AI на дровах 🪵

Привет, друзья!

Сегодня я хочу поделиться с вами полным гайдом по удалению столбцов в библиотеке Pandas. Если вы когда-либо сталкивались с необходимостью избавиться от определенных столбцов в своем DataFrame, то эта информация будет вам полезна.

Мы рассмотрим различные способы удаления столбцов с примерами кода и объяснениями. Это поможет вам освоить различные подходы и выбрать наиболее подходящий в конкретной ситуации.

Давайте вместе разберемся в этой важной теме и научимся уверенно удалять столбцы в Pandas!
https://nerdit.ru/udalieniie-stolbtsov-v-pandas-polnyi-ghaid/
#pandas

Привет, друзья! 🚀 Сегодня хочу поделиться с вами мыслями о том, почему изучение Python и анализа данных может стать одним из лучших вложений в ваше будущее.

Python - это не просто язык программирования, это целый новый мир возможностей. Он открывает двери в такие сферы, как веб-разработка, автоматизация, машинное обучение и, конечно же, анализ данных. Изучение Python - это как получение универсального ключа, который подходит к множеству замков. 🗝

А анализ данных - это навык, который позволяет превратить сырые данные в ценные инсайты и знания. В мире, где каждую секунду генерируются терабайты информации, умение видеть скрытые закономерности и выводы - это как иметь суперспособность. 🦸‍♂️

Вот несколько причин, почему стоит начать изучать Python и анализ данных уже сегодня:

- Востребованность. Специалисты в области данных - одни из самых востребованных на рынке труда.
- Универсальность. Python используется во многих отраслях, от финансов до биотехнологий.
- Доступность. Множество ресурсов и сообществ готовы помочь вам на пути обучения.
- Гибкость. С Python вы можете работать с различными типами данных, будь то текст, изображения или числовые данные.
- Инновации. Знание Python открывает путь к работе с новейшими технологиями и методиками.

И помните, что начать никогда не поздно. Каждый проект, каждый анализ, каждая написанная строка кода приближает вас к мастерству. 🌟

Не бойтесь начать, и вы увидите, как новые знания преобразят вашу карьеру и мышление. Давайте учиться вместе и развивать мир данных! 📊💡

#Python #DataAnalysis #Обучение #Карьера #Инновации

Pandas - это библиотека Python, предназначенная для обработки и анализа данных. Она предоставляет мощные инструменты для работы с табличными данными, включая методы очистки данных. Очистка данных - это важный этап анализа данных, который включает в себя удаление или исправление ошибочных значений, обработку пропущенных данных и преобразование данных в формат, удобный для анализа.
https://nerdit.ru/mietody-ochistki-dannykh-v-pandas/

Использование Python для поиска неработающих ссылок на сайте

https://nerdit.ru/ispolzovaniie-python-dlia-poiska-nierabotaiushchikh-ssylok-na-saitie/

Как можно использовать python в SEO?

Питон, как язык программирования, может быть чрезвычайно полезным инструментом в области SEO. Он позволяет автоматизировать различные задачи, связанные с поиском и анализом ключевых слов, сбором данных о поисковой выдаче, а также созданием отчетов о SEO-показателях.

https://nerdit.ru/kak-mozhno-ispolzovat-piton-v-seo/

Google выпустил опенсорс версию Gemini

Новую модель Гугла, с открытыми весами и коммерческой лицензией, зовут Gemma. LLM доступна в 2х вариантах - 2B (работает на телефоне) и 7B (gpu).

7B модель по качеству обгоняет Мистраль 7B v0.1 и почти догоняет Llama 2 70B (на LLM Leaderboard).

Дать задание Instruct модели можно тут

Обратите внимание, что это (пока что) не чат-бот, а модель которой нужно давать инструкции (например напиши email)

🤗 Блог-пост
🖥 Блог-пост

Первый проект на Django: Полное описание и код
Django - это мощный фреймворк для создания веб-приложений на Python. Создание своего первого проекта на Django может быть захватывающим и познавательным опытом. Давайте создадим простое веб-приложение для управления списком задач.
https://nerdit.ru/piervyi-proiekt-na-django-polnoie-opisaniie-i-kod/
#django

Привет, друзья! Сегодня хочу поговорить с вами о знаменитом фреймворке Django. Django - это мощный инструмент для создания веб-приложений на Python, который позволяет разработчикам работать быстро и эффективно. Если вы только начинаете знакомство с Django, то вас ждёт захватывающее путешествие в мир веб-разработки.

Django предлагает гибкую архитектуру, встроенную административную панель, удобную работу с базами данных и множество других полезных инструментов. Этот фреймворк идеально подходит как для небольших проектов, так и для крупных веб-приложений.

