Python *

Друг предложил мне поработать над проектом для нашей кафедры. ТЗ пока не сформулировано, но точно известно, что это будет бот в телеге. Я хоть и питонист, но с ботами дел никогда не имел, поэтому пишу эту статью, как заметку, для себя и молодых перспективных ребят, чтоб у них было от чего оттолкнуться. Постараюсь писать максимально понятным и простым языком. Профессионалам тут особо делать не чего, хотя, может и придёт какая-нибудь идея.

В этой статье я постараюсь понятно рассказать о парсинге данных и его нюансах.

• Поиск данных
• Извлечение информации
• Сохранение данных

И так, рассмотрим первый этап парсинга — Поиск данных.

Второй этап парсинга — Извлечение информации.

import requests
from bs4 import BeautifulSoup as bs
import pandas as pd

URL_TEMPLATE = "https://www.work.ua/ru/jobs-odesa/?page=2"
r = requests.get(URL_TEMPLATE)
print(r.status_code)

print(r.text)

<h2 class="add-bottom-sm"><a href="/ru/jobs/3682040/" title="Комірник, вакансия от 5 ноября 2019">Комірник</a></h2>

В этом разделе мы будем реализовывать (слегка измененную версию) модели Transformer из статьи Attention is All You Need. Подобно свёрточной модели Sequence-to-Sequence, Transformer не использует никакой рекуррентности. Он также не использует свёрточные слои. Вместо этого модель полностью состоит из линейных слоев, механизмов внимания и нормализации.

Добрый день, уважаемые читатели! Данная публикация посвящена Databricks и она получилась не совсем обычный по двум причинам.

Во-первых, в ней не будут обсуждаться типичные вопросы: целесообразность перевода всех сервисов и служб компаний в облако, возможные ошибки при такой миграции, стоимость использования сервиса, правовые аспекты хранения данных не на территории РФ. Это темы сложные, дискуссионные и без указания конкретных цифр и бизнес-факторов их сложно полноценно раскрыть в статье. Поэтому я решил посмотреть на Databricks под другим углом и заострить внимание читателей на таком аспекте: что может дать изучение инструмента аналитику данных.

Во-вторых, чтобы обзор продукта был максимально комплексным и технически взвешенным я с самого начала планировал написать материал в соавторстве с инженером данных и специалистом в сфере data science. В таком случае была бы возможность донести до читателей концепцию Delta Lake и рассказать о нюансах машинного обучения. Но предложение не нашло отклика в сердцах коллег по цеху, поэтому итоговый результат получился в стиле: “Я художник - я так вижу!”) Это была преамбула, а теперь настало время познакомиться поближе с Databricks.

Каждый начинающий дата саентист хоть раз сталкивался с проблемой несбалансированности данных для классификации: какой-то класс превосходит другие. Существует далеко не один способ борьбы с этой проблемой. В статье мы рассмотрим метод upsampling

В научной работе NVIDIA 2019 года улучшенный дифференциальный рендерер — DIB-R представлен как инструмент решения одной из самых популярных сегодня задач Deep Learning: генерации 3D-объектов из одного двухмерного изображения. Статья на ArXiv содержала исходный код, но в ней не оказалось необходимой для его выполнения ML-модели. К старту курса «Machine Learning и Deep Learning», партнёр которого — компания NVIDIA, делимся переводом о том, как запустить руководство по работе с этой программой визуализации, как она работает, как обучить ML-модель рендеринга и проверить её в действии.

Для новичка, который осваивает Django, представления на основе классов больше похожи на магию чёрного ящика, по крайней мере, у меня при первом знакомстве сложилось именно такое впечатление. Обильные руководства зачастую показывают, какие атрибуты и методы следует определить в вашем классе, чтобы этот ящик работал на вас, но не дают понимания принципа работы.

Я хочу залезть под капот фреймворка и строчка за строчкой разобрать, как же работают представления на основе классов. Надеюсь, что по прочтении, Class-based views уже не будут казаться такими пугающими и я подстегну вас к дальнейшему самостоятельному изучению исходников. Возможно, вы думали о фреймворке как о некой магии, которую невозможно понять, но на самом деле это обычный код, написанный опытными разработчиками.

В этом разделе мы будем реализовывать модель из статьи Convolutional Sequence to Sequence Learning.

Эта модель кардинально отличается от предыдущих моделей, реализованных нами. Здесь вообще не используются рекуррентные компоненты. Вместо этого применяются свёрточные слои (CNN), обычно используемые для обработки изображений.

