __set__(self, instance, value) вызывается при изменении атрибута — __delete__(self, instance) вызывается при удалении атрибута Дескрипторы могут быть определены как отдельный класс или внутри другого класса. Они могут быть использованы для создания свойств, которые имеют специальное поведение при доступе, изменении или удалении. #вопросы_с_собеседований

Scrapy Scrapy - это фреймворк для извлечения данных из веб-сайтов. Он используется для автоматического сбора структурированных данных из веб-страниц, таких как цены товаров, информация о продуктах, контактные данные и многое другое. Этот код создает веб-паука, который извлекает цены товаров с сайта example.com. Он использует CSS-селекторы для поиска элементов страницы, содержащих информацию о продуктах, и извлекает их название и цену.

🤖🎮 GPT-4 играет в Minecraft и самообучается: сингулярность, в результате которой ИИ сам сделает себя умнее людей В этой статье речь пойдет об эксперименте Voyager, в котором группа исследователей дала GPT-4 поиграть в Minecraft. Нейросеть сама учила себя играть, обучалась разным действиям вроде «срубить дерево» или «убить паука» и добавляла скиллы в свою библиотеку. Проще говоря, GPT-4 теперь пишет код, проверяет его и совершенствует. Именно с такого начинается так называемая сингулярность, в результате которой ИИ сам сделает себя умнее людей. Сингулярность Майнкрафта. 🔗 Основной сайт 🔗 Зеркало

Для чего нужна стандартная библиотека Python? В этой публикации резюмируется разговор на саммите Python Language Summit, в котором предлагается определить правила, когда что-то следует добавлять в стандартную библиотеку. Читать статью

В Python 3.13 удалили 20 модулей Stdlib Разработчики ядра заняты работой над PEP 594, удалением севших батарей из Python 3.13. В этом длинном сообщении на дискуссионном форуме рассказывается о том, какая работа уже завершена. Читать пост

Создайте свой собственный инструмент распознавания лиц с помощью Python В этом руководстве вы создадите свой собственный инструмент командной строки для распознавания лиц с помощью Python. Вы узнаете, как использовать распознавание лиц, чтобы идентифицировать лица на изображении и маркировать их. Обладая этими знаниями, вы сможете создать свой собственный инструмент распознавания лиц от начала до конца! Читать статью

Первая часть: «Как создать многофункциональную социальную платформу на Django с опросами и тестами и развернуть готовое приложение на сервере. Часть 1» *** ➡️ С первой частью разобрался, когда выйдет вторая часть? Спать не могу, хочу задеплоить финальный проект Держи: «Как создать многофункциональную социальную платформу на Django с опросами и тестами и развернуть готовое приложение на сервере. Часть 2» 💬 О чем пойдет речь на этот раз? Создадим опросы и тесты. Ответы визуализируем с помощью Chart.js. Также настроим Nginx и Gunicorn для обработки запросов на сервере. 😎 Круто! А то! Ссылку на итоговый результат и на репозиторий найдешь в начале статьи. Напиши в комментариях, какой проект сделать следующим!

⚠️Пройдите тест на углубленные знания в сфере Machine Learning. Professional  🔓  Ответьте на 10 вопросов и проверьте, насколько вы готовы к обучению на продвинутом курсе «Machine Learning. Professional» от OTUS и его партнера — Сбера. ⏰ Время прохождения теста ограничено 30 минут 👉 ПРОЙТИ ТЕСТ: https://otus.pw/e3t8/ Присоединяйтесь 15 июня в 18:00 мск к открытому уроку. На вебинаре «Content-based рекомендательные системы» вы: — Узнаете общие принципы построения рекомендательных систем — Познакомитесь с методами контентной фильтрации — Построите свою первую рекомендательную систему для онлайн-магазина.

Получение нормально распределенных случайных чисел с помощью NumPy В этом руководстве вы узнаете, как использовать NumPy для генерации случайных чисел с нормальным распределением. Нормальное распределение является одним из наиболее важных распределений вероятностей. С NumPy и Matplotlib вы можете как рисовать из дистрибутива, так и визуализировать свои образцы. Читать статью

🌵 Мексиканская перестрелка: какую IT-профессию выбрать джуну в 2023 году, чтобы зарабатывать $100кк в наносек В этой статье мы рассмотрим несколько перспективных IT-направлений, которые приблизят вас к заветным цифрам на вашем банковском счете. Читать статью

Прямо сейчас разбираем в прямом эфире задачи из интервью в российские и международные компании на позицию Data Scientist 🟢 Трансляция — https://www.youtube.com/watch?v=xINpWlT17tA Присоединяйтесь!

⚗️ 5 областей применения линейной алгебры в программировании Расскажем, какие практические задачи помогает решать линейная алгебра, и как абстрактные матрицы и линейные пространства могут пригодиться в разработке реального софта. Читать статью

Улучшение математических рассуждений с контролем процесса Мы обучили модель для достижения нового уровня техники в решении математических задач, вознаграждая каждый правильный шаг рассуждений («наблюдение за процессом») вместо простого вознаграждения за правильный окончательный ответ («наблюдение за результатом»). В дополнение к повышению производительности по сравнению с надзором за результатами, надзор за процессами также имеет важное преимущество согласования: он напрямую обучает модель создавать цепочку мыслей, которую одобряют люди… Читать дальше

🐍 25 алгоритмов динамического программирования, которые должен знать каждый программист В этой статье мы рассмотрим 25 основных алгоритмов динамического программирования с реализацией на Python, которые должен знать каждый, кто увлекается спортивным программированием. 🔗 Основной сайт 🔗 Зеркало

🎡 Что такое комбинаторика и как она используется в программировании Расскажем, какие задачи помогает решать комбинаторика и зачем программистам нужно ее знать. Читать статью