10 najważniejszych źródeł MITRE ATT&CK za pomocą Pandas jedym klikiem

MITRE ATT&CK to źródło wiedzy o taktykach i technikach adwersarzy. Jest wspólnym językiem domenowym w świecie cyberbezpieczeństwa. Każda organizacja jest inna, korzysta z innych systemów operacyjnych i interesuje się nią inna grupa adwersarzy. W artykule wykorzystamy popularną Python’ową bibliotekę pandas i zrobimy prosty notebook.

Czytaj dalej „10 najważniejszych źródeł MITRE ATT&CK za pomocą Pandas jedym klikiem”

Koalas, czyli PySpark w przebraniu Pandas

Jednym z podstawowych narzędzi Data Scientist jest Pandas. Niestety nadmiar danych może znacznie utrudnić nam zabawę. Dlatego powstało Koalas. Biblioteka umożliwiająca korzystanie z Apache Spark w taki sposób, jakbyśmy robili to za pomocą Pandas.

Czytaj dalej „Koalas, czyli PySpark w przebraniu Pandas”

Wizualizacja map w Elasticsearch i Kibana – GPS komunikacji miejskiej

Myślisz o analizie i wizualizacji danych geo? Czemu nie spróbować Elasticsearch? Tzw. ELK (Elasticsearch + Logstash + Kibana) to nie tylko baza NoSQL. Jest to cały system, który umożliwia przechowywanie, wyszukiwanie, analizę i wizualizację danych z dowolnego źródła w czasie rzeczywistym. W tym przypadku wykorzystamy otwarte dane lokalizacji komunikacji miejskiej w Warszawie. Wspomniałem o nich w tym artykule.

Czytaj dalej „Wizualizacja map w Elasticsearch i Kibana – GPS komunikacji miejskiej”

Apache Airflow + Kafka – Zbieramy dane GPS komunikacji miejskiej

Dziś przyjrzymy się narzędziu, jakim jest Apache Airflow. Spróbujemy użyć dwóch operatorów i zasilić kafkę danymi z API. Przy okazji rozpoczynam taki “mini projekcik”. Nie wiem jak Tobie, ale najlepiej poznaję różne technologie poprzez praktykę.

Czytaj dalej „Apache Airflow + Kafka – Zbieramy dane GPS komunikacji miejskiej”

Jak zostać Ironmanem? Analiza CSV-ek w pandas

Mistrzostwa świata w Tri na dystansie Ironman za nami. Współzawodnictwo na Hawajach to marzenie każdego ambitnego triathlonisty. Z tej okazji wziąłem na warsztat wyniki zawodów triathlonowych na dystansie Ironman w latach 2005-2016 (436131 rekordów) znalezione na http://academictorrents.com. Do analizy wykorzystałem pythona, a wszczególności numpy, pandas oraz matplotlib.

Czytaj dalej „Jak zostać Ironmanem? Analiza CSV-ek w pandas”