Использование Python для поиска неработающих ссылок на сайте

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

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/

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

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! Сегодня я хочу поговорить о преобразовании типов данных в pandas. Это очень важный аспект работы с данными, так как часто при загрузке данных они могут быть прочитаны не в том формате, который нам нужен для анализа. Например, числа могут быть прочитаны как строки, даты могут быть прочитаны как объекты и так далее. Поэтому преобразование типов данных - это одна из первых задач, которую нужно выполнить при предварительной обработке данных.

Создание DataFrame

Для начала, давайте создадим DataFrame с помощью pandas. В этом примере мы создадим DataFrame, который содержит информацию о командах и их очках:

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({
    'team': ['a', 'b', 'c', 'd'],
    'points': ['3', '7', '8', '9'],
    'date': ['2021-01-01', '2021-02-01', '2021-03-01', '2021-04-01']
})

print(df.dtypes)

В этом DataFrame столбец 'points' имеет тип данных object, потому что мы ввели эти значения как строки. Аналогично, столбец 'date' также имеет тип данных object, хотя эти значения представляют даты.

Преобразование типов данных

Для преобразования типов данных в pandas мы можем использовать метод astype(). Этот метод принимает в качестве аргумента желаемый тип данных и возвращает новый DataFrame с преобразованными типами данных.

df['points'] = df['points'].astype(int)
df['date'] = pd.to_datetime(df['date'])

print(df.dtypes)

Теперь столбец 'points' имеет тип данных int, а столбец 'date' имеет тип данных datetime64[ns], что является стандартным типом данных для дат в pandas.

Всем привет!
Запостил отдельную страницу по Pandas на сайте https://nerdit.ru/pandas-full-guide/
Эта страница предназначена для удобной навигации по статьям на тему pandas, которое поможет как начинающим, так и опытным аналитикам данных освоить этот инструмент.

Pandas – это мощная библиотека для анализа данных на языке программирования Python, которая предоставляет структуры данных и инструменты для эффективной работы с табличными данными. Она широко используется в различных областях анализа данных, от финансового моделирования до искусственного интеллекта.
#pandas

Всем привет! Вчера вышла новая статья про распознавание печатей на документах с помощью библиотеки CV2.

Распознавание и классификация печатей на изображениях имеет широкий спектр применений, от автоматизации процессов до обеспечения безопасности. В данной статье мы рассмотрим методы обнаружения круглых и треугольных печатей с использованием алгоритмов обработки изображений и компьютерного зрения.
https://nerdit.ru/priedielieniie-krughlykh-i-trieugholnykh-piechatiei/

Привет! Сегодня расписал свой опыт визуализации данных с помощью Matplotlib и Seaborn.
Эти инструменты позволяют создавать красивые и информативные графики, которые помогают лучше понять и проанализировать данные.

https://nerdit.ru/vizualizatsiia-dannykh-s-pomoshchiu-matplotlib-i-seaborn/
#python #pandas

Привет! Меня зовут Семён, я работаю в сфере ML и аналитики данных и пишу в блог nerdit.ru статьи о своем опыте и том, что может пригодиться начинающим в начале пути изучения больших данных и машинного обучения.

Если вам интересны эти направления, буду рад вашей подписке на канал, откликам и комментариям 😊
Будем знакомы 🖖

Я работаю в области машинного обучения уже несколько лет и за это время успел попробовать множество различных инструментов и библиотек. Однако, одной из самых полезных и часто используемых мной библиотек остается Pandas.
Расписал какие методы использую в статье: https://nerdit.ru/ispolzovaniie-pandas-v-mashinnom-obuchienii/ и это статья стала последней в полном гайде по пандас
#pandas

Всем привет!

Накидайте тем в комментариях для видео обзора, хочу попробовать записать, посмотреть как такой формат зайдет 😊🙏

Можно про питон, про инструменты, про ML и т.п.

Привет! Тут вышло интересное видео, про ИИ для широкого понимая как там все работает. И немного размышлений на тему будущего ИИ и нас с вами.

https://youtu.be/1A_9slmQx8M?si=yOqWIPuLXOT0Aguz

Всем привет!
Начинаю цикл статей на тему машинного обучения с использованием библиотеки scikit-learn, она будет понятна и новичками, поэтому выбор пал на неё.
Собрал сводную страницу https://nerdit.ru/scikit-learn/ с содержанием статей, которые будут выходить раз в день-два.

