Дослідіть потужність колаборативної фільтрації в системах рекомендацій Python. Дізнайтеся, як створювати ефективні рекомендаційні рушії, що відповідають різноманітним глобальним уподобанням користувачів.
Розкрийте надшвидку продуктивність пошуку. Цей посібник охоплює основні та передові методи оптимізації запитів Elasticsearch для розробників Python.
Дослідіть контентну фільтрацію, потужний алгоритм персоналізації, який надає релевантні рекомендації шляхом аналізу характеристик елементів і вподобань користувачів.
Дослідіть патерни інтеграції Lucene для створення надійного та масштабованого повнотекстового пошуку. Глобальні приклади та найкращі практики для різних застосунків.
Дізнайтеся, як проєктувати та створювати потужні OLAP-системи та сховища даних за допомогою Python. Цей посібник охоплює все: від моделювання даних та ETL до вибору правильних інструментів, таких як Pandas, Dask і DuckDB.
Дізнайтеся, як ефективно керувати, зберігати та аналізувати часові ряди даних за допомогою Python та InfluxDB. Цей посібник охоплює налаштування, запис даних, запити за допомогою Flux та найкращі практики для розробників і фахівців з даних.
Дізнайтеся, як інтегрувати Neo4j, потужну графову базу даних, з Python за допомогою драйвера Neo4j, і досліджуйте різні варіанти використання з практичними прикладами.
Посібник для розробників: обробка великих даних у Python за допомогою пакетної обробки. Основні техніки, бібліотеки (Pandas, Dask) та найкращі практики.
Вичерпний посібник зі створення ефективних панелей інструментів бізнес-аналітики: принципи дизайну, візуалізація даних, KPI та найкращі практики.
Опануйте конвеєри МН на Python та реалізацію MLOps для відтворюваних, масштабованих та глобально розгорнутих моделей МН, покращуючи співпрацю та операційну ефективність.
Дослідіть архітектуру озера даних: повний посібник зі створення масштабованого та економічно ефективного сховища даних для глобальних компаній.
Ознайомтеся зі світом обробки потоків. Дізнайтеся, як аналіз даних у реальному часі перетворює галузі, його основні концепції, ключові технології та практичні застосування.
Опануйте автоматизацію ETL за допомогою Python. Навчіться створювати надійні, масштабовані конвеєри даних від вилучення до завантаження, використовуючи потужні бібліотеки, такі як Pandas, Airflow та SQLAlchemy.
Отримайте потужні інсайти за допомогою інтеграції аналітики. Дізнайтеся, як відстежувати поведінку користувачів, розуміти свою глобальну аудиторію та стимулювати зростання за допомогою нашого всебічного посібника.
Розкрийте повний потенціал своїх ініціатив машинного навчання за допомогою вичерпного посібника з версіонування моделей. Дізнайтеся, чому це важливо, найкращі практики та як це сприяє відтворюваності та масштабованості в ML.
Розкрийте гнучку розробку та безпечні релізи за допомогою нашого поглибленого посібника з feature flags. Дізнайтеся про найкращі практики динамічного контролю функцій, CI/CD та A/B тестування.
Оволодійте A/B-тестуванням у Python від початку до кінця. Посібник охоплює розробку експериментів, статистичні концепції, впровадження та аналіз для прийняття рішень на основі даних.
Розкрийте масштабовані та стійкі програми Python. Ознайомтеся з ключовими шаблонами Kubernetes для надійного оркестрування контейнерів.
Відкрийте для себе потужність релізів Python canary для безпечного, поступового розгортання функцій. Дізнайтеся про стратегії та найкращі практики, щоб мінімізувати ризик та максимізувати задоволення користувачів у всьому світі.
Оптимізуйте конвеєри розгортання Python за допомогою найкращих практик CI/CD. Дізнайтеся про автоматизацію, тестування, безпеку та глобальні стратегії розгортання.