Доброго вечера, друзья!
Как думаете, нужно ли в Data Science знание алгоритмов и структур данных? Наверное, первое, что приходит в голову - это, конечно, собеседования😁 Во многих компаниях обязательным этапом в процессе найма является та самая секция лайф-кодинга.
А вообще, знание алгоритмов и структур данных помогает лучше понимать, как работают различные методы машинного обучения (например, те же «деревянные» модели) + практика и привычка писать оптимальный код пригодится в анализе и при обработке данных.

Ловите новую книгу издательства O’Reilly «Алгоритмы с примерами на Python», в ней автор понятно рассказывает про самые известные структуры данных и алгоритмы над ними, разбирает их сложность - и всё это, конечно, с примерами на питоне(!)🥰 В книге также есть задачи для самостоятельного решения.

Хорошего вечера!❄️☃️

#python@data_easy

Добрый вечер, друзья!
Бывало такое, что запустили цикл, а он никак не завершается и когда закончится непонятно? Или применяете функцию, и ячейка зависает на неопределённый срок? Не очень здорово, когда код превращается в "чёрный ящик" с неизвестным временем выполнения☹️
К счастью, эту проблему можно решить при помощи библиотеки tqdm🔮 Вот несколько примеров её самых полезных возможностей:
➡️ for i in tqdm(range(1000)):
Если итерируемый объект в цикле for обернуть в tqdm, мы увидим прогресс-бар, который покажет продвижение по итерациям цикла и оставшееся время выполнения.
➡️ df['col'_1] = df['col'].progress_apply(func_1)
При работе с pandas-датафреймами обычный apply можно заменить на progress_apply, тогда также будет показываться прогресс-бар. Это бывает полезно при больших размерах датасета.
➡️ df['col_2'] = process_map(
func_2,
df['col'],
max_workers=8,
chunksize=64,
desc='Description',
colour='green'
)
А это "прогрессивный" аналог map, только здесь ещё можно распараллелить процесс при помощи аргументов max_workers и chunksize + везде можно добавлять подпись для прогресс-бара и его цвет💚

Ещё больше интересных приёмов можно узнать из официальной документации🦋

Хорошего вечера и быстрого кода!⚡

#python@data_easy
#лайфхаки@data_easy