Посты с тэгом яндекс


«Хитрый питон» Михаил Корнеев, Григорий Петров, Илья Беда и другие классные спикеры-тезисы выступлений на PyCon Weekend

Конференции PyCon – это способ присоединиться к дружной компании единомышленников. Общение с интересными и умными людьми, обмен опытом и возможность расширить круг профессиональных знакомств.

Участники пайкона не просто слушают доклады и «мотают на ус» лайфхаки и инсайты. Главное, для чего нужны офф-лайн конференции – это живое общение. А где еще можно сначала подискутировать со спикерами во время официальной части мероприятия, а потом обсуждать код за распитием кружки глинтвейна?

PyCon Weekend состоится уже через 2 недели (19-20 марта 2021). А пока мы попросили спикеров рассказать вам о своих докладах.




Михаил Корнеев
BestDoctor


Тема доклада: как автоматические проверки помогают нам делать код лучше
«Как и любой растущий проект, мы столкнулись с несколькими проблемами:
— кода становится больше, он стано


Автоматический переводчик на Python+GTK3. Альтернатива Яндексу

Ну вот и пришел долгожданный конец халяве(статья).

Честно говоря, было немного обидно. Вот чего им не хватает!

Я, разумеется, начал искать выход для себя и друзей. И нашел.
Читать дальше →



[Из песочницы] Стажировка аналитиком в Яндексе: разбор тестовых задач



Привет, Хабр!

Однажды, штудируя очередную книгу по пресловутой Data Science, я пришел к мысли, что пора бы применить накопленные знания на практике и увидеть жизнь отдела аналитики своими глазами. К моему счастью, Яндекс запустил отбор на полугодичную стажировку по соответствующему направлению, и я не мог пройти мимо. Приём заявок 2020 уже закончился, поэтому в этой статье я с чистой совестью разберу задачи, которые Яндекс предлагал решить соискателям на первом этапе. Будет и код на Python. Спойлер: сложно, но интересно.
Читать дальше →


Как построить диаграмму Венна с 50 кругами? Визуализация множеств и история моего Python-проекта с открытым кодом

Всем привет, меня зовут Фёдор Индукаев, я работаю аналитиком в Яндекс.Маршрутизации. Сегодня хочу рассказать вам про задачу визуализации пересекающихся множеств и про пакет для Python с открытым кодом, созданный мной для её решения. В процессе мы узнаем, чем различаются диаграммы Венна и Эйлера, познакомимся с сервисом распределения заказов и по касательной заденем такую область науки, как биоинформатика. Двигаться будем от простого к более сложному. Поехали!



Читать дальше →


Создание stateful навыка для Алисы на serverless функциях Яндекс.Облака и Питоне

Начнём с новостей. Вчера Яндекс.Облако анонсировало запуск сервиса бессерверных вычислений Yandex Cloud Functions. Это значит: ты пишешь только код своего сервиса (например, веб-приложения или чатбота), а Облако само создаёт и обслуживает виртуальные машины, где он запускается, и даже реплицирует их, если возрастает нагрузка. Думать вообще не надо, очень удобно. И плата идёт только за время вычислений.


Впрочем, кое-кто может вообще не платить. Это — разработчики внешних навыков Алисы, то есть встроенных в неё чатботов. Написать, захостить и зарегистрировать такой навык может любой разработчик, а с сегодняшнего дня навыки даже не надо хостить — достаточно залить их код в облако в виде той самой бессерверной функции.




[Из песочницы] Сниппеты против Клевера – обыгрываем популярнейшую викторину в реальном времени

Апрель 2018-го года. Мне было 14. Мы с друзьями играли в тогда очень популярную онлайн-викторину «Клевер» от ВКонтакте. Один из нас (обычно я) всегда был за ноутбуком, чтобы пытаться быстро гуглить вопросы и глазами искать в поисковой выдаче правильный ответ. Но вдруг я понял, что каждый раз выполняю одно и то же действие, и решил попробовать написать это на частично известном мне тогда Python 3.

Шаг 0. Что здесь происходит


Для начала я освежу в вашей памяти механику «Клевера».

Игра для всех начинается в одно и то же время — в 13:00 и в 20:00 по Москве. Чтобы сыграть, нужно в это время зайти в приложение и подключиться к прямой трансляции. Игра идет 15 минут, в течение которых участникам на телефон одновременно приходят вопросы. На ответ дается 10 секунд. Затем объявляется верный ответ. Все, кто угадали, проходят дальше. Всего вопросов 12, и если ответить на все – получишь денежный приз.


[Из песочницы] Парсинг формул в 50 строк на Python


Вдохновение — задача с собеседования Яндекса и статья «Парсинг формул в 40 строк».

Моей целью было посмотреть, как будет выглядеть «pythonic» решение этой задачи. Хотелось, чтобы решение было простым, код читаемым и разделённым. В итоге ещё получился и пример применения цепочки генераторов (generators pipeline).
Читать дальше →


[Из песочницы] Как попасть в топ на Kaggle, или Матрикснет в домашних условиях


Хочу поделиться опытом участия в конкурсе Kaggle и алгоритмами машинного обучения, с помощью которых добрался до 18-го места из 1604 в конкурсе Avazu по прогнозированию CTR (click-through rate) мобильной рекламы. В процессе работы попытался воссоздать оригинальный алгоритм Мактрикснета, тестировал несколько вариантов логистической регрессии и работал с характеристиками. Обо всём этом ниже, плюс прикладываю полный код, чтобы можно было посмотреть, как всё работает.

Рассказ делю на следующие разделы:
1. Условия конкурса;
2. Создание новых характеристик;
3. Логистическая регрессия – прелести адаптивного градиента;
4. Матрикснет – воссоздание полного алгоритма;
5. Ускорение машинного обучения в Python.
Читать дальше →