DataSciencePRO

https://www.datasciencecentral.com/free-2-900-page-book-about-pandas/

https://python.plainenglish.io/85-data-science-projects-c03c8750599e

для тех кому скучно и кто хочет прокачаться в DataScience

​✏️Визуализация данных с помощью фреймворка Dash Привет, Хабр! Я расскажу о трех опциональных, но довольно полезных инструментах фреймворка dash, которые сделают ваш dashbord показательным и интерактивным. ⤷ Читать статью на сайте #Python

https://habr.com/ru/post/682694/

https://habr.com/ru/company/wunderfund/blog/682388/

python и анализ данных:

интересная #книга попалась на просторах интернета

🔥Вместо Jupyter Notebook: преимущества Deepnote Блокноты Jupyter уже много лет активно используются дата-анлитиками и специалистами по ML. Однако, несмотря на его популярность этого инструмента для исследований, он имеет существенные недостатки: • Сложность в управлении версиями кода. Поскольку блокноты Jupyter хранятся в виде больших файлов JSON, объединение двух блокнотов практически невозможно. Как и использование привычного разработчикам Git-подобного инструмента версионности. • Отсутствие интеграции с IDE, подсветки кода и подсказок. Обычно Data Scientist не является профессиональным разработчиком ПО, и поэтому инструменты, которые регулируют качество кода и помогают его улучшить, очень важны. • Трудности в разработке через тестирование. Популярная методология разработки через тестирование (test-driven development) практически нереализуема в блокнотах Jupyter. Поэтому их нельзя использовать в серьезных конвейерах данных. • Нелинейный рабочий процесс из-за перехода от одной ячейки к другой. Это может привести к невоспроизводимым экспериментам. Интерактивный способ кодирования и переходов между ячейками является одновременно одной из лучших функций Jupyter Notebook и его самой большой слабостью. • Jupyter плохо подходит для выполнения длинных асинхронных задач с огромными объемами данных. 😡 Многие из этих недостатков устранены в альтернативе Jupyter Notebook под название Deepnote. Deepnote, как и Jupyter, представляет собой интерактивный блокнот для решения DS-задач, однако выигрывает у конкурента по ряду преимуществ 💥: • Совместная работа в реальном времени – подобно Google-документам, можно поделиться ссылкой на свой блокнот с коллегами, предоставив каждому нужный уровень доступа (просмотр, выполнение, комментирование, редактирование и полный доступ). Кроме того, каждая ячейка в Deepnote позволяет соавтору оставлять комментарии, избавляя от необходимости переключаться между приложениями для обмена сообщениями и кодом для предоставления отзыва. Имея доступ к коду разработчика, менеджеры и другие члены команды могут легко отслеживать ход разработки кода и жизненный цикл разработки. • Простое развертывание управляемой среды - Deepnote берет на себя работу по установке модулей и настройке среды для запуска Python, включая управление версиями. Дополнительно к Python, Deepnote также поддерживает выполнение SQL-запросов. • Deepnote имеет возможность встраивать блоки кода в блоги и другие репозитории, устраняя необходимость создавать GitHub специально для этой цели. Ячейки Deepnote позволяют встроить только код, встроить только выходные данные и встроить как код, так и выходные данные. • Визуализация данных - блокноты Jupyter почти не предоставляют способов выполнения EDA без явного написания кода. Deepnote предоставляет инструмент визуализации в самом блокноте - блок визуализации позволяет генерировать информацию, как и с библиотеками Python, но без необходимости написания кода. • Экономия времени и денег - поскольку Deepnote отвечает за управление кодом и его обработку, командам не нужно передавать свои кодовые конвейеры в такие инструменты, как GitHub, BitBucket и т. д., тем самым снижая эксплуатационные расходы. Попробуйте бесплатно: https://deepnote.com/

python и анализ данных:

Шпаргалка по JSON