Cotygodniowa dawka linków, czyli archiwum newslettera Dane i Analizy
Dzisiaj dwa raporty o AI. Pierwszy to bardziej zbiór krótkich esejów... gdzie prawie każdy prowadzi do rozbudowanego notebooka z szerszym komentarzem, wykresami i - jak to w Kaggle bywa - kodem. W Kaggle, bo to AI Report 2023 od Kaggle właśnie.
Drugi raport to State of AI Report 2023 od Air Street Capital. To opublikowany już szósty raz roczny raport o stanie sztucznej inteligencji. Ponad 160 stron, obejmujących:
Badania: Przełomy technologiczne i ich możliwości Przemysł: Obszary komercyjnego zastosowania sztucznej inteligencji i jej wpływ na biznes Polityka: regulacje dotyczące sztucznej inteligencji, jej implikacje gospodarcze i ewoluująca geopolityka sztucznej inteligencji Bezpieczeństwo: identyfikacja i łagodzenie katastrofalnych zagrożeń, jakie mogą dla nas stanowić przyszłe wysoce wydajne systemy sztucznej inteligencji Prognozy: to, w co wierzymy, iż się wydarzy, oraz przegląd wyników, aby zachować uczciwość
#ai_ml
Image Segmentation: An In-Depth Guide
Segmentacja obrazów - czyli skąd komputer wie w którym miejscu na zdjęciu jest kotek?
The Practical Guides for Large Language Models
Potężny zbiór wiedzy (taki hub - rozprowadzacz) o modelach językowych
#airflow
Python Sensor in Airflow
Zanim przejdziesz do kolejnych zadań, upewnij się, iż spełniony został określony warunek. Czyli jak w DAGu zapewnić czekanie aż coś się wydarzy?
#analiza_danych_koncepcje
Feature Selection Techniques in Machine Learning
Model nauczony na bardziej sensownych (więcej znaczących) cechach będzie lepszy. Które więc cechy wybrać?
Class Imbalance: Exploring Undersampling Techniques
Dowiedzmy się o undersamplingu i o tym, jak pomaga rozwiązać nierównowagę klas
#bazy_danych
Indexing in SQLAlchemy: Enhancing Database Performance
Tak naprawdę o zakładaniu indeksów w bazach relacyjnych. Tutaj przy użyciu SQLAlchemy
#big_data
Data Engineering End-to-End Project — Spark, Kafka, Airflow, Docker, Cassandra, Python
W jednym z "sąsiednich" tekstów mowa o tym co powinien wiedzieć i czym się zajmuje inżynier danych. A przepis na naukę tego wszystkiego tutaj, na przykładzie bardzo konkretnego (i dość powtarzalnego) projektu.
Trino Conference Tokyo 2023 - YouTube
Dwugodzinne podsumowanie Trino Conference sprzed kilku dni.
#ciekawostki
Jak śledzą nas strony internetowe partii politycznych?
Jak pod względem prywatności i zgodności z przepisami prezentują się strony WWW partii politycznych?
What is in that .git directory?
Co zawiera katalog .git oraz co tam w środku się dzieje?
Cloud Costs Every Programmer Should Know
Chcesz wystartować z własnym projektem i postanawiasz od razu zacząć budowę infrastruktury w chmurze. Jest tanio, fajnie i szybko... tak długo, jak projekt jest mały i hobbystyczny. Później koszty zaczynają rosnąć. Jak oszacować, ile będzie kosztować Cię utrzymanie projektu przy jego mocnym skalowaniu?
#devops
Dockerize Your Databases
Bardzo dobre wprowadzenie do tematu kontenerów i dokeryzacji na przykładzie serwera MySQL
#management
How to Become a Data Engineer?
Kim jest Data Engineer, co robi i co powinien umieć?
#programowanie_ogólnie
How to Write Documentation for Your Data Science Projects
Pisanie kodu to nie tylko funkcje i pętle, ale też bardzo dużo dokumentacji. Tutaj przeczytasz o tym jak zarządzić taką dokumentacją na przykładzie modelu ML
#python
Pytest Mastery: Unleashing Advanced Testing Techniques in Python
Znajdziesz tutaj sporo o testowaniu w Pythonie, a na pewno więcej niż tylko napisanie testu jednostkowego i jego uruchomienie.
API Testing with pytest
Skoro jesteśmy przy testowaniu - to zawęźmy to do testowania API
How to Extend Pandas DataFrames with Custom Methods to Supercharge Code Functionality and Readability
Czy pandasowy data frame (jako klasa) może być rozszerzony o dodatkowe metody? Może i tutaj znajdziesz przepis jak to zrobić.
Python Microservices
W Pythonie też można pisać aplikacje oparte na mikroserwisach. Tutaj dowiesz się o ogólnych założeniach i dobrych praktykach
GraphQL with Django: The Complete Guide to Building Efficient APIs
Odpowiadamy na zapytania GraphQL w API zbudowanym w Django. Spore wprowadzenie w temat GraphQL na początek, a potem jazda z konkretami
Building a Real-Time Auction Platform with Django Channels
Platforma do handlu real-time, zbudowana w Django
7 Best Python ORM Libraries You Should Know
Zamiast pisać kwerendy w SQL możesz użyć narzędzi ORM. A W Pythonie do dyspozycji masz kilka (a wszyscy i tak używają SQLAlchemy)
#wizualizacja_danych
Remind readers of the colors in your data visualization
Masz kolorowe wykresy na dashboardzie? Super, ale pamiętaj iż ludzki mózg zapamięta, iż określona kategoria (np. dane z konkretnego roku) ma konkretny kolor.
Zestawienie linków przygotowuje automat, wybacz więc wszelkie dziwactwa ;-)
