Переменные в Scala
#Scala
Переменные — это просто место хранения. Каждая переменная известна по своему имени и хранит некоторую известную и неизвестную часть информации, известную как значение. Таким образом, можно определить переменную по ее типу данных и имени, тип данных отвечает за выделение памяти для переменной. В Scala есть два типа переменных:
#Scala
Переменные — это просто место хранения. Каждая переменная известна по своему имени и хранит некоторую известную и неизвестную часть информации, известную как значение. Таким образом, можно определить переменную по ее типу данных и имени, тип данных отвечает за выделение памяти для переменной. В Scala есть два типа переменных:
Думаешь, Data Science не для всех? Убедись, что для разработки искусственного интеллекта достаточно базовой арифметики! Попробуй свои силы на бесплатном интенсиве от Skillbox.
Регистрация по ссылке: 🔜 https://clc.am/FjD48Q.
Опыт в программировании для участия не нужен!
Что тебя ждёт?
💡 Участвуй в интенсиве и убедись, что Machine Learning — профессия будущего, доступная каждому!
Регистрация по ссылке: 🔜 https://clc.am/FjD48Q.
Опыт в программировании для участия не нужен!
Что тебя ждёт?
⚙ Экспресс-введение в Python.⚙ Работа с библиотеками Matplotlib и Scikit-Learn.⚙ Загрузка и визуализация данных.⚙ Построение модели от начала до конца.⚙ Оценка качества полученной модели. ⚙ Подарки от Skillbox и издательства МИФ.💡 Участвуй в интенсиве и убедись, что Machine Learning — профессия будущего, доступная каждому!
Наука о данных: необходимые навыки
#Hadoop
Наука о данных — это междисциплинарная область научных методов, процессов, алгоритмов и систем для извлечения знаний или знаний из данных в различных формах, структурированных или неструктурированных, аналогичных интеллектуальному анализу данных.
Big Data Analytics или Data Science — это очень распространенный термин в ИТ-индустрии, потому что все знают, что это какой-то причудливый термин, который поможет нам справиться с таким огромным количеством данных, которые мы генерируем в наши дни.
Давайте выясним, какие навыки необходимы:
#Hadoop
Наука о данных — это междисциплинарная область научных методов, процессов, алгоритмов и систем для извлечения знаний или знаний из данных в различных формах, структурированных или неструктурированных, аналогичных интеллектуальному анализу данных.
Big Data Analytics или Data Science — это очень распространенный термин в ИТ-индустрии, потому что все знают, что это какой-то причудливый термин, который поможет нам справиться с таким огромным количеством данных, которые мы генерируем в наши дни.
Давайте выясним, какие навыки необходимы:
Kotlin if-else выражения
#Kotlin
Принятие решений в программировании аналогично принятию решений в реальной жизни. В программировании также определенный блок кода должен выполняться, когда выполняется какое-то условие. Язык программирования использует управляющие операторы для управления потоком выполнения программы на основе определенных условий. Если условие истинно, то оно входит в условный блок и выполняет инструкции.
#Kotlin
Принятие решений в программировании аналогично принятию решений в реальной жизни. В программировании также определенный блок кода должен выполняться, когда выполняется какое-то условие. Язык программирования использует управляющие операторы для управления потоком выполнения программы на основе определенных условий. Если условие истинно, то оно входит в условный блок и выполняет инструкции.
Онлайн-форум “INFADAY 2020. Как обеспечить готовность цифровых организаций“
Когда: 24 сентября 2020 года, с 10:00 до 17:30 по Москве.
Где: онлайн.
Стоимость: бесплатно
О мероприятии:
Текущая ситуация стала вызовом для всех сфер бизнеса и коснулась каждой компании. Мы обобщили самые частые запросы, которые к нам поступают, и организовали онлайн-форум для их обсуждения. На форуме выступят эксперты DIS Group и представители международных лидирующих компаний: Банк ВТБ, Теле2, Онлайн-кинотеатр ivi, Сбербанк, банк Монте дей Паски ди Сиена, Lamoda, Утконос, и других.
