PyDaCon meetup Mail.ru ग्रुप में: 22 जून

22 जून Mail.ru ग्रुप सम्मेलन के आयोजकों PyCon Russia और PyData Moscow meetup के साथ एक संयुक्त बैठक करता है। आपके लिए 2 खंड प्रतीक्षा कर रहे हैं: पायथन पर रिपोर्ट, जिसकी रचना PyCon Russia और PyData-track से PyData मास्को मीटअप की रिपोर्ट की एक सामान्य सूची के आधार पर बनाई गई थी। कार्यक्रम का कार्यक्रम: मुख्य, तकनीकी रिपोर्ट, प्रश्नोत्तरी और बहुत सारे उपयोगी संचार।

मुख्य वक्ता: "एमएल-स्कूल डेटागैम और लामोदा के उदाहरण पर जुपाइटरहब का उपयोग 100% तक कैसे करें"
पेट्र एर्मकोव, लामोदा के वरिष्ठ डेटा वैज्ञानिक और डेटागाइम में डेटा कोच

दो साल से अधिक समय पहले मैंने ज्यूपिटर 100% का उपयोग करने के बारे में बात की थी । लेकिन अगर आप अकेले नहीं हैं तो क्या होगा? ML, या 15 की RND टीम का अध्ययन करने वाले 20 छात्रों को एक मशीन पर कैसे प्राप्त करें? तैयार व्यंजनों, सिफारिशों और एकत्र रेक।

पायथन ट्रैक:
"एसक्यूएल बोटकैनेकी: स्केलिंग करते समय अड़चनें खोजना और खत्म करना"
मिखाइल नोविकोव, लीड डेवलपर, फास्टट्रैक (fstrk.io)

आप एक नई परियोजना शुरू कर रहे हैं। वेब फ्रेमवर्क स्थापित करें, ORM फ्रेमवर्क, मॉडल लिखें, डेटाबेस क्वेरी बनाएं। सब ठीक चल रहा है। फिर 100,000 उपयोगकर्ता आपके पास आते हैं - और परियोजना लोड के तहत क्रैश हो जाती है। आपकी हरकतें?

हमारी छह महीने पहले ऐसी स्थिति थी। मैं आपको बताऊंगा कि हमने इसका एक तरीका कैसे निकाला, इसमें बाधाओं, सेवाओं को खोजने के लिए हमारे दृष्टिकोण दिखाएं जो इसमें मदद करते हैं। और मैं समझाऊंगा कि वेनिला ओआरएम बुराई क्यों है।

"Aiopg और asyncpg प्रौद्योगिकियों की तुलना"
एलेआई-फ़ेबल्स / एआईओपीजी के प्रमुख डेवलपर एलेक्सी फ़िरसोव

आइए देखें कि कैसे दो पूरी तरह से अलग-अलग प्रौद्योगिकियां हैं aopopg और asyncpg काम करते हैं - आइए देखें कि वे कैसे काम करते हैं। क्या महत्वपूर्ण है, हम गति की तुलना नहीं करेंगे।

PyData मास्को मीटअप ट्रैक:
"एनएलपी परियोजना में पाइपलाइन डिजाइन"
विटाली रेडेंको, डेटा साइंटिस्ट, यूस्कैन

रिपोर्ट में, हम विश्व की सर्वोत्तम प्रथाओं (एलेनएनएलपी) और अपने स्वयं के अनुभव पर ध्यान केंद्रित करेंगे। हम आपको बताएंगे कि अपनी पाइपलाइन और इसके प्रत्येक घटक की विशेषताओं को कैसे तैयार किया जाए: आने वाले डेटा को कैसे प्रारूपित करें, डेटासेट के हिसाब से कैसे करें, शब्दकोश क्या होना चाहिए, डेटा तैयार करना, आदि। वास्तविक समस्याओं के उदाहरण दिए जाएंगे और यह दिखाया जाएगा कि यह प्रतिलिपि प्रस्तुत करने योग्यता और आगे की आसानी में मदद करता है। का उपयोग करें।

“हम नीचे और ब्लेंडिम बहते हैं। लोकप्रिय पायथन लाइब्रेरीज़ पार्स करना »
दिमित्री बुस्लोव

रिपोर्ट में, हम पहनावा के गठन के लिए सबसे लोकप्रिय पुस्तकालयों के बारे में बात करेंगे। चलो स्केलेर-ई में सरल पहनावा के साथ शुरू करते हैं, फिर मैन्युअल रूप से कोड की एक जोड़ी में सबसे सरल स्टैकिंग को इकट्ठा करते हैं, और फिर सबसे लोकप्रिय पुस्तकालयों पर विचार करते हैं: वेकस्टैक, हेमी, पिस्टैकनेट, एमएलएक्सटेंड, एमएलन्स।

PyMC3 - पायथन में बेयसियन स्टैटिस्टिकल मॉडलिंग, मैक्सिम कोचुरोव, PyMC Dev / Samsung AI / Skoltech

बेयसियन आँकड़े हाल ही में गहन शिक्षा के संदर्भ में चर्चा करने लगे। दुर्भाग्य से, यह मानक मशीन लर्निंग दृष्टिकोणों पर अपना मुख्य लाभ छिपाता है। ब्लैक-बॉक्स मॉडल के विपरीत, व्हाइट-बॉक्स मॉडलिंग के लिए बायेसियन दृष्टिकोण। व्हाइट-बॉक्स अच्छा और बुरा दोनों है। विश्लेषक को समस्या की प्रकृति को पूरी तरह से समझने के लिए आवश्यक है, केवल तभी बायेसियन दृष्टिकोण का उपयोग पूरी क्षमता से किया जाता है। यह हमें न केवल "डेटा हमें बताता है", बल्कि यह भी बताता है कि "सामान्य ज्ञान हमें क्या बताता है"। रिपोर्ट इस बात पर चर्चा करेगी कि यह सब कब और क्यों आवश्यक है और अजगर में इस तरह के विश्लेषण का संचालन और व्याख्या कैसे करें।

'' किट्टी, किटी, मैं KES के माध्यम से श्वास ', या वे रैप के प्रशंसकों क्या कहते हैं: सामयिक अनुकरण के लिए अजगर टिप्पणी VKontakte "
दिमित्री सर्गेव , अल्टो विश्वविद्यालय / डेटागैम

हम VKontakte और YouTube API का उपयोग करके 10 मिलियन टिप्पणियों को इकट्ठा करने का तरीका दिखाएंगे, देखें कि उपयोगकर्ता विभिन्न संगीत शैलियों के बारे में क्या बात कर रहे हैं, और इस तरह के महत्वपूर्ण सवालों के जवाब दें:

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प्रतिभागियों और पंजीकरण की सभा: 11:00। रिपोर्टों की शुरुआत: 12:00।
पता: लेनिनग्रैडस्की प्रॉस्पेक्ट 39, पृष्ठ 79।

पंजीकरण फॉर्म में , इंगित करें कि आप किस अनुभाग में जाने की योजना बना रहे हैं: पायथन- या पीडा-ट्रैक। एक ट्रैक पर पंजीकरण दूसरे पर जाने पर रोक नहीं है।