Предназначено для тех, кто задумывается о цифровизации предприятий. Телеграм-бот - это отличный способ сделать интерфейс между базой данных и сотрудником, у которого нет в данный момент доступа в корпоративную сеть (к своему компьютеру). Безусловно, мобильное приложение решает этот вопрос лучше, но затраты на создание/поддержание мобильного приложения несопоставимы с затратами на простого ТГ-бота (или даже средней сложности), то же относится и ко времени разработки/внедрения. Надеюсь, данная статья будет полезной для энтузиастов широкого внедрения ТГ-ботов как технологии цифровизации промышленных (и не только) предприятий.

Причет, чемпионы! У меня тут нашлось время собрать коллекцию хитростей на python🐍 в примерах. Примеры давно копились у меня в черновиках, и вот делюсь! Это первая часть, поехали!

Всем привет! На связи команда ad-hoc аналитики X5 Tech.

Сегодня подробно обсудим применение стратификации для повышения чувствительности оценки AB экспериментов.

uv — относительно новый и динамично развивающийся инструмент, упрощающий создание и управление Python окружениями. Быстро, без лишних настроек и с простым интерфейсом

Приветствую вас, коллеги и соратники в мире управления проектами! При разработки программного обеспечения существует множество подходов, методологий к управлению IT проектами. Среди них топ места занимают Scrum и Kanban. Сегодня освежим наши знания об этих двух методах, и принципах их применении.

Pandas — это основная библиотека для работы с данными. Вот несколько приёмов, которые я использую, чтобы быстрее и проще выполнять повторяющиеся задачи по работе с данными.

Мы регулярно публикуем подборки литературы для специалистов: делали дайджест книг для желающих поближе познакомиться с Postgres и Kubernetes. Сегодня на очереди справочники и пособия по машинному обучению, которые можно найти в открытом доступе. Эти материалы помогут погрузиться в ML, разобраться в базовых математических концепциях, понять тренды опенсорсных технологий для систем ИИ и перейти к работе с ML-платформой.

Что делает инженер, если DAG не выполняется? Проверяет Airflow 50 раз, а потом вспоминает, что забыл поставить @dag над функцией.

Развертывание Apache Airflow в промышленной среде — это сложная задача, требующая учета множества аспектов: от обеспечения безопасности конфиденциальных данных до эффективного управления ресурсами. Одной из ключевых проблем, с которыми сталкиваются команды, является безопасное управление секретами, оптимизация конфигураций и наблюдаемость.

В этой статье мы рассмотрим, как использовать инструменты, такие как Sops и YAML-якоря, для упрощения управления конфиденциальными данными и улучшения читаемости конфигураций. А так же как обеспечить полную наблюдаемость инсталляции Apache Airflow.

Современный мир пресыщен различной информацией, и в наше непростое время её важно уметь не только находить и сохранять. Многие наверняка заметили, что в на YouTube, кроме мусора, котиков и прочих бесполезных вещей (которые мы иногда не прочь посмотреть) есть масса полезного материала по самым различным темам. И иногда этот материал неплохо было бы сохранить себе на будущее, чтобы не зависеть от переменчивых настроений в мире.

В этой статье я хочу рассказать, как можно скачивать видео, аудио (1 часть статьи), плейлисты и целые каналы с YouTube (2 часть статьи) без использования VPN и на чистом Python-е. Сразу оговорка: VPN нам не понадобится, но мы сделаем собственное средство, которое будет решать "проблему с устаревшим и изношенным оборудованием Google Global Cache" (вы поняли, о чём я). Я думаю это средство будет особенно актуально сегодня, когда у многих россиян YouTube почти или совсем не работает.

PyTorch — это мощный и гибкий фреймворк для машинного обучения, широко используемый для создания нейронных сетей. Он особенно популярен благодаря простоте использования, динамическим вычислительным графам и богатой экосистеме инструментов для обучения моделей.

В этой статье мы продолжим реализовывать собственную библиотеку машинного обучения на NumPy!

Сегодня я к вам с новым практическим проектом на Python. На этот раз мы создадим полноценного Telegram-бота для продажи цифровых товаров с базой данных, которой будем управлять через SQLAlchemy 2, админ-панелью, пользовательской частью и интегрированной оплатой через Юкассу.

Я шаг за шагом проведу вас через все этапы разработки такого бота: начиная от регистрации токена в BotFather и заканчивая деплоем готового продукта на удаленном хостинге, чтобы бот мог бесперебойно работать 24/7 без привязки к вашему компьютеру или интернет-соединению.

