В данной статье приведен скоуп информации о том, что взять за основу, чтобы развернуть свой домашний Linux-сервер и систему визуализации на нем, используя MQTT в качестве транспорта с оконечного оборудования. 

Многие статьи или инструкции, которые есть в интернете, в части работы с Influx и Telegraf – имеют отношения к довольно старым версиям рассматриваемого ПО, в виду чего у меня ушло какое-то время, чтобы со всем разобраться. Хотелось бы оставить небольшое обновление по инструкциям здесь, возможно, они помогут кому-то сэкономить время и нервы, так как информация агрегирована в виде summury моего погружения в реализацию данного решения. 

Кому интересно, welcome :)

Идет очередной этап работы датасаентиста… обучена ML-модель, которая снизит издержки, повысит эффективность, сделает жизнь лучше, ничего не изменит, зато звучит модно. И вот настало время презентовать результаты ее работы. Если вы, как и я, работаете в промышленности, то на запланированную встречу наряду с менеджерами наверняка пригласят технологов с производства - именно они будут пользователями вашей системы, и успешность проекта может во многом зависеть от их заинтересованности и вовлеченности в совместную работу. Раз надо их заинтересовать, сделаем!

Привет, Хабр! Меня зовут Владимиров Дмитрий, я data scientist в группе анализа данных компании Норникель. Я хочу поделиться тем, как настроить интерактивную визуализацию работы ML-модели использую связку Python+Postgres+Grafana.

Настройка Visual Studio Code для работы над проектами Django немного отличается от типичного сетапа для pure Python проектов. Например, в Django мало пользы от mypy, так как он не поддерживает типы Django. Точно также дела обстоят с линтерами, которые, без предварительной настройки, работают с кодом Django неправильно.