Среди проблем, которые будут обсуждаться на форуме:
❓Кратчайший путь к цифровой организации с помощью данных.
❓Как оценить уровень Data Excellence в организации.
❓Что важно учесть и не упустить при планировании и реализации Data Strategy.
❓Какие технологии необходимы, чтобы поддержать стратегию.
❓Как бизнес-пользователю сделать правильный заказ на данные.
❓«Я могу найти данные сам». Self-service для бизнес-пользователей, или как получить данные без обращения в ИТ.
❓Какие данные есть в системах и насколько они достоверны — инструменты оценки.
❓Классификация и терминология — сокращение времени на подготовку качественной отчетности.
❓Более точные прогнозы, более результативные предложения для клиентов.
❓Контроль доступа к данным — технологические возможности актуальны как никогда.
❓Как и где хранить данные («Аренадата»).
❓Бесперебойная работа ИТ.
❓Взгляд в будущее: roadmap цифровой организации.
Ключевые спикеры мероприятия:
👤 Олег Гиацинтов, технический директор, DIS Group.
👤 Павел Лихницкий, генеральный директор, DIS Group.
👤 Эмилио Вальдес (Emilio Valdes), вице-президент, регион EMEA, EE, MEA & LATAM, Informatica.
👤 Эндрю Джосс (Andrew Joss), директор индустриального консалтинга, Informatica.
👤 Иван Черницын, руководитель Центра аналитических решений Дирекции региональных продаж, «Газпром нефть».
👤 Сергей Золотарев, генеральный директор, Arenadata.
👤 Виктор Булгаков, руководитель службы развития систем управления данными, банк ВТБ.
👤 Фабио Скиера, банк «Монте дей Паски ди Сиена».
👤 Евгений Васильев, руководитель направления BMC Software, DIS Group.
👤 Василий Хасанов, ведущий эксперт по маскированию данных, DIS Group
Подробности и регистрация: https://bit.ly/3iyYYrM
Когда: 24 сентября 2020 года, с 10:00 до 17:30 по Москве.
Где: онлайн.
Стоимость: бесплатно
О мероприятии:
Текущая ситуация стала вызовом для всех сфер бизнеса и коснулась каждой компании. Мы обобщили самые частые запросы, которые к нам поступают, и организовали онлайн-форум для их обсуждения. На форуме выступят эксперты DIS Group и представители международных лидирующих компаний: Банк ВТБ, Теле2, Онлайн-кинотеатр ivi, Сбербанк, банк Монте дей Паски ди Сиена, Lamoda, Утконос, и других.
Среди проблем, которые будут обсуждаться на форуме:
❓Кратчайший путь к цифровой организации с помощью данных.
❓Как оценить уровень Data Excellence в организации.
❓Что важно учесть и не упустить при планировании и реализации Data Strategy.
❓Какие технологии необходимы, чтобы поддержать стратегию.
❓Как бизнес-пользователю сделать правильный заказ на данные.
❓«Я могу найти данные сам». Self-service для бизнес-пользователей, или как получить данные без обращения в ИТ.
❓Какие данные есть в системах и насколько они достоверны — инструменты оценки.
❓Классификация и терминология — сокращение времени на подготовку качественной отчетности.
❓Более точные прогнозы, более результативные предложения для клиентов.
❓Контроль доступа к данным — технологические возможности актуальны как никогда.
❓Как и где хранить данные («Аренадата»).
❓Бесперебойная работа ИТ.
❓Взгляд в будущее: roadmap цифровой организации.
Ключевые спикеры мероприятия:
👤 Олег Гиацинтов, технический директор, DIS Group.
👤 Павел Лихницкий, генеральный директор, DIS Group.
👤 Эмилио Вальдес (Emilio Valdes), вице-президент, регион EMEA, EE, MEA & LATAM, Informatica.
👤 Эндрю Джосс (Andrew Joss), директор индустриального консалтинга, Informatica.
