Околонаучный доклад на конференции "Вторые Виноградовские чтения"

1. Язык программирования Python в
гидрологическом моделировании*
Георгий Айзель
Институт водных проблем РАН

2. *на самом деле нет

3. Что вообще
происходит?

4. В мире
“Стартап”
“Наука”

5. Мы больше публикуемся

6. Но другие публикуются быстрее

8. Причины?
1. Недостаточное финансирование;
2. Сокращение числа исследователей;
3. Отсутствие экспериментальных полевых работ;
4. Уныние;
5. вот это всё.

9. Причина (ИМХО) -- медленная проверка гипотез

10. Проверка гипотез

11. Как сделать быстрее,
выше, сильнее?

12. Почему Python?

13. Forming
Norming
Storming
Performing

14. Forming (получение данных)
● txt
● csv
● netcdf
● sql
● xml
● web api
1. import …
2. path =
3. connection =
4. data = parse(path)
profit!

15. Norming (предварительная обработка данных)
● сортировка
● группировка
● заполнение пропусков
● удаление выбросов
● создание новых
переменных
● нормирование
1. import numpy as np
2. import pandas as pd
3. from sklearn import
Preprocessing
4. library.method()
profit!

16. Storming (моделирование, анализ)
● классификация
● кластеризация
● регрессия
● распознавание образов
● моделирование
● прогнозирование
1. from sklearn import SVR
2. model = SVR()
3. model.fit(X, y)
4. metrics(model)
5. model.predict(y)
profit!

17. Performing (представление результатов)
● научная графика
● воспроизводимые
результаты
● переиспользование кода
● создание веб-
приложений
❏ Matplotlib, Seaborn
❏ Ipython notebook,
Docker, Git(hub)
❏ OOP, Gist
❏ Flask

18. Ой, а я начал учить R,
мне теперь придется
все бросить и учить
Python?

19. Нет.
R тоже клёвый.

20. Школа гидрологического моделирования
26 ноября
четверг
16:40 -- 18:10
Методы машинного обучения в гидрологии:
как, для чего, почему, вот это всё.
http://www.youtube.com/watch?v=U9nODM0D3uM

21. Спасибо за внимание
ayzelgv
ayzelgv
@hydrogo
ayzel@iwp.ru