KT.Teamcopy as .md

Отраслевые решения на Python

Что можно сделать на Python в разных отраслях — разборы из открытых источников.

Обсудить проект

AIWebMobileData

Отраслевые решения

Что можно сделать на Python

К инструменту Python →

Электронная коммерция и ритейл Микросервис цен и рекомендаций рядом с Pimcore Открытый разбор того, как на Python собрать микросервис рекомендаций и динамического ценообразования рядом с Pimcore/PIM — без доработки ядра PIM. Логика персонализации витрины и цен живёт в отдельных сервисах, а PIM остаётся источником эталонного контента о товарах. Опираемся на open-source: Gorse, LightFM, NVIDIA Merlin для рекомендаций и связку PyTorch/Gym для ценовых политик, на REST/GraphQL и Data Hub Pimcore для обмена данными. Результат для бизнеса: персонализация и эксперименты с ценой запускаются независимыми релизами, а апгрейд PIM не ломает интеграцию. Подробнее → Производство и дистрибуция Python для прогноза спроса в производстве и дистрибуции Открытый разбор: как на Python строят дата-пайплайны и прогноз спроса на исторических данных, чтобы планировать закупки и запасы по предиктивной аналитике. На примере open-source библиотеки Nixtla statsforecast и решения Databricks для прерывистого спроса — с моделями Croston, TSB, ADIDA и ссылками на источники. Подробнее → Финансы и страхование Python для скоринга и антифрода в финансах Обзор открытого Python-стека для ML-скоринга и выявления аномалий в транзакциях: scorecardpy и optbinning для интерпретируемых скоркарт, PyOD и Isolation Forest для аномалий, Feast для real-time-фич, платформа Jube для AML-мониторинга. Показываем, как поднять оценку рисков и антифрод отдельным сервисом, не трогая ядро банковской или страховой системы. Подробнее →

Контакты

Обсудить сотрудничество

Оставьте актуальные контакты и опишите задачу. Мы вернемся с уточняющими вопросами и предложением по следующему шагу.

Продолжить