👤 Иван Черницын, руководитель Центра аналитических решений Дирекции региональных продаж, «Газпром нефть».
👤 Сергей Золотарев, генеральный директор, Arenadata.
👤 Виктор Булгаков, руководитель службы развития систем управления данными, банк ВТБ.
👤 Фабио Скиера, банк «Монте дей Паски ди Сиена».
👤 Евгений Васильев, руководитель направления BMC Software, DIS Group.
👤 Василий Хасанов, ведущий эксперт по маскированию данных, DIS Group
Подробности и регистрация: https://bit.ly/3iyYYrM
Модуль os.path
#Python
os.path является вложенным модулем в модуль os, и реализует некоторые полезные функции для работы с путями.
os.path.abspath(path) - возвращает нормализованный абсолютный путь.
os.path.basename(path) - базовое имя пути (эквивалентно os.path.split(path)[1]).
os.path.commonprefix(list) - возвращает самый длинный префикс всех путей в списке.
#Python
os.path является вложенным модулем в модуль os, и реализует некоторые полезные функции для работы с путями.
os.path.abspath(path) - возвращает нормализованный абсолютный путь.
os.path.basename(path) - базовое имя пути (эквивалентно os.path.split(path)[1]).
os.path.commonprefix(list) - возвращает самый длинный префикс всех путей в списке.
Карта Kotlin: Mapof ()
#Kotlin
Карта Котлин — это коллекция, которая содержит пары объектов. Карта содержит данные в виде пар, которые состоят из ключа и значения. Ключи карты являются уникальными, и карта содержит только одно значение для каждого ключа.
Котлин различает неизменяемые и изменчивые карты. Неизменяемые карты, созданные с помощью mapOf (), означают, что они доступны только для чтения, а изменяемые карты, созданные с помощью mutableMapOf (), означают, что мы можем выполнять как чтение, так и запись.
#Kotlin
Карта Котлин — это коллекция, которая содержит пары объектов. Карта содержит данные в виде пар, которые состоят из ключа и значения. Ключи карты являются уникальными, и карта содержит только одно значение для каждого ключа.
Котлин различает неизменяемые и изменчивые карты. Неизменяемые карты, созданные с помощью mapOf (), означают, что они доступны только для чтения, а изменяемые карты, созданные с помощью mutableMapOf (), означают, что мы можем выполнять как чтение, так и запись.
Искусственный интеллект поможет управлять двигателями.
Создание систем автоматического управления – высший пилотаж в авиационном моторостроении. Инженеры Объединённой двигателестроительной корпорации разрабатывают такие законы управления, которые в самой сложной ситуации настраивают системы двигателя на работу в оптимальном режиме. Но на каждый случай в полёте свой алгоритм не придумаешь. Поэтому в ОДК_Климов решили научить моторы принимать решения самостоятельно.
Для искусственного интеллекта такая задача по силам. Нейросетевые алгоритмы позволяют системе самообучиться. После этого система автоматического управления будет подбирать оптимальные настройки для любой ситуации, в которой окажется двигатель. Первым изделием, которое станет принимать решения на лету, должен стать перспективный ВК-650В для лёгких вертолётов.
Создание систем автоматического управления – высший пилотаж в авиационном моторостроении. Инженеры Объединённой двигателестроительной корпорации разрабатывают такие законы управления, которые в самой сложной ситуации настраивают системы двигателя на работу в оптимальном режиме. Но на каждый случай в полёте свой алгоритм не придумаешь. Поэтому в ОДК_Климов решили научить моторы принимать решения самостоятельно.
Для искусственного интеллекта такая задача по силам. Нейросетевые алгоритмы позволяют системе самообучиться. После этого система автоматического управления будет подбирать оптимальные настройки для любой ситуации, в которой окажется двигатель. Первым изделием, которое станет принимать решения на лету, должен стать перспективный ВК-650В для лёгких вертолётов.
