Zen of Python
20.1K subscribers
1.22K photos
162 videos
32 files
3.17K links
Полный Дзен Пайтона в одном канале

Разместить рекламу: @tproger_sales_bot

Правила общения: https://tprg.ru/rules

Другие каналы: @tproger_channels

Сайт: https://tprg.ru/site

Регистрация в перечне РКН: https://tprg.ru/xZOL
加入频道
Как из данных узнавать о том, что в продукте что-то пошло не по плану

К сожалению, мониторинг не всегда может выявить аномалии в работе продукта, потому что они не всегда вызваны багами или техническими ошибками. Но зато их можно обнаружить при анализе данных. Например, когда пользователи начинают совершать нестандартные действия.

Подробнее об этом расскажет продуктовый аналитик — тот, кто лично находит такие аномалии:

https://habr.com/ru/post/704988/

#datascience
👍3💩3
Шпаргалка по DataFrame

DataFrame — ключевая структура данных Python-библиотеки pandas. В шпаргалке есть всё про основные операции с DataFrame. Акцент сделан на Data Wrangling — этапе работы с данными, когда данные преобразовываются из «сырого» формата в пригодный для аналитики.

Если вы инженер данных, аналитик или датасаентист — эта шпаргалка точно для вас.

#datascience
👍30💩1
В чём разница между дата-аналитиком и ML-инженером?

Разбираем обязанности вместе с реальными специалистами: https://tprg.ru/F956

#datascience #ml
👍5
Работаем с данными через GUI

Познакомившись с Bamboolib вы будете жалеть, что не узнали о ней раньше. Она позволяет работать с фреймами данных pandas через графический интерфейс, что сильно упрощает задачу.

Познакомиться с её возможностями подробнее и установить можно по ссылке:

https://pypi.org/project/bamboolib/#description

#библиотека #datascience #pandas
6
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
1