Pull to refresh
11
0
Андрей Анисимов @aaanisimovvv

Упр. директор DS @ Gazprombank | MBA-15 @ SKOLKOVO

Send message

Точки отказа в HighLoad-системах

Level of difficultyMedium
Reading time11 min
Views6.4K

Как бороться с типовыми причинами отказа? А самое главное — как их обнаружить? Рассмотрим лучшие элементы инженерной практики, обеспечивающие высокую доступность системы и оперативное расследование инцидентов. Коснёмся памяти, разберём базу данных, поговорим про ТСР-соединения.

Меня зовут Константин, я работаю в Газпромбанке. Занимаюсь транзакционными системами: платежами, переводами, также участвовал в разработке системы СБП в Газпромбанке. В своей практике столкнулся с десятками языков программирования, но в настоящий момент остановился на Java и Kotlin. Поэтому я буду рассказывать про проблемы backend разработки на этих языках.

Читать далее

Как и зачем оценивают индекс зрелости ИИ

Level of difficultyMedium
Reading time13 min
Views3.9K

Индекс зрелости ИИ (AI maturity index) — это международный опыт систематизации практик по внедрению Data Science-подходов в бизнес-процессы. Разберём, как он устроен и как с ним работать.

Читать далее

Страдающее ML: как мы автоматизировали проверку данных, чтобы не было мучительно больно

Reading time6 min
Views6K

Работать с данными — муторно, но есть кое-что похуже — проверять их качество. Больше данных — больше изматывающих ручных проверок и меньше уверенности, что с массивом всё в порядке.

Я разрабатываю ML-модели для розничного бизнеса, провожу A/B-тесты и оцениваю бизнес-эффекты в Газпромбанке. Год назад мы разработали систему, которая показывает, где и насколько данные плохи, а инженерам остаётся только разобраться почему. Раньше они сначала вручную выясняли, что в данных пошло не так, а теперь есть система, которая даёт подсказки. Расскажу об алгоритме, лежащем в основе системы, и о том, что она сейчас собой представляет и как используется в наших бизнес-процессах.

Читать далее

SciPy, оптимизация с условиями

Reading time7 min
Views53K


SciPy (произносится как сай пай) — это библиотека для научных вычислений, основанная на numpy и скомпилированных библиотеках, написанных на C и Fortran. С SciPy интерактивный сеанс Python превращается в такую же полноценную среду обработки данных, как MATLAB, IDL, Octave, R или SciLab.


В этой статье рассмотрим основные приемы математического программирования — решения задач условной оптимизации для скалярной функции нескольких переменных с помощью пакета scipy.optimize. Алгоритмы безусловной оптимизации уже рассмотрены в прошлой статье. Более подробную и актуальную справку по функциям scipy всегда можно получить с помощью команды help(), Shift+Tab или в официальной документации.

Читать дальше →

Information

Rating
Does not participate
Location
Москва, Москва и Московская обл., Россия
Works in
Date of birth
Registered
Activity