Первая статья уже вышла)
https://nerdit.ru/chto-takoie-scikit-learn-i-dlia-chiegho-on-ispolzuietsia/
Накидайте огоньков, кому интересна эта тема 🙏

Как специалист по анализу данных и машинному обучению, я часто использую библиотеку scikit-learn в своей работе. Эта библиотека стала моим незаменимым инструментом благодаря своим многочисленным особенностям и преимуществам.

Одной из главных особенностей scikit-learn является ее обширная коллекция алгоритмов машинного обучения. Библиотека предоставляет реализации для широкого спектра задач, таких как классификация, регрессия, кластеризация и снижение размерности. Это позволяет мне быстро экспериментировать с различными алгоритмами и находить наиболее подходящий для моей задачи.

Дальше читаем статью https://nerdit.ru/osnovnyie-osobiennosti-i-prieimushchiestva-bibliotieki-scikit-learn/ и велком обсуждать в комментариях)

В своей работе в области машинного обучения я сталкиваюсь с различными типами задач, каждая из которых требует своего подхода. Три основных типа задач, с которыми я чаще всего имею дело - это классификация, регрессия и кластеризация.

⚡Что это такое и чем они отличаются читайте в новой статье:

https://nerdit.ru/tipy-zadach-mashinnogho-obuchieniia-klassifikatsiia-rieghriessiia-klastierizatsiia/

#sklearn

Все начинающие саентисты сталкиваются с первым обучением модели на тестовой выборке и дальнейшей проверке её точности на тестовой. Такой подход используются довольно часто.
Как разделять эти выборки и что это такое читайте в новом посте 🔥
Если будут вопросы, задавайте в комментариях, с удовольствием помогу разобраться 🤓

Загрузка и предобработка данных - это первый и очень важный этап в любом проекте по анализу данных или машинному обучению. От качества данных напрямую зависит конечный результат. Поэтому я всегда уделяю много внимания этому процессу.

Данные могут храниться в различных форматах - CSV, JSON, XML, базах данных и др. Чаще всего мне приходится работать с форматами CSV и JSON.

https://nerdit.ru/zaghruzka-i-priedobrabotka-dannykh/
#sclearn

Привет, всем! Сегодня я хочу поделиться с вами интересной темой из мира машинного обучения и анализа данных - это алгоритмы рекомендаций.

Вы, наверняка, сталкивались с рекомендательными системами в интернет-магазинах, потоковых сервисах музыки и видео, социальных сетях и т.д. Они помогают нам находить новые товары, фильмы, музыку и людей, которые могут нас заинтересовать.

Существует множество алгоритмов рекомендаций, но я хочу рассказать о двух наиболее популярных: коллаборативной фильтрации и контентной фильтрации.

Коллаборативная фильтрация основана на идее, что люди, которые имеют схожие предпочтения в прошлом, скорее всего, будут иметь схожие предпочтения в будущем. Алгоритм анализирует историю поведения пользователей и находит схожие профили, чтобы рекомендовать товары или контент, которые понравились другим пользователям с похожими вкусами.

Контентная фильтрация, с другой стороны, основана на анализе характеристик товаров или контента. Алгоритм анализирует описания, теги, метаданные и другую информацию о товарах или контенте, чтобы рекомендовать похожие вещи, которые могут заинтересовать пользователя.

Оба алгоритма имеют свои преимущества и недостатки, и выбор между ними зависит от конкретной задачи и данных, которые доступны для анализа.

#теория
Если у вас есть вопросы или комментарии, я буду рад ответить на них.

Немного статистикой по блогу nerdit.ru, который я запустил в начале года.

Где-то с марта месяца активно пишу статьи и стараюсь выкладывать раз в день в одно и то же время.

Такая стратегия позволила "прикормить" поисковых ботов и начать лучше ранжироваться в поиске, а так же попадать в быстрые ответы Google.

Интересно вам будет про такое читать тут, если иногда буду делиться информацией? 😊

#proблог