Для многих современных специалистов по обработке данных Python - это язык программирования, который использовался в повседневной работе - как следствие, анализ данных будет выполняться с использованием одного из самых распространенных пакетов данных, которым являются Pandas. Многие онлайн-курсы и лекции представят Pandas как основу для любого анализа данных с помощью Python.

На мой взгляд, Pandas по-прежнему остается наиболее полезным и жизнеспособным пакетом для анализа данных на Python. Однако для сравнения я хочу познакомить вас с несколькими альтернативами пакетов Pandas. Я не собираюсь убеждать людей переходить с Pandas на другой пакет, но я просто хочу, чтобы люди знали, что есть альтернативы для пакета Pandas.

Итак, что это за альтернативные пакеты Pandas? Давайте займемся этим!

Сегодняшний взаимосвязанный мир делает нас более уязвимыми для кибератак: вездесущие устройства Интернета вещей записывают и слушают то, что мы делаем, спам и фишинговые электронные письма угрожают нам каждый день, а атаки на сети, которые воруют данные, могут привести к серьезным последствиям. Эти системы создают терабайты журналов, полных информации, которая может помочь обнаружить и защитить уязвимые системы. По консервативным оценкам, компания среднего размера с сотнями и тысячами взаимосвязанных устройств может создавать до 100 ГБ файлов журналов в день. Кроме того, частота регистрируемых событий может достигать уровней, исчисляемых десятками тысяч в секунду.

CLX (выраженные клики) является частью экосистемы RAPIDS, которая ускоряет обработку и анализ киберлогов. Как часть RAPIDS, он построен на основе RAPIDS DataFrames cuDF и дополнительно расширяет возможности библиотеки RAPIDS ML cuML, используя последние достижения в области обработки естественного языка для организации неструктурированных данных и построения моделей классификации.

Как человек, который ежедневно использует Spotify, мне было интересно, какой анализ я могу сделать с моими собственными музыкальными данными. Spotify отлично справляется с рекомендациями треков как через ежедневные миксы, так и через радиостанции, но как мы сами создадим что-то подобное? Целью здесь было использовать машинное обучение и методы системы рекомендаций, чтобы рекомендовать новые треки на основе треков из моих любимых плейлистов.

В этом руководстве мы обсудим детали создания различных синтетических наборов данных с использованием библиотек Numpy и Scikit-learn. Мы увидим, как можно сгенерировать разные образцы из разных распределений с известными параметрами.

Мы также обсудим создание наборов данных для различных целей, таких как регрессия, классификация и кластеризация. В конце мы увидим, как мы можем создать набор данных, имитирующий распределение существующего набора данных.

Публичные API - это круто!

Человеческий мозг может легко распознавать и различать объекты на изображении. Например, имея изображение кошки и собаки, за наносекунды мы различаем их, и наш мозг воспринимает это различие. Если машина имитирует это поведение, она максимально приближена к искусственному интеллекту. Впоследствии область компьютерного зрения направлена ​​на имитацию системы зрения человека - и было много вех, которые преодолели барьеры в этом отношении.Более того, в наши дни машины могут легко различать разные изображения, обнаруживать предметы и лица и даже генерировать изображения людей, которых не существует! Очаровательно, не правда ли? Одним из моих первых опытов, когда я начинал работать с компьютерным зрением, была задача классификации изображений. Сама способность машины различать объекты ведет к большему количеству направлений исследований, например, к различению людей.

По мнению специалистов по данным, R против Python - это постоянная борьба, когда речь заходит о том, какой язык лучше. Хотя у каждого языка есть свои сильные стороны, на мой взгляд, у R есть один передовой трюк, который трудно превзойти: R имеет фантастические инструменты для передачи результатов посредством визуализации.

Pandas - одна из наиболее часто используемых библиотек Python как для специалистов по данным, так и для инженеров. Сегодня я хочу поделиться некоторыми советами по Python, которые помогут нам проводить проверки квалификации между двумя фреймами данных.

Гео данные могут быть интересными. Одна интерактивная геопространственная визуализация предоставляет много информации о данных и области и многое другое. У Python так много библиотек. Трудно понять, какой из них использовать. Для геопространственной визуализации я буду использовать Folium. Он очень прост в использовании, и он также имеет несколько стилей, чтобы соответствовать вашему выбору и требованиям.

Платформы онлайн-обучения и соревнований по Kaggle обычно предоставляют вам полный (и чистый) набор данных. На практике, первый шаг проекта машинного обучения - получить в свои руки необходимые данные. Очистка веб-страниц или извлечение данных с веб-сайтов является одним из инструментов для достижения этой цели.