Превью для статьи

QlikView Tips and Tricks vol.1

Зачастую при разработке DashBoard в QlikView возникают нетривиальные задачи, которые по тем или иным причинам невозможно решить с помощью обычных средств. Требуется иметь долю смекалки и воображения, чтобы, используя только стандартные объекты QV, сделать то, что на первый взгляд нереализуемо. Расскажу о некоторых необычных кейсах, которые мне приходилось решать во время разработки DB и способах их реализации.

Превью для статьи

Распределение вычислительной мощности между несколькими ПК

В ходе работы возникла задач обработки огромного объема (~500 Гб) аудиозаписей в условиях ограниченного времени. На одном ПК обработка заняла бы не менее месяца, что не вписывалось в установленные заказчиком сроки. Возникла идея подключения компьютеров коллег, у которых ночью ПК «отдыхают». Весь процесс можно разбить на несколько шагов: Установка Python на рабочий компьютер. Скачивание на […]

Превью для статьи

«SQL-блокнот» — web-приложение на Java + Spring Boot / MVC

Всем привет! Сегодня поделюсь своим опытом создания удобной программы, которая подойдет для работы практически с любой СУБД

Превью для статьи

Сбор данных с обходом капчи посредством PyAutoGui, Keras и Tensorflow

Как увеличить скорость работы в сравнении с человеческими ресурсами.

Превью для статьи

Профилирование программ

Многие исследователи делают акцент на качестве разрабатываемых моделей и не уделяют достаточного внимания производительности разработанных приложений. При относительно больших объемах обрабатываемых данных эффективность кода может оказывать заметное влияние на время их обработки. В написании эффективного кода помогают так называемые профайлеры — средства для анализа времени выполнения кода.

Превью для статьи

Автоматизация выполнения запросов в SQL с помощью Python

В процессе формирования и обработки данных зачастую требуется выполнять SQL запросы с использованием варьирующихся параметров, например, выгрузка данных из большой таблицы небольшими порциями и с различными критериями. Вручную обработка рутинна и занимает много времени. В этой статье предлагается программа, написанная на языке Python, позволяющая автоматизировать данный процесс.

Превью для статьи

Особенности использования регулярных выражений, метода split для анализа данных в Python

В настоящее время все более востребованными в различных сферах становятся методы Data Science для анализа различных данных.
Часто перед аналитиками стоит задача проанализировать данные, которые записаны в одном столбце (например, ФИО, возраст, адрес, ИНН, дата и другие).
Разделять их вручную становится проблемой, когда таких данных очень много или присутствуют совершенно разные формулировки того или иного предложения. В таком случае помогают регулярные выражения Python.

Data News