Cotygodniowa dawka linków, czyli archiwum newslettera Dane i Analizy
Pisanie newsletterów (oraz postów na bloga) jest proste - robi się to mniej więcej tak:
Obrazek ten pochodzi z wpisu Robina Moffatta (polecam jeżeli myślisz o pisaniu bloga lub pojedynczych tekstów o programowaniu, albo po prostu dokumentacji). Proces wygląda tak samo - czy są wakacje czy ich nie ma.
A iż jestem w trakcie urlopu to pozwólcie, iż dzisiaj na tym zakończymy wstęp.
#ai_ml
Using a Keras Tuner for Hyperparameter Tuning of a TensorFlow Model
Hyperband Tuner użyty do doboru najlepszych parametrów dla przygotowanego modelu opartego i sieć neuronową
#analiza_danych_koncepcje
How You Should Validate Machine Learning Models
Dlaczego należy walidować model? W skrócie: aby zbudować (potwierdzić) zaufanie do modelu.
#analiza_danych_projekty
MNIST Image Reconstruction Using an Autoencoder
Idea autoenkoderów wyjaśniona na przykładzie zestawu manualnie pisanych liczba (zestaw MNIST)
#architektura
Decentralizing the Practice of Architecture at Xapo Bank
Xapo zostało założone jako dostawca usług Bitcoin i przekształciło się w bank internetowy. Podczas tej transformacji firma musiała ponownie ocenić swoje oprogramowanie i ustalić architekturę, która pokieruje jej przyszłością.
#bazy_danych
Vector Database: Concepts and examples
Bazy wektorowe - co to i po co to? Oraz jak ich użyć na prostym przykładzie w Pythonie
Database Normalization: A Step-By-Step-Guide With Examples
Projektując bazę danych, nie zawsze jesteśmy w stanie przewidzieć wszystkie konsekwencje użytej struktury danych. Dlaczego zwykle powinieneś rozbić dane np. na 3-4 tabele i stosować połączenia między nimi, a nie np. zbudować jedną, dobrze zaprojektowaną tabelę? Koniecznie poczytaj o anomaliach z insertami, updatami i deletami.
#big_data
Microsoft Fabric: An End to End Implementation
Cały cykl życia danych pozyskiwania danych z SharePoint i Azure Blob Storage, przez wzorzec Lakehouse, a na koniec do etapu raportowania. Wszystko przy użyciu Microsoft Fabric.
#chatgpt
Utilizing ChatGPT for Easy Python Data Cleaning and Visualization
Jak użyć czatu GPT do przygotowania kodu czyszczącego dane i rysującego mapki z tymi danymi?
The OpenAI Python Library & 5 Remarkable Things ChatGPT Can Do With Hands-On Examples In Python!
Czy można użyć ChatGPT z poziomu kodu? Można. Tutaj znajdziesz przepisy jak
#devops
Deploy a Postgres DB on Kubernetes
Postaw sobie bazę PostgreSQL na Kubernetesie
Building a Flink Self-Serve Platform on Kubernetes at Scale
Postaw sobie Flinka na Kubernetesie
#python
Advanced Python Mastery
To nie jest wstęp do programowania w Pythonie, bardziej zestaw dla średnio zaawansowanych. Autor zakłada, iż programować już umiesz, a teraz chcesz się tylko doskonalić. Cały kurs to jeden duży plik PDF i zbiór zadań do niego.
Writing a 6502 emulator in Python
Emulacja procesora znanego z pierwszych komputerów 8-bitowych (pierwsze Atari, Commodore czy też Apple) w Pythonie
Python Tkinter GUI Design Using ttkbootstrap
Trzy i pół godziny o tym jak robić GUI w Pythonie. Chcesz zbudować aplikację na komputer i nie wiesz jak przygotować dla niej interface użytkownika? To będzie dla Ciebie!
#r
Generate multiple presentations with Quarto parameters
Gdyby tak generować na przykład prezentacje albo raporty z jednego szablonu, a tylko parametrem określającym rok albo np. województwo sterować zawartością?
#wizualizacja_danych
Five charts that changed the world
BBC przygotował bardzo treściwy 5 minutowy klip z listą kilku wykresów, które wpłynęły w największym stopniu na świat.
#środowisko_pracy
Learn Git through Practical Examples
Git dla data scientistów
Setting Python Development Environment with VScode and Docker
Pisz kod w kontenerach Dockera, ale wcześniej przygotuj sobie kompletne środowisko
Zestawienie linków przygotowuje automat, wybacz więc wszelkie dziwactwa ;-)
