Az adattudomány és a gépi tanulás világában a Python kétségtelenül király. Széleskörű könyvtári támogatása, hatalmas közössége és rendkívüli sokoldalúsága miatt…
Read More
A Jupyter Notebook használata webkaparáshoz
A digitális kor hajnalán az internet valóságos aranybánya a gigantikus mennyiségű információval. Legyen szó piackutatásról, árazási trendek elemzéséről, versenytársak monitorozásáról…
Read MoreVerziókezelés Git segítségével Jupyter Notebook fájlokhoz
Az adattudomány, a gépi tanulás és a szoftverfejlesztés világában a reprodukálhatóság és a kollaboráció elengedhetetlen. A Jupyter Notebook fájlok forradalmasították…
Read MoreHogyan gyorsíthatod fel a kódodat a Jupyter Notebookban?
Üdvözöljük a Jupyter Notebook világában! Legyen szó adattudósról, szoftverfejlesztőről, vagy egyszerűen csak valakiről, aki Python kódot futtat interaktív környezetben, valószínűleg…
Read MoreA Jupyter Notebook és a Pandas könyvtár verhetetlen párosa
Az adattudomány és az adatelemzés napjainkban már nem csupán szakkifejezések, hanem a modern üzleti és kutatási világ alapkövei. Ahhoz, hogy…
Read MoreHogyan formázz szöveget és képleteket a Jupyter Notebook markdown celláiban?
Üdvözöllek a Jupyter Notebook világában, ahol a kód, az adatok és a narratíva egyetlen interaktív dokumentumban kel életre! Ha valaha…
Read MoreA leghasznosabb billentyűkombinációk a Jupyter Notebook felületén
Ahogy egyre mélyebbre merülünk az adattudomány, a gépi tanulás vagy akár a programozás világában, a hatékonyság kulcsfontosságúvá válik. A Jupyter…
Read MorePython a szoftverfejlesztésben: miért ennyire népszerű
A digitális korszakban a szoftverfejlesztés motorja a programozási nyelvek folyamatos evolúciója. Ezen nyelvek között az elmúlt évtizedben egy kivételes sikertörténetet…
Read MoreGépi tanulási modellek futtatása a Kubeflow és a Kubernetes erejével
A gépi tanulás (ML) robbanásszerű fejlődésével és térnyerésével párhuzamosan egyre nagyobb kihívást jelent a modellek fejlesztési, tréningezési és éles üzembe…
Read MoreData science projektek menedzselése a GitHubon
Az adattudományi projektek egyre összetettebbé válnak, magukban foglalva az adatgyűjtést, előfeldolgozást, modellépítést, kiértékelést és bevezetést. Ezek a fázisok gyakran több…
Read More