Cotygodniowa dawka linków, czyli archiwum newslettera Dane i Analizy
Idzie (właściwie już jest) karnawał, może drinka? Jakie drinki są aktualnie popularne? Ładna infografika nam to pokaże :). A jeśli chodzi o obrazki, a może raczej – pokazywanie danych – to na samym końcu tego wydania coś o dobieraniu wykresu do danych, które chcemy zaprezentować. Taki to kończący szkołę i rozpoczynający ferie numer mamy.
Bo sporo też stosunkowo „juniorskich” tekstów dla adeptów programowania w Pythonie. Ale dla seniorów – spora książka o analizie danych geograficznych. Czytajcie uważnie, szukajcie dokładnie.
Poczytajcie też o serwisie Standard Ebooks (i poklikajcie po nim – furka aż miło! A stoi na malutkim VPSie. Da się? Da się!
#analiza_danych_koncepcje
Categorical Encoding for Time Series
W szeregach czasowych czasem możemy mieć do czynienia z dodatkowymi zmiennymi kategorycznymi (np SKU produktu, jego kategoria, sklep w którym produkt kupiono). Jak wykorzystać te zmienne i jak je „zakodować” aby model miał z nich największą korzyść?
Boosting Algorithms in Machine Learning: AdaBoost
AdaBoost, skrót od Adaptive Boosting, to jedna z najwcześniejszych i najpopularniejszych metod wzmacniania uczenia. Jak ta metoda działa i jak ją wykorzystać?
Algorithmic Alchemy with The Fast Fourier Transform
Kompletny przewodnik po mechanice algorytmu FFT z zastosowaniami w przetwarzaniu sygnałów
#analiza_danych_projekty
Creating a Data Pipeline from Scratch
Typowy projekt polegający na zbieraniu danych, ich pretwarzaniu i finalnie prezentacji. Lubimy takie!
#architektura
Google to tylko jeden guzik i dwa ekrany?
…a potem prezes pyta dlaczego implementacja trwa tak długo. Przecież “to tylko dwa ekrany” :) O projektowaniu systemu – zadanie z EventStormingu
#bazy_danych
Advanced Open-Source EV Route Planning with PostgreSQL, PostGIS, and pgRouting
Szukanie trasy przejazdu wprost w bazie danych (PostgreSQL+PostGIS)
#ciekawostki
PocketBase – Open Source backend in 1 file
To rozwiązanie pozwoli Ci zaimplementować pełnoprawny backend do prostej aplikacji SaaS. W PocketBase nie tylko dane mieszczą się w jednym pliku, ale cała aplikacja – wraz z panelem Web, REST-owym API i wszystkim innym, co niezbędne jest do działania!
Gmail And Yahoo Inbox Updates & What They Mean For Senders?
Używasz własnej domeny mailowej? Koniecznie zadbaj o obsługę SPF/DKIM/DMARC – od lutego Gmail i Yahoo będą tego wymagać!
#devops
25 Most Popular Docker Interview Questions and Answers
Pytania (i odpowiedzi) z rozmów kwalifikacyjnych to fajny sposób na naukę. Tym razem Dockera, na poziomie podstawowym
A tool for exploring each layer in a docker image
Jak sprawdzić, która warstwa Dockerfile generuje największy rozmiar całego kontenera? Dive pozwala łatwo wykonać taką operację.
#flink
7 reasons to invest in real-time streaming analytics based on Apache Flink
Dlaczego do przetwarzania danych real time wykorzystać Apache Flink? Kilka powodów znajdziesz w tym artykule
#front_end
How Standard Ebooks serves millions of requests per month with a 2GB VPS
Serwis ze sporym ruchem na małej maszynce. Trochę tricków zamiast dużej infrastruktury.
#llm_&_chatgpt
Build a Text-to-Image Generator Web App
Jak używać Hugging Face DiffusionPipeline do generowania obrazów? Budujemy interaktywną aplikacje generującą obrazki przy użyciu Flask i Streamlit.
How Johnny Can Persuade LLMs to Jailbreak Them:Rethinking Persuasion to Challenge AI Safety by Humanizing LLMs
Odrobina perswazji pozwala lepiej wykorzystać modele LLM i przekonać je, żeby „powiedziały” więcej niż mają ochotę ;)
#powerbi
Excel Data Cleaning with Power Query
Czyszczenie danych w PowerBI – na początek pracy z danymi w tym narzędziu BI.
#python
Five Python Decorators That Can Reduce Your Code By Half
Dekoratory w Pythonie przyspieszają pracę – zobacz kilka przykładowych i najbardziej typowych zastosowań tej konstrukcji
9 Advanced Magic Methods in Python To Customize Classes Conveniently
Dekoratory to jedno, a „magiczne metody” to drugie – nieco opowieści o pisaniu lepszych klas
Supercharge Your Python Functions!
Dekoratory, metody magiczne… to jeszcze do kompletu brakuje nam dodatków dla programowania funkcyjnego. I to takich, które są w bibliotece standardowej Pythona
Mastering Asynchronous Programming in Python: A Comprehensive Guide
Jeśli można coś zrobić równolegle to dlaczego nie? A w Pythonie robimy to tak…
Parallel HTTP requests in Python with httpx
Równoległa praca? Tak, wyżej tekst o tym. A tutaj tekst o tym jak równolegle obsługiwać żądania HTTP
3 Easy Ways to Convert Python Scripts to .Exe Files
Jak już zbudujemy swoją wielką aplikację w Pythonie to możemy chcieć pozwolić używać jej bez konieczności instalacji samego Pythona. Na przykład w postaci uruchamialnego pliku .exe.
Python: SQLAlchemy + Postgres
Dla początkujących: jak korzystać z bazy danych (przy okazji jak zbudować sobie własną z Dockera) z poziomu Pythona i SQLAlchemy?
Managing Environment Variable & Securing Your Secrets
Zmienne środowiskowe to przydatny i sensowny sposób na trzymanie konfiguracji. W skryptach pythonowych można wykorzystać plik .env zawierający te zmienne
Geocomputation with Python
Z tej książki dowiesz się, jak pracować z danymi geograficznymi w Pythonie. To krótka i praktyczna książka o otwartym kodzie źródłowym, w której opracujesz i wykorzystasz geokomputację do rozwiązywania praktycznych problemów i położenia podwalin pod zaawansowane aplikacje geoprzestrzenne.
Prompting GPT-4 For Map Creation: Testing 4 Terrific Python Libraries
Czy ChatGPT odbierze nam pracę? Zobacz jaki kod związany z rysowaniem mapek przygotuje
#r
One billion row challenge using base R
Miliard pomiarów temperatury. Jak obsłużyć tak duże dane w R?
#wizualizacja_danych
Visualisation 101: Choosing the Best Visualisation Type
Który wykres do czego? Tak na początek przygody z wizualizacją danych…
Zestawienie linków przygotowuje automat, wybacz więc wszelkie dziwactwa ;-)