Собрали в одном месте самые важные ссылкиконсультируем про IT, Python
Аудио-подкаст
pandas это высокоуровневая Python библиотека для анализа данных. Почему я её называю высокоуровневой, потому что построена она поверх более низкоуровневой библиотеки NumPy (написана на Си), что является большим плюсом в производительности. В экосистеме Python, pandas является наиболее продвинутой и быстроразвивающейся библиотекой для обработки и анализа данных. В своей работе мне приходится пользоваться ею практически каждый день, поэтому я пишу эту краткую заметку для того, чтобы в будущем ссылаться к ней, если вдруг что-то забуду. Также надеюсь, что читателям блога заметка поможет в решении их собственных задач с помощью pandas, и послужит небольшим введением в возможности этой библиотеки.
Позволяет найти много страшных ошибок.
Однажды томным вечером, сидя напротив мелькающей ленты tjournal и попивая ромашковый чай, внезапно обнаружил себя за чтением статьи про советскую лампочку, которая освещала чей-то подъезд уже 80 лет. Да, весьма интересно, но все же я предпочитаю статьи про политику достижения ИИ в игре дум, приключения ракет SpaceX и, в конце концов, — с наибольшим кол-вом просмотров. А какие вообще статьи набирают внушительные рейтинги? Посты размером с твит про какую-то политическую акцию или же талмуды с детальным анализом российской киноиндустрии? Ну что же, тогда самое время расчехлять свой Jupyter notebook и выводить формулу идеальной статьи.
Работает с Flask приложениями
Статья описывает как можно модифицировать Python
Длинный туториал об Deep Learning
Короткая статья об основных понятиях Django сигналов