TL;DR: есть популярная поговорка, которая звучит так: вы никогда не узнаете что-то по-настоящему, пока не научите этому кого-то другого.

В этом руководстве  покажу вам, как добавить в Novu нового поставщика API электронной почты. В этом сценарии я добавил Resend.

В мире программирования данные часто хранятся и передаются в различных форматах в другие части приложения или других веб-служб. Чтобы упростить передачу данных между сервисами, написанными на разных языках и фреймворках (такими как серверная часть Java, взаимодействующая со службой Python и отправляющая результаты во внешний интерфейс JavaScript), были опробованы, протестированы и приняты общие форматы.

Исследовательский анализ данных (EDA) - это процесс анализа данных с целью обобщения их основных характеристик, часто с помощью визуальных методов. Это важный шаг в процессе анализа данных, поскольку он помогает понять данные и выявить любые проблемы или инсайты, которые могут быть скрыты в них. Эта статья служит всеобъемлющим руководством по EDA, охватывающим его ключевые концепции, лучшие практики и примеры того, как выполнять EDA на реальных наборах данных из Kaggle.

Извлечение данных является важным аспектом проектирования эффективных приложений при разработке программного обеспечения. Обычно приложениям для функционирования требуются данные из базы данных. Доступ к данным является критическим фактором производительности, который необходимо тщательно учитывать в этом отношении. Тремя распространенными методами загрузки данных из базы данных являются отложенная, нетерпеливая и явная загрузка. В этой статье мы рассмотрим различия между этими методами, а также их преимущества и недостатки.

DynamoDB - это быстрая производительная база данных для создания высокодоступных веб-приложений. В этой статье исследуется как взаимодействовать с DynamoDB на Python с использованием библиотеки Boto3 и подробно рассматриваются такие концепции, как параллелизм, модель лидера, регулирование и многое другое.

Здесь мы поделимся некоторыми приемами Python и Pandas, чтобы помочь аналитикам данных и специалистам по данным быстро освоить новые ценные концепции, о которых они могут не знать.

Очень важно обеспечить хорошее качество данных перед запуском моделей машинного обучения. Если мы введем некачественные данные в эти модели, это может привести к неожиданным или непреднамеренным последствиям. Однако проведение подготовительной работы с данными и попытка понять, что у вас есть, а чего нет, отнимают очень много времени. Часто этот процесс может занимать до 90% времени, доступного для проектов.

ELT (Извлечение, загрузка, преобразование) - это современный подход к интеграции данных, который немного отличается от ETL (Извлечение, преобразование, данные). ETL преобразует данные перед их загрузкой в хранилище данных, тогда как в ELT необработанные данные загружаются непосредственно в хранилище данных и преобразуются с помощью SQL.

Создание ELT является очень важной частью работы инженеров по данным и аналитике, а также может быть полезным навыком для аналитиков данных и ученых с более широким охватом или соискателей, создающих полное портфолио.

Если вам нужны тестовые данные для базы данных вашего проекта, вы можете получить набор данных из Kaggle или воспользоваться генератором данных. В первом случае, если вам нужно обработать данные перед вставкой их в базу данных, вы можете использовать Pandas, широко используемую библиотеку Python для анализа данных. Эта библиотека поддерживает различные форматы, включая CSV и JSON, а также предоставляет метод вставки данных в базу данных SQL.