Привет! Я лид backend-разработки red_mad_robot, Илья Трусов, и я создал инструмент Meroving, который помогает оптимизировать рутинные задачи, а иногда полностью их делает за разработчика. Например, монотонное написание однотипного кода или бесконечное перекладывание JSON-файлов. О том, как создавался и зачем нужен Meroving, рассказываю в статье.

Хабр, привет! Это Леша Жиряков, техлид backend-команды витрины онлайн-кинотеатра KION. В мире дата-аналитики Pandas остается одной из самых популярных библиотек. Но это вовсе не значит, что нет других быстрых, удобных и производительных инструментов. Мой пост покажет альтернативы: от колоночной DuckDB и сверхскоростной Polars до мощного Modin и гибкого Vaex. В подборке я постарался передать главную суть — назначение и преимущества инструмента и его характеристики с GitHub.

В этой статье мы создадим учебный проект, демонстрирующий мощную связку FastAPI, Redis и Celery на примере системы временного хранения файлов. Наше приложение будет обладать функцией автоудаления файлов и удобным веб-интерфейсом, что позволит наглядно продемонстрировать возможности этого современного стека технологий.

Мы пошагово разберем процесс разработки, начиная с настройки FastAPI для обработки HTTP-запросов, интеграции Redis для эффективного хранения метаданных файлов, и заканчивая использованием Celery для асинхронного выполнения задач по удалению устаревших файлов.

Статья будет полезна разработчикам, желающим углубить свои знания в области современной веб-разработки на Python и получить опыт работы с передовыми инструментами и фреймворками.

Приветствуем! На связи вновь Глеб Кононенко и Алексей Диков — разработчики из Лиги Цифровой Экономики. Ранее мы уже немного рассказывали про наш опыт работы с распределенными таблицами в ClickHouse в этой статье.

Сегодня хотим поделиться опытом оптимизации запросов и работы со словарями данных. Используемая версия ClickHouse: 23.8.7.24

Здравствуйте, меня зовут Дмитрий Карловский и я.. обычно пишу статьи с ответами, но на этот раз я, наоборот, буду задавать много вопросов, о которых вы даже не задумывались.

Далее будет много и фундаментальной теории, и мелких технических деталей. Так что приглашаю специалистов по криптографии, безопасности, хранению, обработке и синхронизации данных вместе размять наши мозговые косточки.

Временной ряд — это последовательность значений, которые протекают и измеряются в определенном временном промежутке. К бытовым примерам временного ряда можно отнести метеорологические наблюдения или колебания цен на рынке. 

Аналитикам такие наборы данных позволяют выявлять закономерности, прогнозировать будущее и предлагать бизнесу обоснованные решения. В этой статье разберемся, с чего начать осваивать анализ временных рядов, вместе с Team Lead Data Scientist в VK Максимом Кулаевым. 

Как создать асинхронный API для мониторинга курсов валют на Python? В этом практическом руководстве мы разработаем сервис на FastAPI с интеграцией APScheduler, который будет отслеживать курсы USD и EUR в банках России. Вы узнаете, как реализовать асинхронный парсинг данных, настроить планировщик задач и развернуть приложение в облаке. Проект включает систему аутентификации, фильтрацию данных и REST API — идеальный пример для изучения современной веб-разработки на Python.

Как реализовать хранение и работу каталога папок в PostgreSQL? Есть большое количество вариантов. Но хочется, чтобы реализация выглядела лаконично, не нарушала прозрачность выполняемых операций, не вызывала блокировок, не требовала большого вовлечения клиента в специфику работы и т.д. Потому сегодня попробуем реализовать хранение древовидных структур и работу с ними без использования триггеров, блокировок, дополнительных таблиц (представлений) и внешних инструментов в SQL.

Пожалуй, одна из важнейших тем для подготовки крутых специалистов машинного обучения. Ведь закономерности всегда подлежат какой-то аналитике с точки зрения вероятностей. А как иначе?

🔜 Как вы будете рекомендовать девушек в анкетах знакомств, если не вычислите статистическую вероятность симпатии от огонечков на шести сторисах?

🔜 Как вы будете подсчитывать успех кражи внутренних данных компании в обход NDA?

🔜 Может ограбить банк не такая уж плохая идея с вашими вводными данными?

Байес — это палочка-выручалочка.

По статистике 90% мужчин и девушек, что знают метод МСМС, лучше пахнут и получают на 100% больше взаимных симпатий.

Хотите также? — читайте нашу статью по Байесовской статистике в ML для самых маленьких.