Telegram Group & Telegram Channel
📈 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/tr/Библиотека дата сайентиста | Data Science Machine learning анализ данных машинное обучение/com.dsproglib/6244

Библиотека дата-сайентиста #междусобойчик



tg-me.com/dsproglib/6430
Create:
Last Update:

📈 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/tr/Библиотека дата сайентиста | 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




Share with your friend now:
tg-me.com/dsproglib/6430

View MORE
Open in Telegram


Библиотека дата сайентиста | Data Science Machine learning анализ данных машинное обучение Telegram | DID YOU KNOW?

Date: |

Should I buy bitcoin?

“To the extent it is used I fear it’s often for illicit finance. It’s an extremely inefficient way of conducting transactions, and the amount of energy that’s consumed in processing those transactions is staggering,” the former Fed chairwoman said. Yellen’s comments have been cited as a reason for bitcoin’s recent losses. However, Yellen’s assessment of bitcoin as a inefficient medium of exchange is an important point and one that has already been raised in the past by bitcoin bulls. Using a volatile asset in exchange for goods and services makes little sense if the asset can tumble 10% in a day, or surge 80% over the course of a two months as bitcoin has done in 2021, critics argue. To put a finer point on it, over the past 12 months bitcoin has registered 8 corrections, defined as a decline from a recent peak of at least 10% but not more than 20%, and two bear markets, which are defined as falls of 20% or more, according to Dow Jones Market Data.

Traders also expressed uncertainty about the situation with China Evergrande, as the indebted property company has not provided clarification about a key interest payment.In economic news, the Commerce Department reported an unexpected increase in U.S. new home sales in August.Crude oil prices climbed Friday and front-month WTI oil futures contracts saw gains for a fifth straight week amid tighter supplies. West Texas Intermediate Crude oil futures for November rose $0.68 or 0.9 percent at 73.98 a barrel. WTI Crude futures gained 2.8 percent for the week.

Библиотека дата сайентиста | Data Science Machine learning анализ данных машинное обучение from tr


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