Архитектура и работа улья
#Hadoop
Основные компоненты Hive и его взаимодействие с Hadoop показаны на рисунке ниже, и все компоненты описаны далее:
Пользовательский интерфейс (UI) —
Как следует из названия, пользовательский интерфейс обеспечивает интерфейс между пользователем и кустом. Это позволяет пользователю отправлять запросы и другие операции в систему. Пользовательский интерфейс поддерживается веб-интерфейсом Hive, командной строкой Hive и Hive HD Insight (на сервере Windows).
#Hadoop
Основные компоненты Hive и его взаимодействие с Hadoop показаны на рисунке ниже, и все компоненты описаны далее:
Пользовательский интерфейс (UI) —
Как следует из названия, пользовательский интерфейс обеспечивает интерфейс между пользователем и кустом. Это позволяет пользователю отправлять запросы и другие операции в систему. Пользовательский интерфейс поддерживается веб-интерфейсом Hive, командной строкой Hive и Hive HD Insight (на сервере Windows).
Типы данных в GO
#GO
Типы данных определяют тип данных, который может содержать допустимая переменная Go . В языке Go этот тип делится на четыре категории:
Основной тип: числа, строки и логические значения подпадают под эту категорию.
Тип агрегата: Массив и структуры подпадают под эту категорию.
Тип ссылки: указатели, фрагменты, карты, функции и каналы подпадают под эту категорию.
Тип интерфейса
Здесь мы обсудим основные типы данных на языке Go. Основные типы данных далее подразделяются на три подкатегории:
чисел
Булевы
Струны
#GO
Типы данных определяют тип данных, который может содержать допустимая переменная Go . В языке Go этот тип делится на четыре категории:
Основной тип: числа, строки и логические значения подпадают под эту категорию.
Тип агрегата: Массив и структуры подпадают под эту категорию.
Тип ссылки: указатели, фрагменты, карты, функции и каналы подпадают под эту категорию.
Тип интерфейса
Здесь мы обсудим основные типы данных на языке Go. Основные типы данных далее подразделяются на три подкатегории:
чисел
Булевы
Струны
Рынок сервисов машинного обучения и искусственного интеллекта для интернета вещей за шесть лет вырастет на порядок
Ценность данных растет, и эта ценность стимулирует рынок расширенной аналитики для интернета вещей (IoT), следствием чего стало появление доступных и готовых к использованию решений для машинного обучения и искусственного интеллекта. Поставщики упрощают доступ к инструментам машинного обучения и искусственного интеллекта за счет новых вариантов развертывания, которые включают не только периферийный, локальный и облачный варианты, но также варианты «платформа как сервис» (PaaS) и «программное обеспечение как сервис» (SaaS). Такое наблюдение сделали специалисты консалтинговой компании ABI Research, которые прогнозируют, что рынок сервисов машинного обучения и искусственного интеллекта для интернета вещей увеличится с 1,09 млрд долларов в 2020 году до 10,6 млрд долларов в 2026 году.
Периферийный или краевой вариант (в противовес облачному) больше распространен в производственном и промышленном сегментах, где существует неотложная потребность в оценке, преобразовании и дополнении данных по мере их создания. В то же время, системы машинного обучения и искусственного интеллекта позволяют выполнять расширенную аналитику в облаке, опираясь на предварительно обработанные и организованные наборы данных.
К лидерам направления эксперты относят компании Amazon Web Services (AWS), Azure, Google, SAS и C3.ai, которые предлагают поддержку как собственных, так и сторонних инструментальных средств.
Ценность данных растет, и эта ценность стимулирует рынок расширенной аналитики для интернета вещей (IoT), следствием чего стало появление доступных и готовых к использованию решений для машинного обучения и искусственного интеллекта. Поставщики упрощают доступ к инструментам машинного обучения и искусственного интеллекта за счет новых вариантов развертывания, которые включают не только периферийный, локальный и облачный варианты, но также варианты «платформа как сервис» (PaaS) и «программное обеспечение как сервис» (SaaS). Такое наблюдение сделали специалисты консалтинговой компании ABI Research, которые прогнозируют, что рынок сервисов машинного обучения и искусственного интеллекта для интернета вещей увеличится с 1,09 млрд долларов в 2020 году до 10,6 млрд долларов в 2026 году.
