Big Data в 2025: Как изменились технологии работы с данными и что нас ждет дальше?

Большие данные — не просто модное слово, которое сейчас звучит из каждого утюга. Это один из главных инструментов для более глубокой аналитики спроса, принятия стратегически правильных решений и прогнозирования будущих тенденций в проекте.

IoT, искусственный интеллект и облачные решения развиваются каждый день. Объёмы информации, с которой необходимо работать, только растут. А значит, появляется новая задача — научиться работать с информацией для прогнозирования всех возможных изменений и увеличения продаж.

Сегодня рассмотрим 5 главных Big Data решений, которые стоит изучить каждому, кто хочет развивать себя и свой проект.

Подробнее👇

#статьи

@python_practics

Внимание! - Вопрос!

Что делают методы tell и seek?

Метод tell() возвращает текущую позицию считывания/записи в файле. Метод seek(offset, whence) устанавливает её. Параметр offset задаёт отступ, а whence – точку, от которой данный отступ считается: io.SEEK_SET(0) – начало файла, io.SEEK_CUR(1) – текущая позиция, io.SEEK_END(2) – конец файла.

#вопросы_из_собеседований

@python_practics

Simple Fighting Game на Python

Полный код можно посмотреть по ссылке👇

#sandbox

@python_practics

Задача:

Завершите решение так, чтобы функция разбивала регистр camel, используя пробел между словами.

Пример:

"camelCasing"  =>  "camel Casing"
"identifier"   =>  "identifier"
""             =>  ""

#задачник

@python_practics

Fizz Buzz

Это тест, в котором нам нужно написать программу, что печатает числа от 1 до 100. Но для чисел, кратных трем, выведет «Fizz» вместо числа, а для кратных пяти выведет «Buzz». (если кратно и трем, и пяти, то выводится, соответственно, FizzBuzz).

Похоже, нам нужно использовать циклы и несколько операторов if-else. Если вы попытаетесь сделать это на любом другом языке, то вам, возможно, придется написать до 10 строк кода. Но используя python, мы сможем реализовать FizzBuzz всего одной строкой кода.

👍 - если было полезно

#полезные_сниппеты

@python_practics

Внимание! - Вопрос!

Что делают StringIO и BytesIO?

Классы io.StringIO и io.BytesIO, представляют собой потоки для считывания и записи в строки или байтовые строки в памяти. Они могут быть использованы для того, чтобы использовать строки и байтовые строки в качестве текстовых и бинарных файлов.

#вопросы_из_собеседований

@python_practics

OpenCV

Коммерческая библиотека компьютерного зрения и машинного обучения с открытым исходным кодом, в состав которой входит более 2500 высокооптимизированных алгоритмов. Это позволяет OpenCV выполнять практически любые задачи в сфере обработки изображений и видео, включая обнаружение и отслеживание объектов, распознавание лиц на фотографиях и видео.

Особенности OpenCV:

• Кроссплатформенность и поддержка графических процессоров.
• Оптимизирована для коммерческих приложений CV и ML, работающих в реальном мире и в реальном времени.
• OpenCV изначально была написана на C++, что дает высокую производительность.
• Использует массивы Numpy для выполнения операций.
• Расширенное приложение для 3D-объектов.
• Отсутствие подробной документации и кодов обработки ошибок могут усложнить освоение библиотеки новичками.

Подробнее👇

#фреймворки_библиотеки

@python_practics

Нахождение факториала

Факториал - это произведение целого числа и всех целых чисел в порядке перед ним.

👍 - если было полезно

#полезные_сниппеты

@python_practics

Python 1.0.0 вышел 31 год назад: с чего всё начиналось

31 год назад, 27 января 1994 года, Гвидо ван Россум объявил о выпуске Python 1.0.0.

Тогда это был просто ещё один скриптовый язык, но с амбициозной целью — упростить программирование и сделать код более читаемым.

Python уже в первой версии предлагал ключевые особенности, которые позже сделали его одним из самых популярных языков в мире.

В числе главных преимуществ: объектно-ориентированный подход, автоматическое управление памятью, работа с ассоциативными массивами (словари), исключения и модули.

Подробнее👇

#статьи

@python_practics

Python Senior Developer

#мемчики

@python_practics

Mastering TensorFlow 2.x: Implement Powerful Neural Nets across Structured, Unstructured datasets and Time Series Data

Чему вы научитесь:

• Разработке нейронных сетей с TensorFlow 2.x;
• Обработке различных типов данных в глубоком обучении;
• Созданию моделей для временных рядов;
• Оптимизации и развертыванию моделей;
• Работе с продвинутыми архитектурами нейронных сетей.

"Mastering TensorFlow 2.x" поможет вам освоить современные техники глубокого обучения с использованием TensorFlow.

Книга в формате pdf👇

#курсы_книги

@python_practics