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.

Pandas - одна из самых популярных библиотек Python для исследования и визуализации данных. Pandas предлагает множество API для выполнения задач по обработке данных, но при работе с большими наборами данных это приводит к сбоям или медленным вычислениям.

Графики водопада (или диаграммы) часто используются для демонстрации кумулятивного изменения определенного значения с течением времени. В качестве альтернативы они могут использовать фиксированные категории (например, определенные события) вместо времени. Таким образом, такого рода сюжет может быть очень полезен при проведении презентаций для заинтересованных сторон бизнеса, поскольку мы можем легко показать, например, эволюцию доходов нашей компании/клиентской базы с течением времени.

Обработка файлов является важным аспектом программирования и используется для управления, хранения и извлечения данных из файловой системы компьютера. В этой статье мы рассмотрим основы обработки файлов в Python, включая открытие и чтение файлов, запись в файлы и добавление данных в файлы.