Data Science и Big Data: одно и то же или есть различия?

Некоторые люди считают эти термины чуть ли не синонимами, но это не верно. Data Science — междисциплинарная область, которая охватывает практически всё, что связано с данными. А вот Big Data, как можно догадаться из названия, занимается работой исключительно с большими объёмами данных.

Это самое базовое различие, но далеко не единственное. Отличия есть в областях применения, необходимых навыках, задачах и так далее. Всё в один пост не влезет, поэтому рекомендую прочитать эту статью, там всё разложено по полочкам.

#datascience #bigdata

Python в Data Science: топовые библиотеки и фреймворки, которые будут популярны в 2025

В сфере Data Science Python продолжает оставаться лидером среди языков программирования. И в следующем году ему также пророчат лидерство.

Чтобы вы не тратили время на изучение уже устаревших инструментов и технологий, мы собрали для вас те, которые точно будут востребованы в 2025. Ознакомиться с ними вы можете по ссылке.

Не ждём, а готовимся.

#python #datascience

Хотите стать дата-сайентистом? Вот краткая дорожная карта с основными ресурсами.

#datascience #roadmap

Партиционирование данных: что это такое и зачем нужно

Простыми словами, партиционирование — это разбиение больших таблиц на более мелкие части. Такой подход полезен не только аналитикам, но и всем, кто работает с базами данных — он ускоряет работу отчетов и позволяет быстрее получать ответы на запросы.

У нас на сайте появилась статья, в которой вы сможете узнать больше подробностей о партиционировании, способах его реализации и отличиях от шардирования. Вы также увидите, как это работает в разных СУБД. Прочитайте, потому что это та база, которая пригодится каждому: https://tprg.ru/xHb6

#бд #datascience

Data Science с нуля: подробный гайд для начинающих

Хорошо структурированный материал, который охватывает весь путь новичка в Data Science: от математики и Python до визуализации, машинного обучения и портфолио. Поможет понять, с чего начать и в каком порядке двигаться.

https://tproger.ru/translations/a-beginners-guide-to-data-science

#datascience #гайд

«С чего бы я начал, если бы сегодня снова выбрал Data Science»

Когда входишь в ML, легко запутаться. Как выстроить обучение, чтобы оно было последовательным и не отбивало мотивацию?

Автор этой статьи — уже опытный специалист, но в этом тексте он смотрит назад и честно отвечает на вопрос: *что бы он сделал иначе, если бы учился заново?*

— с чего стартовать, если вы пока только слышали про Python и Pandas;
— почему не стоит сразу лезть в LeetCode;
— как не сгореть по пути и не превратить обучение в бесконечную теоретическую гонку;
— что читать, где пробовать себя, и как искать первые задачи на практике.

Никаких обещаний «через 2 месяца вы в Data Science». Зато — полезный ориентир для тех, кто выбирает направление и хочет пройти путь без лишнего шума.

#ml #datascience