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.

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.

Python - популярный язык для анализа и визуализации данных, и он предлагает широкий спектр библиотек для создания красивых и информативных визуализаций.

В Anvil наша цель - быстро и легко создавать мощные веб-приложения, полностью написанные на Python. Таким образом, мы сделали саму Anvil быстрее, проще в использовании и мощнее, чем когда-либо. Новый редактор включает в себя многие из наиболее востребованных функций, таких как встроенный контроль версий и несколько баз данных. Мы также полностью обновили редактор Anvil, чтобы предоставить вам более чистый и интуитивно понятный интерфейс для создания ваших веб-приложений.

Как человек, который использует Pandas уже несколько лет, мы заметили, как много людей часто прибегают к почти постоянному использованию функции apply. Хотя это не является проблемой для небольших наборов данных, проблемы с производительностью, вызванные этим, становятся намного более заметными при работе с большими объемами данных. Хотя гибкость apply делает его легким выбором, в этой статье представлены другие функции Pandas в качестве потенциальных альтернатив.

Ручное создание нового файла конфигурации для каждого нового эксперимента - утомительный процесс. Особенно, если вы хотите быстро развернуть огромное количество заданий в кластере Kubernetes, автоматическая настройка является обязательной. С помощью python легко создать простой сценарий планирования, который считывает конфигурацию эксперимента, такую как размер пакета, записывает ее в файл YAML и создает новое задание. В этом посте мы обсудим, как это сделать. Самое лучшее - это то, что мы не требуем никаких дополнительных пакетов!

Связанный репозиторий GitHub: https://github.com/ssghost/JITS_tests