Периферийный или краевой вариант (в противовес облачному) больше распространен в производственном и промышленном сегментах, где существует неотложная потребность в оценке, преобразовании и дополнении данных по мере их создания. В то же время, системы машинного обучения и искусственного интеллекта позволяют выполнять расширенную аналитику в облаке, опираясь на предварительно обработанные и организованные наборы данных.
К лидерам направления эксперты относят компании Amazon Web Services (AWS), Azure, Google, SAS и C3.ai, которые предлагают поддержку как собственных, так и сторонних инструментальных средств.
Модуль json
#Python
JSON (JavaScript Object Notation) - простой формат обмена данными, основанный на подмножестве синтаксиса JavaScript. Модуль json позволяет кодировать и декодировать данные в удобном формате.
Кодирование основных объектов Python:
#Python
JSON (JavaScript Object Notation) - простой формат обмена данными, основанный на подмножестве синтаксиса JavaScript. Модуль json позволяет кодировать и декодировать данные в удобном формате.
Кодирование основных объектов Python:
Скала | Циклы (в то время как, в то время как для вложенных циклов)
#Scala
Циклы в языках программирования — это функция, которая облегчает многократное выполнение набора инструкций / функций, в то время как некоторые условия оцениваются как истинные. Циклы упрощают задачу программистов. Scala предоставляет различные типы циклов для обработки ситуации на основе условий в программе. Петли в Scala:
#Scala
Циклы в языках программирования — это функция, которая облегчает многократное выполнение набора инструкций / функций, в то время как некоторые условия оцениваются как истинные. Циклы упрощают задачу программистов. Scala предоставляет различные типы циклов для обработки ситуации на основе условий в программе. Петли в Scala:
Архитектура HBase
#Hadoop
Архитектура HBase имеет 3 основных компонента: HMaster, Region Server, Zookeeper.
#Hadoop
Архитектура HBase имеет 3 основных компонента: HMaster, Region Server, Zookeeper.
Котлин когда выражение
#Kotlin
В Kotlin, когда заменяет оператор переключения других языков, таких как Java. Определенный блок кода должен выполняться, когда выполняется какое-то условие. Аргумент выражения when сравнивает все ветви одну за другой, пока не будет найдено какое-либо совпадение. После первого найденного совпадения он достигает конца блока when и выполняет код рядом с блоком when. В отличие от регистра переключателя в Java или любом другом языке программирования, нам не требуется оператор break в конце каждого сценария.
#Kotlin
В Kotlin, когда заменяет оператор переключения других языков, таких как Java. Определенный блок кода должен выполняться, когда выполняется какое-то условие. Аргумент выражения when сравнивает все ветви одну за другой, пока не будет найдено какое-либо совпадение. После первого найденного совпадения он достигает конца блока when и выполняет код рядом с блоком when. В отличие от регистра переключателя в Java или любом другом языке программирования, нам не требуется оператор break в конце каждого сценария.
Модуль os
#Python
Модуль os предоставляет множество функций для работы с операционной системой, причём их поведение, как правило, не зависит от ОС, поэтому программы остаются переносимыми. Здесь будут приведены наиболее часто используемые из них.
Будьте внимательны: некоторые функции из этого модуля поддерживаются не всеми ОС.
#Python
Модуль os предоставляет множество функций для работы с операционной системой, причём их поведение, как правило, не зависит от ОС, поэтому программы остаются переносимыми. Здесь будут приведены наиболее часто используемые из них.
Будьте внимательны: некоторые функции из этого модуля поддерживаются не всеми ОС.
Функции Variadic в Go
#GO
Функция, которая вызывается с переменным числом аргументов, называется переменной функцией. Или, другими словами, пользователю разрешено передавать ноль или более аргументов в функции переменной. fmt.Printf — это пример функции с переменным числом аргументов: для нее требуется один фиксированный аргумент при запуске, после чего он может принимать любое количество аргументов.
