Python вопросы с собеседований
Вопросы с собеседований по Python @workakkk - админ @machinelearning_interview - вопросы с собесдований по Ml @pro_python_code - Python @data_analysis_ml - анализ данных на Python @itchannels_telegram - 🔥 главное в ит
Show more- Subscribers
- Post coverage
- ER - engagement ratio
Data loading in progress...
Data loading in progress...
⚡️
https://t.me/ai_machinelearning_big_data- наш телеграм для всех, кто учит и любит машинное обучении ⚡️
https://t.me/pythonl- вся база по python ⚡️
https://t.me/addlist/2Ls-snqEeytkMDgy- крутая папка для разработчиков В этом видеоуроке мы научимся загружать огромные датасеты в Python с помощью библиотеки Pandas. Мы рассмотрим все этапы работы с большими объемами данных, начиная от выбора правильного формата файла до оптимизации производительности вашего кода. Для начала мы обсудим, какие типы данных лучше всего подходят для больших наборов данных и почему CSV файлы часто становятся неэффективными при работе с ними. Затем мы перейдем к использованию библиотек, таких как Dask и HDF5, которые позволяют работать с огромными наборами данных гораздо быстрее и эффективнее. Мы также покажем, как правильно структурировать ваш код, чтобы он работал максимально быстро и без ошибок. Это включает в себя использование параллельных вычислений, распределение задач между несколькими процессорами и многое другое. К концу этого урока вы будете готовы к работе с любым большим набором данных, который может встретиться вам в вашей профессиональной деятельности.
- Узел 25 добавится справа от узла 20
- Узел 25 добавится слева от узла 20
- Узел 25 не будет добавлен, так как уже существует
- Узел 25 добавится справа от узла 10
- Узел 25 не будет добавлен, так как справа от числа 20 уже есть число 40
Your current plan allows analytics for only 5 channels. To get more, please choose a different plan.