Почему не всегда Pandas — лучший выбор (и когда стоит попробовать Polars)
Привет, Хабр! Меня зовут Данила Ляпин, я Senior Data Scientist в Яндексе и автор курса «Специалист по Data Science» в Яндекс Практикуме.В современном мире анализа данных пользу библиотеки Pandas трудно переоценить — она используется везде экспертами любого уровня: от стажёров до техлидов, а последние годы это де-факто стандарт в аналитике.
Прививаем машине музыкальный вкус: фильтруем плейлист на основе предпочтений
ML - это просто, говорили ониУ меня есть хобби - я веду в tg каналплейлист "для тренировок". Я постоянно отслушиваю треки, большинство из которых публикуются там же в tg. Те, что "цепляют" меня - публикую
Сегментация данных — это не больно. Применяем ML-модели в аналитике
Как именно пол, возраст или семейное положение пользователей влияют на наши продуктовые метрики? Ответить на подобные вопросы помогает решение задач в духе «сегментация чего-либо по имеющимся данным».
