Вторая по частоте future-функция, которую я использовал, это абсолютный импорт
from __future__ import absolute_import
Что она делает?
Изменения, которые вносит эта инъекция описаны в PEP328
Покажу простой пример.
Допустим, есть такой пакет:
/my_package
/__init__.py
/main.py
/string.py
Смотрим код в my_package/main.py
# main.py
import string
Простой пример готов) Вопрос в том, какой модуль импортируется в данном случае? Есть два варианта:
1. модуль в моём пакете my_package.string
2. стандартный модуль string
И вот тут вступает в дело приоритет импортов. В Python2 порядок следующий: помимо иных источников, раньше ищется модуль внутри текущего пакета, а потом в стандартных библиотеках. Таким образом мы импортнём my_package.string.
Но в Python3 это поведение изменилось. Если мы указываем просто имя пакета, то ищется именно такой модуль, игнорируя имена в текущем пакете. Если мы хотим импортнуть именно подмодуль из нашего пакета то, мы должны теперь явно это указывать.
from my_package import string
или относительный импорт, но с указанием пути относительно текущего модуля main
from . import string
Еще одной неоднозначностью меньше 😎
Подробней про импорты здесь:
https://docs.python.org/3/tutorial/modules.html
#2to3#pep#basic
#timeseries
Ekambaram, Vijay, Arindam Jati, Pankaj Dayama, Sumanta Mukherjee, Nam H. Nguyen, Wesley M. Gifford, Chandra Reddy, and Jayant Kalagnanam. 2024. “Tiny Time Mixers (TTMs): Fast Pre-Trained Models for Enhanced Zero/Few-Shot Forecasting of Multivariate Time Series.” arXiv [Cs.LG]. arXiv. http://arxiv.org/abs/2401.03955.
#timeseries
Finding a suitable forecasting metric to evaluate the forecasting models is often the key to a forecasting project. Right? We use metrics when developing models, we also use metrics to monitor models.
There are a bunch of metrics people choose from or adapt from. To be faster when choosing and adapting metrics, I created a page on the properties of different metrics for time series forecasting problems. For reproducibility, I also included all the code used to write this page.
https://dl.leima.is/time-series/timeseries-metrics.forecasting/
#Tableau#timeSeries
📊
Forecasting and Time Series Analysis in Tableau
Use Tableau to work with time series, generate forecasts and even add R functionality to enhance Tableau.
🔗Link
-----
Canal principal: @repo_science
Cupones: @freecoupons_reposcience
-----
#TimeSeries#Analysis#Python
⌚️
Forecasting Models and Time Series for Business in Python
Time Series Analysis in Python. Demand Planning & Business Forecasting. Forecast with 6 Models: Prophet, ARIMA & More.
-----
Main channel: @repo_science
Coupons: @freecoupons_reposcience
-----
#вакансия#vacancy#job#timeseries
#datasciense#remote
Вакансия: Middle/ Senior Data Scientist
Кадровое агентство: DevHunt
ЗП: от 150.000 до 250.000 руб на руки
Формат: удаленка
Почему стоит выбрать именно эту позицию:
- Удаленка с гибким началом рабочего дня
- Свобода в принятии решений
- Возможности для роста
- Никакого тайм-трекинга
- Неформальная атмосфера с минимальным числом бюрократии
- Проекты не "в стол"
- Плюшки IT-аккредитации
- Годовые бонусы: х1, х1.5
- ДМС после испытательного срока
Чек-лист идеального кандидата:
- Опыт ML-разработки на Python от 3х лет
- Опыт работы с Pandas, NumPy, SсiPy, scikit-learn, Keras/TensoFlow
- Опыт работы с XGboost, LightGBM, Random Forest, линейными моделями, основными архитектурами нейронных сетей. Понимание механизмов их работы
- Знание SQL на продвинутом уровне, опыт работы с реляционными СУБД (PostgreSQL, Oracle, MS SQL и пр.)
Опыт работы с *nix системами
- Навыки работы с Git и с Conda окружениями
Будет плюсом:
- Опыт разработки проектной документации в части подготовки разделов по предиктивному анализу
- Опыт разработки архитектуры данных и структур баз данных
- Знание и опыт работы с ETL/ELT инструментами
Знание TimescaleDB, InfluxDB, AVEVA (OSIsoft) PI System
- Понимание специфики работы IT-интегратора (outsource)
- Опыт работы в нефтегазовой или смежной области
Задачи:
- Реализации проектов по предиктивной аналитике на промышленных предприятиях
- Анализ и прогнозирование временных рядов
- Анализ производственных процессов и выработка требований к сбору данных
Выбор и обоснование моделей машинного обучения для решения бизнес-задач
- Конструирование признаков для ML-моделей (feature engineering)
Выбор и обоснование метрик для оценки моделей машинного обучения
- Интерпретация результатов функционирования моделей машинного обучения
- Разработка и автоматизация ML-пайплайнов
Контакт:@barnes_recruiter
#Tableau
#Forecasting#TimeSeries
📊
Forecasting and Time Series Analysis in Tableau
Use Tableau to work with time series, generate forecasts and even add R functionality to enhance Tableau.
-----
Main channel: @repo_science
Coupons: @freecoupons_reposcience
-----
#tableau#TimeSeries#Forecasting
📈
Forecasting and Time Series Analysis in Tableau
Use Tableau to work with time series, generate forecasts and even add R functionality to enhance Tableau.
-----
Main channel: @repo_science
Coupons: @freecoupons_reposcience
-----