Каким бы не был удобным WEB интерфейс системы управления сетью, это все-равно будет не так удобно, как использование мессенджера Telegram, где все в одном приложении: от общения с друзьями и получения прогноза погоды до управления сетевыми устройствами. В дополнение, удобный API интерфейс платформы Telegram позволяет получить желаемый сервис с минимальными трудозатратами. В данной статье я приведен самый простой пример одного из таких решений.

Приветствую! Продолжая рубрику "на коленке" (написал два года назад одну статью и уже рубрика), наконец у меня появилось время поделиться и рассказать еще об одном проекте (а заодно и привести его в порядок), который используется у нас на сети небольшого транзитного провайдера для сбора и анализа статистики сетевого трафика .

Это web-приложение позволяет просматривать статистику в разрезе BGP автономных систем, IP-адресов, интерфейсов, что полезно при балансировке трафика и общего понимания какой трафик проходит через/в/из вашу/ей AS. Удобное подспорье для небольших ISP.

Работа аналитика требует постоянного пополнения своих знаний - новые инструменты, обновления и методы создаются, как горячие пирожочки. Но перерабатывать такие объемы информации просто нереально, а узнавать что-то новенькое и полезное хочется. И что делать?

Можно, конечно, подписаться на «стоковые» группы и каналы, которые каждый день публикуют по 10-20 постов с «полезным» материалом. Но, признайтесь, это просто самообман: во-первых, столько информации в день просто невозможно пропустить через себя - это только и надо, что статьи читать, а есть же еще работа/учеба. Во-вторых, «полезность» этих статей сомнительна - не каждый пост от умного индуса можно считать полезным, увы :(

Так как же быть? Ответ прост - читать авторские каналы, где реальные специалисты делятся информацией, которую они для себя считают полезной!

Итак, мы собрали для Вас большую подборку телеграм-каналов на любой вкус - каждый найдет для себя что-то интересное. Здесь и BI, и продуктовая аналитика, и программирование, и дашборды, и хранилища данных - одним словом, есть где разгуляться аналитической душе! 

Сохраняйте себе и подписывайтесь на ребят - они это точно заслужили! :)

Андрей Гаврилов работает в компании EPAM software инженером и занимается data-инженерными задачами. Пишет на Python, работает с Big Data и изучает Data Science — потому что невозможно заниматься Big Data на Python, не касаясь при этом Data Science.

И однажды он захотел выяснить, насколько модуль Spark, связанный с machine learning —  рабочий. Имеет ли  смысл его применять, когда мы мигрируем какое-то решение — например, Scikit-learn — на Spark. На конференции Russian Python Week 2020 он рассказал о своем эксперименте, а сегодня — самая суть для вас.

Обозначим задачу: есть пайплайн, написанный с привычными для Data Scientist фреймворками типа Scikit-learn. Это нужно перенести в кластер Spark’а. Посмотрим, в чем тут может быть проблема. 

В этой части мы добавим несколько улучшений — упакованные дополненные последовательности и маскировка — к модели из предыдущего раздела. Упакованные дополненные последовательности используются, чтобы сообщить нашей RNN, что нужно пропускать маркеры заполнения в нашем кодировщике. Маскировка явно заставляет модель игнорировать определенные значения, такие как внимание к элементам с заполнением. Оба эти метода обычно используются в обработке естественного языка (NLP).

Кроме того, мы рассмотрим как использовать нашу модель для вывода целевого предложения, давая ей входное предложение, видя результат её перевода, и выясняя, на что именно она обращает внимание при переводе каждого слова.

Наконец, мы будем использовать метрику BLEU для измерения качества наших переводов.

Встречайте свежий выпуск дайджеста полезных материалов из мира Data Science & Machine Learning подготовленный командой Data Phoenix и не забывайте подписываться на наш Telegram-канал.

В этом третьем посте о моделях sequence-to-sequence с использованием PyTorch и torchText мы будем реализовывать модель из стать Neural Machine Translation by Jointly Learning to Align and Translate. Эта модель демонстрирует лучшую точность из из трёх моделей (~27 по сравнению с ~34 у предыдущей модели).

Во втором разделе учебных материалах о моделях sequence-to-sequence с использованием PyTorch и TorchText мы будем реализовывать модель из работы Learning Phrase Representations using RNN Encoder-Decoder for Statistical Machine Translation. Эта нейронная сеть позволит достичь лучшей точности при использовании только однослойной RNN как в кодере, так и в декодере.