Post #498

🖥Работаем с данными. Кто кого: Pandas VS SQL Еще порядка 10 лет назад для работы по исследованию данных было достаточно SQL, как инструмента для выборки данных и формирования отчетов по ним. Но время не стоит на месте, и примерно в 2012 году стала стремительно набирать популярность Python-библиотека Pandas. И вот сегодня уже сложно представить работу Data Scientist’а без данного модуля. Не буду подробно углубляться в то, что предоставляют из себя оба инструмента ввиду их популярности среди аналитиков и исследователей данных, но небольшую справку все-таки оставлю: Итак, SQL (язык структурированных запросов — от англ. Structed Query Language) — это декларативный язык программирования, применяемый для получения и обработки данных с помощью создания запросов внешне похожих по синтаксису на предложения, написанные на английском языке. Pandas — это модуль для обработки и анализа данных в табличном формате и формате временных рядов на языке Python. Библиотека работает поверх математического модуля более низкого уровня NumPy. Название модуля происходит от эконометрического понятия «панельные данные» (или как его еще называют «лонгитюдные данные» — это данные, которые состоят из повторяющихся наблюдений одних и тех же выбранных единиц, при этом наблюдения производятся в последовательные периоды времени). ➡️Читать дальше @data_analysis_ml