AI_ML

В мире, где данные — это новая нефть, разработка и тестирование приложений для анализа и прогнозирования сталкиваются с фундаментальной проблемой: где взять качественные, безопасные и разнообразные данные? Реальные данные могут быть конфиденциальными (согласно GDPR, CCPA и другим законам), неполными, несбалансированными или просто недоступными на ранних этапах разработки. Решение этой проблемы — синтетические данные. Это искусственно сгенерированная информация, которая математически и статистически отражает свойства реальных данных, но не содержит никакой реальной, конфиденциальной информации...

При создании даже небольшого приложения для анализа данных, код имеет тенденцию быстро разрастаться. Вся логика, смешанная в одном файле app.py — загрузка данных, их обработка, построение графиков, элементы интерфейса — превращается в так называемый "код-спагетти". Его сложно читать, невозможно тестировать и практически нереально поддерживать или расширять. Решение этой проблемы — модульная разработка. Это подход, при котором приложение разбивается на небольшие, независимые и взаимозаменяемые части (модули), каждая из которых отвечает за одну конкретную задачу...

Отлично, давайте подробно разберем, зачем нужны файлы .env и .env.example, и как правильно организовать работу с ними на GitHub на примере вашего Python-приложения для анализа данных с использованием API больших языковых моделей (LLM). Это фундаментальная концепция в современной разработке, которая помогает сделать ваше приложение безопасным, гибким и удобным для совместной работы. Представьте, что вы пишете код для подключения к API от OpenAI. Ваш код может выглядеть так: В чем здесь катастрофические проблемы? Решение: Отделить конфигурацию (особенно секретную) от кода...

В мире разработки программного обеспечения, README.md — это не просто файл, а лицо вашего проекта. Это первое, что увидят пользователи, другие разработчики и потенциальные работодатели, заглянув в ваш репозиторий на GitHub, GitLab или любой другой платформе. Хорошо написанный README может значительно повысить интерес к вашему проекту, упростить его использование и привлечь новых контрибьюторов. Представьте, что вы нашли на улице интересный гаджет, но без инструкции. Вы не знаете, что это, как его включить и чем он может быть вам полезен...

Привет, аналитики и Data Science специалисты! Часто ли вы сталкиваетесь с задачей не просто проанализировать данные, но и наглядно представить результаты заказчику? Стандартные отчеты и презентации — это хорошо, но интерактивный дашборд, где клиент сам может "поиграть" с данными, производит совершенно иное впечатление. Сегодня я расскажу о Streamlit Cloud — платформе, которая позволяет абсолютно бесплатно и всего за несколько минут развернуть ваши Python-скрипты для анализа данных в виде интерактивных веб-приложений...

Git — это система контроля версий, которая является стандартом в современной разработке. Она позволяет отслеживать все изменения в коде, возвращаться к предыдущим версиям, работать в команде и не бояться "всё сломать". Это руководство проведет вас через все необходимые шаги, начиная с самой первой настройки. Предполагается, что у вас уже установлен Git, есть аккаунт на GitHub и вы создали там пустой репозиторий. Прежде чем вы начнете клонировать репозитории и писать код, необходимо представиться системе Git...

Это руководство описывает создание полного CI/CD-пайплайна. Конечная цель: каждое изменение в main ветке вашего GitHub-репозитория автоматически обновляет ваше Streamlit-приложение, работающее на сервере в Yandex Cloud в виде Docker-контейнера. Технологический стек: Эта часть остается базовой, но мы сразу адаптируем docker-compose.yml под Yandex Container Registry. docker-compose.yml (Обновлено): Этот файл сразу будет указывать на ваш будущий образ в Yandex Container Registry. Вам нужно будет позже заменить ВАШ_REGISTRY_ID на реальный ID...

Привет! Вы решили создать свое первое серьезное приложение для анализа данных на Streamlit и для этого смотрите на GitHub. Отличный выбор! Это стандарт индустрии и лучший друг разработчика. Давайте используем ваш скриншот как карту и разберемся, что здесь к чему. То, что вы видите на скриншоте — это главный экран репозитория. Слева мы видим список файлов и папок в проекте. Давайте посмотрим на самые важные для вашего будущего Streamlit-приложения: Теперь посмотрим на вкладки вверху. Это ваша панель управления проектом...

Предварительная обработка данных (data preprocessing) — это, возможно, самый важный и трудоемкий этап в любом проекте по анализу данных или машинному обучению. Качество вашей модели или анализа напрямую зависит от качества данных, которые вы в неё подаете. Существует золотое правило: "Мусор на входе — мусор на выходе" (Garbage In, Garbage Out). Этот гайд проведет вас через стандартный и логически выверенный процесс подготовки данных с использованием популярных библиотек Python, таких как Pandas, NumPy и Scikit-learn...

В мире анализа данных и машинного обучения создание интерактивного веб-приложения для демонстрации результатов стало стандартом де-факto. Streamlit — это фантастический фреймворк на Python, который позволяет специалистам по данным с легкостью превращать свои скрипты в красивые и функциональные веб-интерфейсы. Однако, когда дело доходит до развертывания (деплоя) этих приложений, возникает множество проблем: конфликты зависимостей, различия в окружении и сложности с масштабированием. Именно здесь на сцену выходит Docker...

В мире разработки программного обеспечения, и в частности в анализе данных, создание работающего кода — это лишь половина дела. Вторая, не менее важная половина — это обеспечение его надёжности, читаемости и долгосрочной поддерживаемости. Именно здесь на сцену выходят автоматизированные тесты и анализ синтаксиса. Эта статья — ваше полное руководство по внедрению практик тестирования в проекты на Streamlit. Мы разберёмся: Представьте, что вы построили сложный конвейер для обработки данных: он загружает файл, очищает его, строит модели, рисует графики...

В мире больших языковых моделей (LLM), таких как Gemini, умение правильно составить запрос, или промпт, становится ключевым навыком. Качественный промпт — это не просто вопрос, а подробное техническое задание, которое направляет модель к созданию именно того результата, который вам нужен. Нечеткий запрос приведет к общему и, скорее всего, бесполезному ответу. Точный и детализированный промпт, напротив, позволит сгенерировать сложный код, синтетические данные или даже целое приложение. В этой статье...