Flask on Łukasz Prokulski, Dane i Analizy

Newsletter Dane i Analizy, 2025-02-03

Mon, 03 Feb 2025 15:00:00 +0000

Dzisiaj różnorodne tematy: od pracy z bazami danych, przez harmonogramowanie zadań w Dockerze, aż po integrację nowoczesnych modeli LLM w aplikacjach Python. Nie zabraknie także praktycznych wskazówek dotyczących testowania kodu oraz efektywnego zarządzania danymi w projektach ML.

Warte zwrócenia uwagi w tym wydaniu:

Getting Started with ChromaDB - Odkryj możliwości bazy danych ChromaDB i naucz się, jak efektywnie jej używać. Docker + Cron - Dowiedz się, jak zintegrować harmonogramowanie zadań w Dockerze. Getting Started with fzf - Poznaj fzf i jego zastosowania w codziennej pracy. Integrating DeepSeek into your Python Applications - Przewodnik po integracji DeepSeek w aplikacjach Python. Unit Testing for Data Science with Python - Wprowadzenie do testów jednostkowych w kontekście nauki o danych. Dynamic Forms with Flask - Jak tworzyć dynamiczne formularze w aplikacjach webowych przy użyciu Flask.

Newsletter Dane i Analizy, 2024-06-03

Mon, 03 Jun 2024 15:00:00 +0000

Po dłuższym weekendzie mocny w AI numer newslettera przed Tobą. Numer, który pokrywa takie obszary AI jak obraz, tekst oraz dźwięk.
W ramach obrazu mamy tutorial PyTorcha, ale dodatkowo być może zainteresuje Cię informacja, że modele rozpoznawania obiektów na obrazach YOLO dotarły już do wersji 10 - tutaj review pejpera z opisem YOLOv10, w treści też linki do wytrenowanych modeli i kodu wykorzystujących te modele.

Oprócz AI kilka wskazówek, które mogą przydać się przy wyborach SQL czy NoSQL albo FastAPI czy Flask. Do tego aż dwa teksty o modelowaniu struktury danych w bazie, w tym bardzo konkretny (i obszerny) tutorial o kalendarzach.

Newsletter Dane i Analizy, 2022-09-05

Mon, 05 Sep 2022 15:00:00 +0000

Pod logiem Fundacji Apache aż roi się od projektów, a świat big data to pewnie w 90-95% Apache COŚ. Znamy Kafkę, znamy Apache Spark, Apache Hadoop. Dzisiaj przedstawiamy (w dziale BigData) kilkoro innych członków rodziny.

Jeśli zaś mamy dużo mapek do wyświetlenia naszym klientom na stronie (bo na przykład monitorujemy każdy wypożyczony rower, hulajnogę czy samochód i mamy miliony wejść na stronę dziennie) to w dziale DevOps coś o rozwiązaniu open soruce, które może zmniejszyć nasze koszty.

Newsletter Dane i Analizy, 2022-08-29

Mon, 29 Aug 2022 15:00:00 +0000

Uważni czytelnicy fanpage’a Dane i Analizy już zapewne przeczytali mój nowy post o analizie tras rowerowych (heatmapa w nim prezentowana już nieaktualna), ale jeśli kogoś ominęło to zapraszam. Pokazuję w nim:
jak przeczytać plik XML jak agregować dwuwymiarowe dane w NumPy jak agregować je w Pandas jak przygotować mapkę w Folium

A jak już tamten tekst znasz to dzisiaj też niemało do wyboru. Zapraszam do lektury!

#AI_ML

Which Python Framework is Better for Machine Learning Apps?
Mamy jakiś nasz cudowny model, daje świetne wyniki, ale predykcje można dostać tylko uruchamiając skrypt z konsoli albo jeszcze gorzej w Jupyter Notebooku. Co zrobić, żeby było to użytecznie online’owe narzędzie? Opakować w API. Ale który pythonowy framework wybrać?

Newsletter Dane i Analizy, 2022-06-13

Mon, 13 Jun 2022 15:00:00 +0000

Jak być data scientistą w Pythonie?

import pandas as pd

i gotowe!

Żart oczywiście (taki familiadowy, ale kto boomerowi zabroni?), a o samym Pandasie polecam wystąpienie Jana Kantego Milczka z PyData w Bydgoszczy.

#AI_ML

Uber’s Real-Time Document Check
Jak Uber zrobił weryfikację na podstawie dokumentów typu dowód osobisty?

Intro to MLOps Using Amazon SageMaker
Co to MLOps i jak SageMaker pomaga? A chyba pomaga, skoro to najpopularniejsze tego typu narzędzie (tak przynajmniej wynika z case studies pokazywanych na konferencjach)

Newsletter Dane i Analizy, 2022-01-31

Mon, 31 Jan 2022 15:00:00 +0000

Dzisiaj odcinek dość pythonowy, ale za to z obszernym tekstem o tworzeniu modeli w R - cały proces opisany po kolei. Polecam!

