🎓Лучшие библиотеки Python для Data Science — от данных до предсказаний
Ты когда-нибудь задумывался, на чём держится вся магия Data Science? На библиотеках Python. Мощные, гибкие и почти безграничные — они превращают код в инсайты, а данные в решения.
📦Вот что стоит изучить, если хочешь прокачаться в аналитике и ML:
🖍Reinforcement Learning Позволь алгоритмам учиться на действиях и ошибках. 🧠OpenAI Gym — отличная точка входа в мир умных агентов и ИИ.
🧮Feature Engineering Сырые данные — это только начало. 🔧Featuretools помогает автоматически преобразовывать их в ценные признаки для моделей.
👨💻Machine Learning & AI Прогнозы, классификация, кластеризация — всё это проще с ⚙️Scikit-Learn, TensorFlow, XGBoost.
📈Анализ и подготовка данных ➡️Pandas и NumPy — мастхэв для каждого дата-сайентиста. С ними хаос превращается в порядок.
📊Визуализация данных Когда числа — это не всё. ✍️Matplotlib, Seaborn, Plotly оживляют отчёты, графики и дашборды.
🗣Обработка текста (NLP) Работа с естественным языком? 📚NLTK, SpaCy и Transformers помогут машине "понять" человеческую речь.
⚙️Data Engineering & ETL Управляй потоками данных, как профи. ⛓️Airflow, Luigi и DVC — чтобы не утонуть в пайплайнах.
📆Time Series & Forecasting Прогнозы на основе истории. 📊Statsmodels, Prophet, tsfresh — для анализа временных рядов.
💥Big Data & Распределённые вычисления Когда данные уже не помещаются в оперативку: 🔥PySpark, Dask и Modin — мощь распределённого анализа.
🔐Безопасность данных 🛡 Обеспечь приватность и соответствие требованиям — от Diffprivlib до инструментов для очистки и защиты.
📉Anomaly Detection Найди выбросы до того, как они станут проблемой. 🚨PyOD и другие библиотеки выявят аномалии в потоке данных.
🚀Data Science — это не про магию, а про инструменты. И Python — твой главный союзник.
🎓Лучшие библиотеки Python для Data Science — от данных до предсказаний
Ты когда-нибудь задумывался, на чём держится вся магия Data Science? На библиотеках Python. Мощные, гибкие и почти безграничные — они превращают код в инсайты, а данные в решения.
📦Вот что стоит изучить, если хочешь прокачаться в аналитике и ML:
🖍Reinforcement Learning Позволь алгоритмам учиться на действиях и ошибках. 🧠OpenAI Gym — отличная точка входа в мир умных агентов и ИИ.
🧮Feature Engineering Сырые данные — это только начало. 🔧Featuretools помогает автоматически преобразовывать их в ценные признаки для моделей.
👨💻Machine Learning & AI Прогнозы, классификация, кластеризация — всё это проще с ⚙️Scikit-Learn, TensorFlow, XGBoost.
📈Анализ и подготовка данных ➡️Pandas и NumPy — мастхэв для каждого дата-сайентиста. С ними хаос превращается в порядок.
📊Визуализация данных Когда числа — это не всё. ✍️Matplotlib, Seaborn, Plotly оживляют отчёты, графики и дашборды.
🗣Обработка текста (NLP) Работа с естественным языком? 📚NLTK, SpaCy и Transformers помогут машине "понять" человеческую речь.
⚙️Data Engineering & ETL Управляй потоками данных, как профи. ⛓️Airflow, Luigi и DVC — чтобы не утонуть в пайплайнах.
📆Time Series & Forecasting Прогнозы на основе истории. 📊Statsmodels, Prophet, tsfresh — для анализа временных рядов.
💥Big Data & Распределённые вычисления Когда данные уже не помещаются в оперативку: 🔥PySpark, Dask и Modin — мощь распределённого анализа.
🔐Безопасность данных 🛡 Обеспечь приватность и соответствие требованиям — от Diffprivlib до инструментов для очистки и защиты.
📉Anomaly Detection Найди выбросы до того, как они станут проблемой. 🚨PyOD и другие библиотеки выявят аномалии в потоке данных.
🚀Data Science — это не про магию, а про инструменты. И Python — твой главный союзник.
📂 Сохраняй, чтобы не потерять!
#cheatsheet #python #doc
BY [PYTHON:TODAY]
Warning: Undefined variable $i in /var/www/tg-me/post.php on line 283
However, analysts are positive on the stock now. “We have seen a huge downside movement in the stock due to the central electricity regulatory commission’s (CERC) order that seems to be negative from 2014-15 onwards but we cannot take a linear negative view on the stock and further downside movement on the stock is unlikely. Currently stock is underpriced. Investors can bet on it for a longer horizon," said Vivek Gupta, director research at CapitalVia Global Research.
Tata Power whose core business is to generate, transmit and distribute electricity has made no money to investors in the last one decade. That is a big blunder considering it is one of the largest power generation companies in the country. One of the reasons is the company's huge debt levels which stood at ₹43,559 crore at the end of March 2021 compared to the company’s market capitalisation of ₹44,447 crore.