#GO
Функция, которая вызывается с переменным числом аргументов, называется переменной функцией. Или, другими словами, пользователю разрешено передавать ноль или более аргументов в функции переменной. fmt.Printf — это пример функции с переменным числом аргументов: для нее требуется один фиксированный аргумент при запуске, после чего он может принимать любое количество аргументов.
Количество вакансий для специалистов в Data Science выросло в разы. Начни осваивать перспективную профессию уже сейчас. Быстрый старт ждёт тебя на бесплатном онлайн-интенсиве.
Регистрируйся: 🔜 https://clc.am/Yrnb3A
Что будет на занятиях?
➕ Знакомство с основами Python.
➕ Работа с библиотеками Matplotlib и Pandas.
➕ Проработка техник исследования данных.
➕ Изучение статистических методов на Python.
➕ Построение моделей для реальных кейсов.
🎁 Авторы трёх лучших проектов получат сертификаты на 30 000 рублей для поступления на любой курс онлайн-университета Skillbox!
Регистрируйся: 🔜 https://clc.am/Yrnb3A
Что будет на занятиях?
➕ Знакомство с основами Python.
➕ Работа с библиотеками Matplotlib и Pandas.
➕ Проработка техник исследования данных.
➕ Изучение статистических методов на Python.
➕ Построение моделей для реальных кейсов.
🎁 Авторы трёх лучших проектов получат сертификаты на 30 000 рублей для поступления на любой курс онлайн-университета Skillbox!
Скала | Принятие решений (если, если-еще, Вложено, если-еще, если-еще, если)
#Scala
Принятие решений в программировании аналогично принятию решений в реальной жизни. При принятии решения кусок кода выполняется, когда выполняется данное условие. Иногда они также называются операторами потока управления. Scala использует управляющие операторы для управления потоком выполнения программы на основе определенных условий. Они используются для продвижения и выполнения потока выполнения в зависимости от изменений состояния программы.
#Scala
Принятие решений в программировании аналогично принятию решений в реальной жизни. При принятии решения кусок кода выполняется, когда выполняется данное условие. Иногда они также называются операторами потока управления. Scala использует управляющие операторы для управления потоком выполнения программы на основе определенных условий. Они используются для продвижения и выполнения потока выполнения в зависимости от изменений состояния программы.
Hadoop YARN Архитектура
#Hadoop
YARN расшифровывается как « Еще один переговорщик по ресурсам ». Он был введен в Hadoop 2.0 для устранения узких мест в Job Tracker, который присутствовал в Hadoop 1.0. YARN был описан как « Redesigned Resource Manager » во время его запуска, но теперь он превратился в крупномасштабную распределенную операционную систему, используемую для обработки больших данных.
#Hadoop
YARN расшифровывается как « Еще один переговорщик по ресурсам ». Он был введен в Hadoop 2.0 для устранения узких мест в Job Tracker, который присутствовал в Hadoop 1.0. YARN был описан как « Redesigned Resource Manager » во время его запуска, но теперь он превратился в крупномасштабную распределенную операционную систему, используемую для обработки больших данных.
Модуль pickle
#Python
Модуль pickle реализует мощный алгоритм сериализации и десериализации объектов Python. "Pickling" - процесс преобразования объекта Python в поток байтов, а "unpickling" - обратная операция, в результате которой поток байтов преобразуется обратно в Python-объект. Так как поток байтов легко можно записать в файл, модуль pickle широко применяется для сохранения и загрузки сложных объектов в Python.
#Python
Модуль pickle реализует мощный алгоритм сериализации и десериализации объектов Python. "Pickling" - процесс преобразования объекта Python в поток байтов, а "unpickling" - обратная операция, в результате которой поток байтов преобразуется обратно в Python-объект. Так как поток байтов легко можно записать в файл, модуль pickle широко применяется для сохранения и загрузки сложных объектов в Python.