❓ Python и SQL: что изучать в первую очередь для анализа данных

Два самых популярных инструмента для работы с данными — Python и SQL.

Они хороши для обработки, анализа данных и для их визуализации и интерпретации.

❓ У новичков часто возникает вопрос: начать изучение с Python или SQL?

В этой статье расскажем о каждом языке и как они взаимно дополняют друг друга.

🔗 Читать статью

#SQL #Data | Mr. Python

⚙️ Библиотека Pydantic: валидация данных на Python

Pydantic — это мощная библиотека проверки данных и управления настройками для Python, созданная для повышения прочности и надежности вашей кодовой базы.

❗️ Pydantic может справиться практически с любым сценарием проверки данных с минимальным количеством кода: от проверки, является ли переменная целым числом, до обеспечения правильных типов данных для ключей и значений вложенных словарей.

🔗 Читать статью

#Library #Pydantic #Data | Mr. Python

🔍 7 наилучших библиотек визуализации Python

Путь от необработанных данных к убедительным визуализациям является ключевым в науке о данных.

Python предлагает набор библиотек, удовлетворяющих различные потребности в визуализации.

➡️В этой статье мы рассмотрим самые лучшие библиотеки Python, которые определяют будущее визуализации данных.

🔗 Читать статью

#Collection #Visualization #Data #Library | Mr. Python

🔖 Основные типы данных в Python для начинающих

При изучении языка программирования одна из первых вещей, с которой вы столкнётесь, — типы данных.

❗️Каждое значение в Python имеет тип.

Поскольку всё в Python — объекты, типы являются классами, а значения — экземплярами (объектами) этих классов.

Сегодня мы расскажем об одних из наиболее важных типов данных в Python.

🔗 Читать статью

#Data | Mr. Python

☄️ Руководство по работе с базами данных в Python

База данных - совокупность данных, хранимых в соответствии со схемой данных, манипулирование которыми выполняют в соответствии с правилами средств моделирования данных.

Если проще говоря, то базы данных - библиотека, хранящая данные в том или ином виде.

❗️Содержание руководства по работе с базами данных в Python включает в себя 3 главы:
- SQLite,
- PostgreSQL,
- SQL ORM SQLAlchemy.

🔗 Читать статью

#Guide #Library #Data #SQL | Mr. Python

ℹ️ Почему именно SQL и Python — мастхев для аналитика?

В статье автор объясняет, почему невозможно обойтись одним только SQL и обязательно в связке с ним идёт верхнеуровневый язык программирования.

❗️Python, за счёт разнообразных библиотек, сейчас лидирует в сфере аналитики данных.

🔗 Читать статью

#SQL #Data #Analytics | Mr. Python

🔍 7 наилучших библиотек визуализации Python

Путь от необработанных данных к убедительным визуализациям является ключевым в науке о данных.

Python предлагает набор библиотек, удовлетворяющих различные потребности в визуализации.

➡️В этой статье мы рассмотрим самые лучшие библиотеки Python, которые определяют будущее визуализации данных.

🔗 Читать статью

#Collection #Visualization #Data #Library | Mr. Python

🔍 Как и зачем использовать Python для анализа данных

Python отлично работает на всех этапах.

В первую очередь в этом помогают различные библиотеки.

❗️Поиск, обработка, моделирование (вместе с визуализацией) — 3 самых популярных сценария использования языка для анализа данных.

🔗 Читать статью

#Analysis #Data | Mr. Python

🔖 Базовый Python для аналитика данных: подборка для самостоятельного обучения

Авторы собрали для вас подборку бесплатных ресурсов для изучения Python с нуля.

❗️ Здесь вы найдёте как интерактивные курсы с практическими заданиями, так и теоретические материалы с подробными объяснениями.

В нашей подборке оказалось много разных курсов — каждый со своим подходом и стилем подачи материала.

🔗 Читать статью

#Data #Analytics #Collection | Mr. Python

📎 Преобразование типов данных в Python

— В этом руководстве мы на примерах разберем явное и неявное преобразование типов данных для примитивных и непримитивных структур данных Python.

В Python есть много типов данных.
Вы наверняка уже видели и работали с некоторыми из них.

⚠️ Есть целые числа (int) и числа с плавающей точкой (float) для работы с числовыми значениями, логический тип данных (bool) для работы со значениями истины и лжи и строки (str) для работы с алфавитно-цифровыми символами.

— Вы можете использовать списки, кортежи, словари и множества — структуры данных, в которых можно хранить коллекции значений.

🔗 Читать статью

#Data | Mr. Python

📎 Работа с геоданными в Python и Jupyter

Рассмотрим три библиотеки по работе с геоданными: gmaps, ipyleaflet и более продвинутую по сравнению с предыдущими – folium.

— Автор расскажет, что лучше использовать folium, так как в ней удобнее строить интерактивные карты и работать со слоями.

В конце статьи вы найдете ссылки на блокноты с кодом.

🔗 Читать статью

#Jupyter #Data #Geo | Mr. Python

📌 Как подружить Python и базы данных SQL. Подробное руководство

Рассказываем, как связать Python и реляционные базы данных трёх типов: SQLite, MySQL и PostgreSQL.

Зная одну библиотеку для работы с SQL, вы легко разберетесь в остальных.

❗️Все приложения взаимодействуют с данными, чаще всего через систему управления базами данных (СУБД).

🔗 Читать статью

#SQL #Guide #Data | Mr. Python

📈 Качественно новый уровень визуализации данных в Python

К счастью, для создания графиков на Python настали светлые времена, и после изучения доступных вариантов я выбрал явного победителя (с точки зрения простоты использования, документации и функциональности) в лице библиотеки plotly.

— В этой статье вы с ней познакомитесь и научитесь делать более качественные графики за меньшее время — зачастую с помощью одной строки кода.

🔗 Читать статью

#Visualization #Data #Plotly #Library | Mr. Python

🔍 Распределение памяти в Python: сколько и в каких случаях занимают типы данных

В этом материале разберем, как устроено выделение памяти под объекты в Python.

Потом кратко о том, как работает очистка памяти от неиспользуемых объектов.

— И, наконец, о разнице в занимаемой памяти на примере типов list, dict и tuple.

🔗 Читать статью

#Memory #Data | Mr. Python

⚙️ Основы классов и объектов в Python: создание пользовательских типов данных и работа с их свойствами и методами.

Класс в Python представляет собой шаблон или чертеж для создания объектов.

Он определяет набор атрибутов (данных) и методов (функций), которые характеризуют любой объект этого класса.

❗️ Классы являются фундаментом объектно-ориентированного программирования (ООП) в Python и позволяют создавать новые типы объектов с общими характеристиками и поведением.

🔗 Читать статью

#Classes #Objects #Data #ООП | Mr. Python