Если вы хотите узнать больше о том, как начать работу с Django, оставайтесь с нами! Мы собираемся исследовать его возможности, создавать увлекательные проекты и делиться полезными советами. Держите руку на пульсе и готовьтесь к захватывающему погружению в мир Django. До скорой встречи!
#django

Pandas dataframe и как его использовать для анализа данных

Pandas - это мощный инструмент для работы с данными в Python. Он предоставляет структуры данных, такие как DataFrame, которые облегчают анализ и манипуляцию данными.

https://nerdit.ru/pandas-dataframe/

Прогнозирование временных рядов: анализ и применение методов машинного обучения

Прогнозирование временных рядов является важной задачей в сфере анализа данных и принятия решений. Временные ряды представляют собой последовательность данных, упорядоченных по времени, и включают такие области, как финансовые рынки, погода, продажи и другие.

https://nerdit.ru/time-series-modeling-techniques/

Работа с Excel в библиотеке Pandas предоставляет мощные инструменты для обработки и анализа данных. При помощи функций Pandas, мы можем импортировать данные из Excel-файлов, выполнять различные операции, такие как фильтрация, сортировка, группировка и агрегация данных, а также экспортировать измененные данные обратно в Excel-файлы.

Это значит, что мы можем автоматизировать и ускорить рутинные задачи, связанные с обработкой данных в Excel. Вместо ручного копирования и вставки данных, мы можем использовать функции Pandas для быстрой и эффективной обработки больших объемов информации.

К примеру, мы можем использовать Pandas для фильтрации данных и выбора только нужных строк или столбцов. Затем мы можем применить операции агрегации, чтобы получить суммарные значения, средние значения или любую другую статистику для наших данных.

#pandas #excel

Перейти к посту: https://nerdit.ru/excel-pandas/

Создание чат-бота для Телеграм на Python – это увлекательное занятие, которое открывает перед вами огромные возможности. В этом посте мы рассмотрим основные шаги, которые вы должны произвести для создания своего бота.
https://nerdit.ru/telegram-chat-bot-python/

Привет, друзья! Сегодня я хочу поделиться с вами интересной функцией в библиотеке Pandas - GroupBy. Если вы занимаетесь анализом данных или работаете с таблицами, то, скорее всего, уже слышали об этой мощной функции. Давайте погрузимся в мир группировки данных с Pandas GroupBy и рассмотрим, как она может помочь вам в ваших проектах.
https://nerdit.ru/pandas-groupby/
#pandas

Добро пожаловать в мир Pandas - мощной библиотеки для анализа данных! Сегодня мы рассмотрим, как добавлять и удалять столбцы и строки в Pandas.
https://nerdit.ru/dobavlieniie-i-udalieniie-stolbtsov-i-strok-v-pandas/
#pandas

Привет, друзья! Сегодня я хотел бы поделиться с вами некоторыми шагами, которые помогут вам создать свою первую модель машинного обучения на Python.
https://nerdit.ru/first-ml-model/
#python #ml #sk-learn

Рекомендательные системы - это мощный инструмент, который помогает нам справляться с информационным перегрузкой и находить интересующий нас контент. Они основаны на анализе наших предпочтений и поведения, предлагая нам наиболее подходящие варианты.
https://nerdit.ru/recommend-systems/

В нашем мире информационного изобилия мы часто сталкиваемся с проблемой перегрузки информацией. Статьи, книги, отчеты - все это требует нашего внимания и времени на прочтение.
Но что если бы вы могли получить краткое содержание любого текста, сохраняя при этом все ключевые моменты? Вот где на помощь приходит суммаризация текста - и это то, о чем мы сегодня поговорим.
https://nerdit.ru/maghiia-summarizatsii-tieksta/
#nlp #суммаризация #nltk

Я знаю, у вас мало времени, поэтому TLDR по OpenAI DevDay:

1️⃣ Релизнули ChatGPT-4-Turbo - ускоренную и более дешевую версию.
• Расширили контекст до 128к токенов (это ~300 страниц текста)
• Увеличили лимиты генерации токенов/сек.
• Каждый токен в промпте стал в 3x раза дешевле, а сгенерированные токены - в 2x раза дешевле по сравнению с ChatGPT-4
• База знаний ChatGPT-4-Turbo рсширилась до апреля 2023 (у ChatGPT-4 было до сентября 2021).
• Очень интересно уведеть бенчмарки, насколько пожертвовали качеством генерации у Turbo версии ради ускорения.

2️⃣ Запустили Assistants API - набор no-code инструментов для создания кастомных ботов-ассистентов на основе ChatGPT.
• Ассистенты могут писать и выполнять код, принимать на вход документы и PDF. Возможность грузить картинки добавят позже.
• Это убило много стартапов, которые строили свои продукты вокруг промптинга и предоставления доступа к кастомным агентам.

3️⃣Новые модальности (Vision & Audio):
• Dalle-3 теперь доступна через API.
• Релизнули модель для синтеза речи (TTS). Доступна через API.
• Релиз Whisper-3 - более мощный speech-2-text. Уже в опен-соурсе на GitHub. А также через API.
• ChatGPT теперь может принимать картинки через API.

4️⃣ Анонсировали "GPTs" - возможность создания кастомных версий ChagGPT для разных целей и маркетплейс для них.
• Девелоперы могут продавать свои кастомизированные GPT на централизированном маркетплейсе и получать процентик от ревенью. Типа App Store для ботов.

5️⃣ Copyright Shield - защита от нарушения автораских прав для пользователей Enterprise плана и API. То есть если на пользователя подали в суд за нарешение авторских прав в результате генерации моделями OpenAI, то OpenAI впрягается за пользователя и оплавчивает все судебные издержки.

Видео-выжимка выступлений с основными моментами: тык (19 минут).

@ai_newz