Jupyter Notebook — один из основных инструментов работы с данными, прежде всего на нашем флагманском курсе по Data Science. Именно поэтому мы регулярно освещаем события вокруг этой интерактивной среды, а сегодня рассказываем, как изменится JupyterLab. За подробностями, как всегда, приглашаем под кат.

https://habr.com/ru/post/693336/?utm_source=habrahabr&utm_medium=rss&utm_campaign=693336

80% наших курсов — это практика, в том числе в Jupyter Notebook. Сегодня кратко представим расширения визуального программирования и управления роботами Nyrio. За подробностями приглашаем под кат — к старту нашего флагманского курса по Data Science.
Читать дальше →

https://habr.com/ru/post/690362/?utm_source=habrahabr&utm_medium=rss&utm_campaign=690362

Работа с Python в VS Code 1.70 стала проще, точность определения конфликтов слияния Git — выше, а ещё появились доработки интеграции с интерактивными блокнотами Jupyter. К старту нашего флагманского курса по Data Science делимся подробностями.


Посмотреть

https://habr.com/ru/post/683740/?utm_source=habrahabr&utm_medium=rss&utm_campaign=683740

Всем привет!

Запускается блок статей состоящий из 5 частей, в каждом из которых мы с Вами будем разбирать шаги анализа данных.

Каждая часть будет выходить, предположительно, раз в неделю и при завершении проект будет выложен на GitHub.

Статьи направлены на совместный анализ данных. Вы можете вместе со мной проводить анализ представленного дата сет.

https://habr.com/ru/post/686260/?utm_source=habrahabr&utm_medium=rss&utm_campaign=686260

Доброго времени суток! Меня зовут Алексей. Сейчас я обучаюсь на аналитика данных в "Яндекс Практикум". Дело для меня непривычное, совершенно не связанное с моей предыдущей деятельностью (пока что работаю врачом, иногда пишу рассказы и повести), так что порой некоторые темы даются с большим трудом.

Начинающий аналитик данных с первых дней учёбы сталкивается с необходимостью освоить одну из наиболее важных в его будущей работе библиотек python - pandas. По себе знаю: порой здесь возникает такая путаница в голове, что первые простые задания вызывают ступор. Пройдя множество учебных заданий и успешно сдав несколько проектов, хочу поделиться с такими же новичками, как я сам, парой советов, которые, надеюсь, смогут упростить учебный процесс и первые шаги в новой профессии.

И мой главный совет: "сделайте себе шаблон"!

Не важно, в чём вы пишете код: "Google colaboratory", "Jupiter notebook" или в какой-то иной среде. Не важно, сколько вы пока знаете: если осваиваете профессию с нуля, вносите в шаблон всё, что уже умеете - позже всегда можно удалить лишнее. Шаблон поможет вам быстро сориентироваться в любой новой задаче, напомнит о необходимых манипуляциях.

Постарайтесь найти баланс между общими правилами оформления работы, которые от вас требуют (преподаватели, ревью, заказчики), логикой программирования и вашими личными предпочтениями в ведении документации.

Лично я большую часть учебных проектов выполнил в "Google colaboratory" (далее по тексту просто "колаб"), где предпочитаю следующую структуру шаблона.

https://habr.com/ru/post/670668/?utm_source=habrahabr&utm_medium=rss&utm_campaign=670668

https://habr.com/ru/post/663028/?utm_source=habrahabr&utm_medium=rss&utm_campaign=663028

Мы начинаем писать код на языке Python, а также познакомимся с двумя библиотеками. Загрузим биржевые данные и сохраним их у себя на гугл-диске.

https://habr.com/ru/post/660035/?utm_source=habrahabr&utm_medium=rss&utm_campaign=660035