Пару недель назад в одном из проектов возник вопрос об интеграции CRM с API Банка Тинькофф. В частности, речь шла о получении выписки по банковскому счету.

В активе имелось:

1. openapi.tinkoff.ru
2. Телефон службы поддержки (учитывая занятость отдела техподдержки — дело спасения утопающего, дело рук самого утопающего).
3. Нагугленный документ: 24386_policy.pdf (с русским буквами внутри, с занятными выражениями, оборотами колдовскими, малопригодная но, все же вещь...)

В ходе гуглежа были также найдены отзывы о том, что настройка API банка Тинькофф дело весьма занимательное и нетривиальное (см. статью на banki.ru «API Тинькофф — мы слишком глупы для этого»).

Да, пришлось малость повозиться, поэтому, дабы сэкономить время другим товарищам по цеху, была написана данная статья.

Что значит имя? Роза пахнет розой,
Хоть розой назови ее, хоть нет.

• Шекспир "Ромео и Джульетта" (пер. Пастернака)

Данная статья не может служить поводом для выражения нетолерантности или дискриминации по какому-либо признаку.

В этой статье я расскажу о том, что несмотря на то, каким бы странным это не казалось для образованного человека, вероятность быть одинокой/одиноким зависит от имени. То есть, по сути, мы поговорим про любовь и отношения.

Это примерно все равно, что сказать: вероятность быть сбитым машиной, если тебя зовут Сережа, выше, чем если бы тебя звали Костя! Звучит довольно дико, не правда ли? Ну, как минимум, ненаучно. Однако социальные сети сделали возможным сравнительно просто проверить приведенное выше утверждение.

Подробно мы рассмотрим только девушек, а про мужчин поговорим в самом конце. Более того, я не ставлю своей целью установить причину происходящего или даже выдвинуть какую-то сколько угодно серьезную гипотезу, а хочу лишь рассказать о своих наблюдениях и фактах, которые можно измерить.

На Хабре уже упоминалась данная тулза, но как-то в контексте других тем.

What is Fiddler?
Fiddler is a Web Debugging Proxy which logs all HTTP(S) traffic between your computer and the Internet. Fiddler allows you to inspect traffic, set breakpoints, and «fiddle» with incoming or outgoing data. Fiddler includes a powerful event-based scripting subsystem, and can be extended using any .NET language.

Fiddler is freeware and can debug traffic from virtually any application that supports a proxy, including Internet Explorer, Google Chrome, Apple Safari, Mozilla Firefox, Opera, and thousands more. You can also debug traffic from popular devices like Windows Phone, iPod/iPad, and others.

To debug applications you've written in Java, .NET, or using WinHTTP, see this page.

Итак Fiddler — прокси, который работает с трафиком между вашим компьютером и удаленным сервером, и позволяет просматривать и менять его.

NumPy — это расширение языка Python, добавляющее поддержку больших многомерных массивов и матриц, вместе с большой библиотекой высокоуровневых математических функций для операций с этими массивами.

Первая часть учебника рассказывает об основах работы с NumPy: создании массивов, их атрибутах, базовых операциях, поэлементном применении функций, индексах, срезах, итерировании. Рассматриваются различные манипуляции с преобразованием формы массива, объединение массивов из нескольких и наоборот — разбиение одного на несколько более мелких. В конце мы обсудим поверхностное и глубокое копирование.

Всем привет! Это уже четырнадцатый выпуск дайджеста на Хабрахабр о новостях из мира Python.

В сегодняшнем выпуске вы найдёте интересные материалы, касающиеся рефакторинга и тестирования, Docker, фреймворков и многого другого. Присылайте свои актуальные материалы, а также любые замечания и предложения, которые будут добавлены в ближайший дайджест.

А теперь к делу!

Сегодня Яндекс выложил в open source собственную библиотеку CatBoost, разработанную с учетом многолетнего опыта компании в области машинного обучения. С ее помощью можно эффективно обучать модели на разнородных данных, в том числе таких, которые трудно представить в виде чисел (например, виды облаков или категории товаров). Исходный код, документация, бенчмарки и необходимые инструменты уже опубликованы на GitHub под лицензией Apache 2.0.



