Excel, R, DAX, Power Query, C#
Привет! Сегодня поделимся, как мы организовали видеостудию для проведения вебинаров в нашем московском офисе. Эта статья заряжает на стримы и приносит удачу с видеотрансляциями! Статья будет интересна тем, кто задумывается об улучшении качества своих трансляций и не знает, с чего начать.
>>> np.poly([-1, 1, 1, 10])
array([ 1, -11, 9, 11, -10])
Визуализация данных – это метод, который позволяет специалистам по анализу данных преобразовывать сырые данные в диаграммы и графики, которые несут ценную информацию. Диаграммы уменьшают сложность данных и делают более понятными для любого пользователя.
Есть множество инструментов для визуализации данных, таких как Tableau, Power BI, ChartBlocks и других, которые являются no-code инструментами. Они очень мощные и у них есть своя аудитория. Однако для работы с сырыми данными, требующими обработки, а также качестве песочницы, Python подойдет лучше всего.
pandas и включил в неё то, чем пользуюсь каждый день, создавая веб-приложения и модели машинного обучения.
pandas, но сюда входят функции, которыми я пользуюсь чаще всего, примеры и мои пояснения по поводу ситуаций, в которых эти функции особенно полезны.
import numpy as np
Меня зовут Александр, я руковожу backend-разработкой в КТS. Сегодня расскажу, как написать асинхронный краулер.
Такая задача часто встречается на практике, когда нужно реализовать периодическую синхронизацию/обкачку между сервисами.
Статья написана по мотивам вебинара, который мы провели в рамках нового курса «Асинхронное программирование на Python для начинающих». Курс стартует 18 октября, поэтому, если вам интересно — загляните посмотреть.
Что будет в статье:
1. Цель
2. Исходный код
3. Планировщик
4. Задача для краулера
5. Пробный запуск
6. Промежуточный итог
7. Функции put и join
8. Semaphore
9. Остановка фонового планировщика
10. Работа краулера на примере обкачки нашего блога на Хабре
11. Заключение
Поговорим о: 1) том как я попал в магистратуру по Computer Science от Georgia Tech пока жил и работал в Воронеже, 2) требованиях к поступлению, 3) стоимости, 4) моих впечатлениях от курсов, которые мне читают, 5) почему я все еще продолжаю учиться после того, как начал работать в FAANG и переехал в UK.
С началом эпохи цифровизации бизнес-процессов, сотрудники организаций не имеющие образования в сфере ИТ, сталкиваются с трудностями при изъяснении необходимой информации ИТ-специалистам, касательно требований поставленных задач. Также и программисты сталкиваются с подобной проблемой, не имея достаточных познаний в бизнес-процессах. В подобных ситуациях, к нам на помощь приходят low code-решения. Low code - это метод разработки и настройки систем и приложений, которые требуют минимальных знаний в написании программного кода..Это не означает, что нужно обязательно быть профессиональным разработчиком или уметь программировать, чтобы использовать данные решения. Преимущество данных решений - люди, работающие в разных сферах бизнеса, имеют возможность участвовать при создании приложений, а также могут использовать low code-инструменты для автоматизации процессов в их повседневной работе.
Один из ярких примеров таких инструментов - продукт компании Microsoft, Power Platform. Power Platform состоит из: Power Apps, Power Automate и Power BI. У каждого из них есть свои особенности и цели.
Это вводная статья к данной теме, и дальше я постараюсь рассказать обо всех инструментах вкратце. Если вас заинтересует один из них, можете сразу прокрутить к нему. Но, для начала, прочтите информацию про коннекторы, которые являются важной частью каждого из Power Platform.
Git - это консольная утилита, для отслеживания и ведения истории изменения файлов, в вашем проекте. Чаще всего его используют для кода, но можно и для других файлов. Например, для картинок - полезно для дизайнеров.
С помощью Git-a вы можете откатить свой проект до более старой версии, сравнивать, анализировать или сливать свои изменения в репозиторий.
Как вы уже догадались из названия статьи, сегодня речь пойдет о самом популярном, разве что после Singleton, шаблоне проектирования MVC, хотя такое сравнение не совсем уместно. Понимание концепции MVC может помочь вам в рефакторинге и разрешении неприятных ситуаций в которые, возможно попал ваш проект. Дабы восполнить пробел, мы реализуем шаблон MVC на примере простого сайта-визитки.
Прошло достаточно времени с упоминания в предыдущей публикации об использовании RStudio Connect в боевых условиях для того, чтобы поделиться результатами. Краткое резюме — «дайте два!». И подумайте про оптимизацию отдела «аналитиков». Ниже приведены подробности.
В качестве дополнительного чтения рекомендую взглянуть детальную публикацию «Data at GDS (Government Digital Service). Reproducible Analytical Pipeline» в блоге аналитической службы гос.органов UK по аналогичной теме.
Настоящий пост является является, фактически, резюме, подводящим итоги предыдущих «технологических» публикаций [1, 2, 3, 4, 5] и возникших дискуссий и обсуждений. Последние показали, что задач в которых применение R могло бы оказать хорошую помощь бизнесу очень и очень много. Однако, даже в тех случаях, когда R используется, далеко не всегда для этого применяются современные возможности R.
В этой краткой заметке хочу поделиться еще одним вариантом использования R в повседневных бизнес задачах. Этот «use-case» актуален почти для всех компаний, вне зависимости от их размера. Речь идет о подготовке различных оперативных отчетов и аналитических срезов.
