Библиотека дата-сайентиста | Data Science, Machine learning, анализ данных, машинное обучение

📈 Холивар: NumPy против pandas против PySpark — кто рулит в данных

Дата-сайентисты, делитесь: чем копаете свои миллионы строк?

🐍 NumPy — минимализм и математика
• Основа всех ML-библиотек.
• Векторы, матрицы, broadcasting — строго, быстро, эффективно.
• Если ты знаешь np.dot и np.linalg, тебя зовут в глубины ML.

Но:
• Строгая типизация и отсутствие удобных табличек.
• Хотел сделать фильтр по колонке? Сначала reshape.
• IndexError: too many indices — старая знакомая.

📊 pandas — король табличек
• df.head() — и ты уже видишь суть.
• Гибкость, группировки, фильтрации — словно Excel на стероидах.
• Подходит и для EDA, и для препроцессинга.

Но:
• Большой датасет? Привет, out of memory.
• Интуитивно, но не всегда предсказуемо.
• SettingWithCopyWarning — и ты не уверен, изменил ли что-то вообще.

🔥 PySpark — big data и кластеры
• Когда данных слишком много для pandas.
• Распределённые вычисления, lazy evaluation, Spark SQL.
• Подходит для продакшена, когда ноутбук уже плачет.

Но:
• Стартуем JVM… подождите немного.
• Написал три строчки — получил лог на 300 строк.
• Не для быстрых экспериментов.

А вы кто: numpy-ниндзя, pandas-мастер или spark-инженер? Или по чуть-чуть от каждого?
Инструкция о том, как оставить комментарий: https://www.tg-me.com/ms/Библиотека data scientist’а | Data Science Machine learning анализ данных машинное обучение/com.dsproglib/6244

Библиотека дата-сайентиста #междусобойчик

www.tg-me.com/ms/Библиотека data scientist’а | Data Science Machine learning анализ данных машинное обучение/com.dsproglib/6430

1.9K viewsMay 10 at 12:51

📈 Холивар: NumPy против pandas против PySpark — кто рулит в данных

Дата-сайентисты, делитесь: чем копаете свои миллионы строк?

🐍 NumPy — минимализм и математика
• Основа всех ML-библиотек.
• Векторы, матрицы, broadcasting — строго, быстро, эффективно.
• Если ты знаешь np.dot и np.linalg, тебя зовут в глубины ML.

Но:
• Строгая типизация и отсутствие удобных табличек.
• Хотел сделать фильтр по колонке? Сначала reshape.
• IndexError: too many indices — старая знакомая.

📊 pandas — король табличек
• df.head() — и ты уже видишь суть.
• Гибкость, группировки, фильтрации — словно Excel на стероидах.
• Подходит и для EDA, и для препроцессинга.

Но:
• Большой датасет? Привет, out of memory.
• Интуитивно, но не всегда предсказуемо.
• SettingWithCopyWarning — и ты не уверен, изменил ли что-то вообще.

🔥 PySpark — big data и кластеры
• Когда данных слишком много для pandas.
• Распределённые вычисления, lazy evaluation, Spark SQL.
• Подходит для продакшена, когда ноутбук уже плачет.

Но:
• Стартуем JVM… подождите немного.
• Написал три строчки — получил лог на 300 строк.
• Не для быстрых экспериментов.

А вы кто: numpy-ниндзя, pandas-мастер или spark-инженер? Или по чуть-чуть от каждого?
Инструкция о том, как оставить комментарий: https://www.tg-me.com/ms/Библиотека data scientist’а | Data Science Machine learning анализ данных машинное обучение/com.dsproglib/6244

Библиотека дата-сайентиста #междусобойчик

BY Библиотека дата-сайентиста | Data Science, Machine learning, анализ данных, машинное обучение