#AI_ML

Natural Language Processing (NLP) for Semantic Search
Duża pozycja, która wprowadza w świat NLP

#ciekawostki

What Does a Data-Driven Government Look Like?
Teoretycznie więcej danych to lepsze decyzje. Czy zarządzanie maistem albo państwem jest możliwe w oparciu o dane? Jak może to wyglądać?

AI Geospatial Wildfire Risk Prediction
Przewidywanie zdarzeń związanych z geografią - pogoda, pożary - ciekawe zagadanienie, a często pomijane przy np. poradnikach ML.

Newsletter Dane i Analizy, 2022-01-17

Mon, 17 Jan 2022 15:00:00 +0000

Dzisiaj więcej o data engineering i nowym buzz wordzie z tej okolicy: data mesh a także seria polecanych kanałów. Trochę też o architekturze systemów - wywiad z architektem i coś o tym czy mikroserwisy są lepsze niż monolityczne byty.

Interesują Cię takie tematy? Czy jednak żywy kod i konkretne problemy analizy cyferek to lepsze mięso?

#analiza_danych_koncepcje

Auto-Detect Anything With Custom Named Entity Recognition (NER)
Rozpoznawanie nazw własnych z wykorzystaniem SpaCy

Newsletter Dane i Analizy, 2021-12-20

Mon, 20 Dec 2021 15:00:00 +0000

To ostatni numer newslettera… przed Bożym Narodzeniem.

W związku z tym przede wszystkim życzę Ci spokoju, spędzenia mile czasu z najbliższymi, odpoczynku (też od komputerów) i jeszcze raz pieniędzy.

Do życzeń dołączam pythonową choinkę:

def holidaybush(n):
    for i in range(n):
        print(("+" * (i * 2 + 1)).center(n * 2 - 1))
    print("+++".center(n * 2 - 1))

holidaybush(15)

#analiza_danych_koncepcje

Best Use of Train/Val/Test Splits, with Tips for Medical Data
Modele, uczenie, dane treningowe, testowe, walidacyjne… ale właściwie dlaczego tak?

Newsletter Dane i Analizy, 2021-08-30

Mon, 30 Aug 2021 09:00:00 +0000

Monte Carlo Cost Estimates: Engineers Throwing Dice
Estimating the cost of a complex project is not a trivial task. Traditional cost estimates are full of assumptions about the future state of the market and the final deliverable. Monte Carlo cost estimates are a tool to better understand the risks in your project and enable better cost control. Monte Carlo simulations are a technique to control your “known unknowns”. Albert Einstein famously said (…)

Newsletter Dane i Analizy, 2021-08-23

Mon, 23 Aug 2021 09:00:00 +0000

Scala is like Python 4
Although it’s fundamentally closer to Java, Scala has clearly taken a lot of influence from Python in terms of style and functionality. As someone who has written Python code for ~7 years now, playing around with Scala feels surprisingly familiar, but it’s more akin to using a statically typed and compiled version of Python 3. Obviously, they’re very different languages, b ut if you’re an (…)

Newsletter Dane i Analizy, 2021-05-03

Mon, 03 May 2021 09:00:00 +0000

Comparison of JOINS: MongoDB vs. PostgreSQL | EDB
This is the second in a continuing series comparing MongoDB capabilities with those of Postgres. The first post covered “Schema Later Considered Harmful.”

Using Machine Learning to Predict Customers Next Purchase Day
Machine Learning model to predict whether customers will make their next purchase after a certain period. Image by Mediamodifier and can be accessed here . Introduction If there is one major lesson that those in the retail business have learnt from the SARS-CoV-2 pandemic, it is the demand to (…)

Które API szybsze - w Pythonie czy w R?

Fri, 05 Jun 2020 15:48:33 +0000

Wiele razy czytałem opinie, że Python jest szybszy a R nie nadaje się na produkcję. Ale to opinie nie potwierdzone badaniami. Tutaj pierwsze badania na ten temat!

Testom podlegać będzie API zbudowane w R z użyciem frameworków Plumber i RestRserve oraz w Pythonie z użyciem Flask.

Biorąc pod uwagę analizę danych i na przykład wnioskowanie czy predykcje oparte o te dane zarówno R jak i Python dobrze się sprawdzają. Mam nadzieję, że niejednokrotnie w ramach tego bloga pokazałem, że R jest idealny do analizy danych. A o Pythonie w tym samym kontekście pisze się wszędzie (i pewnie tutaj będzie też coraz więcej). Zatem czy warto wybierać pomiędzy tymi rozwiązaniami przy wdrożeniu na produkcję?