CatBoost – это новый метод машинного обучения, основанный на градиентном бустинге. Он внедряется в Яндексе для решения задач ранжирования, предсказания и построения рекомендаций. Более того, он уже применяется в рамках сотрудничества с Европейской организацией по ядерным исследованиям (CERN) и промышленными клиентами Yandex Data Factory. Так чем же CatBoost отличается от других открытых аналогов? Почему бустинг, а не метод нейронных сетей? Как эта технология связана с уже известным Матрикснетом? И причем здесь котики? Сегодня мы ответим на все эти вопросы.

Jupyter Notebook – это крайне удобный инструмент для создания красивых аналитических отчетов, так как он позволяет хранить вместе код, изображения, комментарии, формулы и графики:



Ниже мы расскажем о некоторых фишках, которые делают Jupyter очень крутым. О них можно прочитать и в других местах, но если специально не задаваться этим вопросом, то никогда и не прочитаешь.

В этой статье будет продемонстрирована техника обработки информации по биржевым котировкам с помощью пакета pandas (python), а также изучены некоторые «мифы и легенды» биржевой торговли посредством применения методов математической статистики. Попутно кратко рассмотрим особенности использования библиотеки plotly.

Одной из легенд трейдеров является понятие «локомотива». Описать ее можно следующим образом: есть бумаги «ведущие» и есть бумаги «ведомые». Если поверить в существование подобной закономерности, то можно «предсказывать» будущие движения финансового инструмента по движению «локомотивов» («ведущих» бумаг). Так ли это? Есть ли под этим основания?

Часть первая — Affinity Propagation
Часть вторая — DBSCAN
Часть третья — кластеризация временных рядов
Часть четвёртая — Self-Organizing Maps (SOM)
Часть пятая — Growing Neural Gas (GNG)

Пока другие специалисты по машинному обучению и анализу данных выясняют, как прикрутить побольше слоёв к нейронной сети, чтобы она ещё лучше играла в Марио, давайте обратимся к чему-нибудь более приземлённому и применимому на практике.

Кластеризация временных рядов — неблагодарное дело. Даже при группировке статических данных часто получаются сомнительные результаты, что уж говорить про информацию, рассеянную во времени. Однако нельзя игнорировать задачу, только потому что она сложна. Попробуем разобраться, как выжать из рядов без меток немного смысла. В этой статье рассматриваются подтипы кластеризации временных рядов, общие приёмы и популярные меры расстояния между рядами. Статья рассчитана на читателя, уже имевшего дело с последовательностями в data science: о базовых вещах (тренд, ARMA/ARIMA, спектральный анализ) рассказываться не будет.

Сегодня исполняется 10 лет Школе анализа данных Яндекса. Девять лет назад я в неё поступил, семь лет назад выпустился и в том же 2010 году, 21 июля, я стал сотрудником ООО «Яндекс».

С тех пор мы все сильно изменились: и я, и Яндекс, и ШАД. Но есть несколько уроков, которые я вынес из стен Школы, которые до сих пор оказываются для меня актуальными и вряд ли перестанут быть таковыми.


Изначально я написал этот пост в личном канале медиума, но затем коллеги убедили меня, что имеет смысл поделиться им с Хабром. Возможно, текст получился слишком высокопарным, но такая уж штука юбилей, что без толики высокопарности не получается.

Ограниченность знания

Поступал я в Школу, только-только закончив третий курс кафедры прикладной математики МЭИ. Вообще-то тогда говорили, что создатели Школы рассчитывают на выпускников-бакалавров — то есть выпускников четвёртого курса. Так что я изрядно рисковал.

