Сегодня мы поговорим о проблемах внедрения Machine learning модели в production, а также о том, как быть к ним готовым. Читайте у нас об основных...
Использование обратных вызовов (callback) в Dash на максимум
В предыдущей статье мы говорили о Python-фреймворке визуализации данных — Dash. Но со временем Data Science проекты могут усложняться, и уже простой визуализацией не отделаться....
Интерактивные и информативные диаграммы в Pygal
Даже статические графики помогают Data Sciеntist’y лучше разобраться с данными для анализа, а интерактивные графики полезней вдвойне. Сегодня мы расскажем о Python-библиотеке с простейшим интерфейсом...
Чтение таблиц Excel в Pandas
Хотя многие Data Scientist’ы больше привыкли работать с CSV-файлами, на практике очень часто приходится сталкиваться с обычными Excel-таблицами. Поэтому сегодня мы расскажем, как читать Excel-файлы...
Читаем таблицы веб-сайтов с помощью Pandas
Данные для Data Science проектов можно получать ото всюду, в том числе и с веб-сайтов, например, страниц Википедии. Сегодня мы расскажем, как извлечь все таблицы...
Как ускорить обработку данных в Pandas в 600 раз
Pandas — полезный инструмент Data Science, но некоторые его методы для обработки данных требуют слишком много времени. Поэтому сегодня мы расскажем, как ускорить Pandas в...