На последнем Python meetup мы обсуждали защиту кластеров, предсказания платежей и полезность гео-данных. Было круто и очень полезно, поэтому смотрите и пересматривайте видео и подписывайтесь на наш канал в YouTube, чтобы не пропустить будущие трансляции.Методы защиты кластера Hadoop в большой ML команде
Мария Изофатова, инженер по машинному обучению Мегафон (Мегатех).
В докладе мы рассматривали способы облегчить нагрузку на кластеры при большом количестве аналитиков, которые работают с ним. Поговорили об автоматической очистке папок, шаблонах, контроле спарк-приложений и автоматизации аналитики в рамках MLOps. В видео описаны способы реализации, плюсы и минусы каждого подхода. Как мы предсказывали платежи в мобильных играх
Дмитрий Савостьянов, Founder Artifactory.
Рассказ о системе предсказания платежей, которая позволяет проводить воспроизводимые ML-эксперименты, масштабировать процесс и оперативно катить в продакшен. В докладе описаны все использованные решения для хранения данных, оркестрации, обучении моделей и т.д.Feature engineering для пространственных данных
Александр Мещеряков, специалист по анализу данных Сinimex.
При работе с географической информацией перед часто встает целый ряд вопросов. Как не запутаться в свойствах геометрий? Какой формат данных лучше всего подойдет для комфортной работы? Как правильно объединять геоданные? Какие значимые признаки можно добыть из географических данных и т. д. В видео мы обсудили все эти насущные вопросы и рассказали о том, как получить по-настоящему полезные и достоверные геоданные.
Если вы ищете, где применить глубокие знания Python на практике, вам сюда! Мы предлагаем разнообразные и сложные проекты в разных областях, поэтому открыты для профессионалов. А ещё мы оплачиваем разработку open source, образовательные мероприятия и помогаем делиться экспертизой с другими. Связаться с нами можно по ссылке.
Источник новости: habr.com