Второе занятие посвящено визуализации данных в Python. Сначала мы посмотрим на основные методы библиотек Seaborn и Plotly, затем поанализируем знакомый нам по первой статье набор данных по оттоку клиентов телеком-оператора и подглядим в n-мерное пространство с помощью алгоритма t-SNE. Есть и видеозапись лекции по мотивам этой статьи в рамках второго запуска открытого курса (сентябрь-ноябрь 2017).

UPD 01.2022: С февраля 2022 г. ML-курс ODS на русском возрождается под руководством Петра Ермакова couatl. Для русскоязычной аудитории это предпочтительный вариант (c этими статьями на Хабре – в подкрепление), англоговорящим рекомендуется mlcourse.ai в режиме самостоятельного прохождения.

Сейчас статья уже будет существенно длиннее. Готовы? Поехали!

Статистика вокруг нас

Статистика и анализ данных пронизывают практически любую современную область знаний. Все сложнее становится провести границу между современной биологией, математикой и информатикой. Экономические исследования и регрессионный анализ уже практически неотделимы друг от друга. Один из известных методов проверки распределения на нормальность — критерий Колмогорова-Смирнова. А вы знали, что именно Колмогоров внес огромный вклад в развитие математической лингвистики?

Еще будучи студентом психологического факультета СПбГУ, я заинтересовался когнитивной психологией. Кстати, Иммануил Кант не считал психологию наукой, так как не видел возможности применять в ней математические методы. Мои текущие исследования посвящены моделированию психических процессов, и я надеюсь, что такие направления в современной когнитивной психологии, как вычислительные и коннективисткие модели, смягчили бы его отношение!

Добрый день, уважаемые читатели.
В сегодняшней статье, я попытаюсь описать процесс анализа временных рядов с помощью python и модуля statsmodels. Данный модуль предоставляет широкий набор средств и методов для проведения статистического анализа и эконометрики. Я попытаюсь показать основные этапы анализа таких рядов, в заключении мы построим модель ARIMA.
Для примера взяты реальные данные по товарообороту одного из складских комплексов Подмосковья.

Где-то год назад я начал изучать тему ICO (кто не в курсе — это первичное размещение токенов: аналогия взята из аббревиатуры IPO): как оказалось — не зря. На сегодня рынок ICO вышел (уже вышел — а год ещё не закончился) за 1 000 000 000 долларов. При этом рынок crypto по объёму выходил за 100 000 000 000 (но сейчас — колеблется возле цифры в 85 миллиардов). Это, конечно, не триллионы, но уже серьёзно.

В этой заметке хотелось бы ответить на три вопроса:

1. ICO — это пузырь или нет?
2. В каких юрисдикция и почему регистрируются те, кто проводят ICO?
3. Есть ли у ICO будущее и каково оно?

Ответ на первый вопрос прост: да. Да, ICO — это пузырь и тому есть несколько причин:

Сегодня речь пойдет о пакете Pandas. Данный пакет делает Python мощным инструментом для анализа данных. Пакет дает возможность строить сводные таблицы, выполнять группировки, предоставляет удобный доступ к табличным данным, а при наличии пакета matplotlib дает возможность рисовать графики на полученных наборах данных. Далее будут показаны основы работы с пакетом, такие как загрузка данных, обращение к полям, фильтрация и построение сводных.

В нашем блоге мы неоднократно писали о софте для торговли на бирже различных инструментах, использующихся для анализа ситуации на фондовом рынке и создания прогнозов возможных обвалов и изменений цен (в этом материале собраны все рассмотренные алгоритмы и инструменты). Одним из самых популярных средств анализа являются различные технологии работы с Большими Данными — например, Hadoop, NoSQL.

Сегодня мы рассмотрим два эксперимента, в ходе которых исследователи применяли Big Data для создания прогнозов движений на фондовом рынке.

Data science-компании всё чаще смотрят портфолио, когда принимают решение о приёме на работу. Это, в  частности, из-за того, что лучший способ судить о практических навыках — именно портфолио. И хорошая новость в том, что оно полностью в вашем распоряжении: если постараетесь – сможете собрать отличное портфолио, которым будут впечатлены многие компании.