Эта статистика из Директа - и тащится она как-то очень странно

спасибо, уже решил вот так

https://stackoverflow.com/questions/33512902/requests-download-an-excel-file-using-python-3-invalid-literal-for-int-with

Как совет - сведите всё к нормальной таблице; период, название РК и другую инфу закиньте в отдельные колонки
Вопросов станет сильно меньше

яндекс в этом году решил выкатить новый тип РК - мастер кампании
но существующая API пока не отдает стату расходов по этой РК
приходится выкручиваться и распарсивать ексель файл из мастер отчета заходя в интерфейс директа питоном

Если речь про https://yandex.ru/support/direct/campaigns/campaign-master.html - то это лишь интерфейс создания РК
Оно внутри живёт на общих правах

вы каким то образом получаете расходы по мастер кампании текущей версией API?

есть массив точек полигона, как найти координаты центроида?

есть уже готовые сервисы/библиотеки?

спасибо! а никто случаем не знает в каком формате shapely Point(0,0).distance(Point(1,1))
1.4142135623730951 выдает расстояние между точками?

может при помощи geopy лучше считать?

Подозреваю что в координатных единицах)

а в чем лучше считать?)

А в каком магазине лучше покупать?)) какая цель?)

Просто потом ранжировать точки центроидов регионов по расстоянию

Всем, привет!
Кто имеет небольшой опыт, но уже полюбил анализ данных и сильно хочет развиваться, обратите внимание на интеерсную вакансию в Dats Team 👇

#вакансия #антифрод #junior
 
Ищем аналитика в команду Антифрод. Предстоит предотвращать процессы внутренних и внешних мошеннических схем
 
💻Формат работы: офис/удалёнка
⌛️Занятость: полный день 
💰ЗП вилка: 60-100
 
💡Тебе предстоит:
• Строить скоринговые модели
• Участвовать в развитии инфраструктуры
• Разрабатывать онлайновые ML-сервисы
• Статистический анализ данных на предмет фрода и других закономерностей
• Строить дашборды

Начнем с простого, в дальнейшем развитие скиллов тебе обеспечено. Если что-то из задач окажется непонятным, это не страшно. Команда Антифрода, обладающая экспертизой во всех процессах, поможет тебе разобраться в том, что, как и зачем нужно делать
 
💼 От тебя ждем:
• Опыт работы с данными
• Знание основ математической статистики, теории вероятности и методов машинного обучения
• Опыт в работе с PowerBI, Grafana, SQL языками, Python, Git
• Проактивность и умение получать из чисел реальные знания
 
📝Предлагаем:
• Динамичный и быстроразвивающийся бизнес, ресурсы, возможность сделать вместе лучший продукт на рынке;
• Свободу действий в принятии решений;
• Достойный уровень заработной платы;
• Профессиональную команду;
• Возможность развиваться вместе с нашим бизнесом
 
Если интересно, пиши в Telegram: @den007_666

Кликбейтно

Всем привет! Сегодня вечером проводим практический вебинар про деплой ML моделей при помощи Kubernetes и Kubeflow - https://dataphoenix.info/webinar-deploying-deep-learning-models-with-kubernetes-and-kubeflow/
Присоединяйтесь 😉