🖥 Почему Python так важен в Data Science

Python — это мощный инструмент для специалистов в области Data Science, который предлагает широкий спектр возможностей для анализа данных, визуализации и разработки моделей машинного обучения. Благодаря простоте, богатой экосистеме библиотек и активному сообществу, Python остаётся главным выбором для анализа данных и создания решений, основанных на искусственном интеллекте.

Огромное количество библиотек
Python обладает множеством библиотек, специально созданных для анализа данных и машинного обучения:

🔵 Pandas: для работы с таблицами и структурированными данными.
🔵 NumPy: для быстрого выполнения математических операций и работы с массивами.
🔵 Matplotlib и Seaborn: для визуализации данных.
🔵 Scikit-Learn: для создания и обучения моделей машинного обучения.
🔵 TensorFlow и PyTorch: для разработки нейронных сетей и глубокого обучения.

Установка библиотек:
Используйте менеджер пакетов pip, чтобы установить необходимые библиотеки. Например:

pip install pandas numpy matplotlib seaborn scikit-learn

Работа с данными:
Используйте библиотеки Pandas и NumPy для загрузки, обработки и анализа данных. Например, для загрузки данных из CSV-файла:

import pandas as pd

# Загрузка данных
df = pd.read_csv('data.csv')

# Просмотр первых 5 строк
print(df.head())

#база

🎸 Пишем свой фреймворк поверх Django

Деврел из Ostrovok.ru рассказывает, как (а главное, зачем) команда написала собственный фреймворк поверх Django и какие выводы из этого сделала.

▶️ Смотреть на YouTube

🕸 G-Scraper — инструмент с GUI для простого парсинга сайтов

Построен на Requests и Beautifulsoup4. Основные особенности:

🔘Поддерживает два типа запросов GET и POST;
🔘Может скрэпить сразу по нескольким URL и несколько элементов с одной страницы;
🔘Имеет хорошее логирование;
🔘Сохраняет данные в отдельную папку;
🔘Позволяет передавать параметры в запрос.

🔗 Ссылка на репозиторий проекта