В рейтинге участвует:

групп:

каналов:

Виртуальный сервер на SSD - недорого!

Аренда выделенных и виртуальных серверов (VDS/VPS), хостинг, аренда IP-адресов, администрирование, круглосуточная поддержка

qwarta.ru подробнее

Резервное копирование с проверкой на вирусы!!!

Удобный сервис создания резервных копий на любой сервер сети интернет. Отслеживайте изменения, проверяйте на вирусы. Надежно защитите свой бизнес!

go.backupland.com

Выбираете сервер? Любая конфигурация на заказ!

Аренда физических серверов любых конфигураций под любые запросы - 1С бухгалтерия, игровые сервера, нагруженные проекты, интернет-магазины!

qwarta.ru подробнее

Size: a a a

Python для анализа данных

2024 membersпожаловаться на группу
2021 February 12

K

K in Python для анализа данных
Natalya Davydova
а вот эту беду я не знаю совсем, как закрыть курсами. Мне кажется, всю эту работу с БД и написание запросов прочувствовать надо, не 1-2 месяца требуется
у меня свой вижн на этот счет. Я считаю, что изучение SQL нужно начинать с основ проектирования
источник
17:20пожаловаться#1

K

K in Python для анализа данных
понять нормальные формы, как минимум
источник
17:21пожаловаться#2

K

K in Python для анализа данных
тогда все очень легко укладывается в голове
источник
17:21пожаловаться#3

ND

Natalya Davydova in Python для анализа данных
K
у меня свой вижн на этот счет. Я считаю, что изучение SQL нужно начинать с основ проектирования
абсолютно согласна, я это и имела ввиду
источник
17:21пожаловаться#4

ND

Natalya Davydova in Python для анализа данных
но нормальные формы, мощность отношений, индексы - этого ничего нет на курсах
источник
17:21пожаловаться#5

ND

Natalya Davydova in Python для анализа данных
т.е. одних курсов недостаточно
источник
17:21пожаловаться#6

K

K in Python для анализа данных
да, и это проблема
источник
17:21пожаловаться#7

K

K in Python для анализа данных
потому что без этих знаний очень сложно делать что-то кроме селектов
источник
17:22пожаловаться#8

I

Igor in Python для анализа данных
Natalya Davydova
но нормальные формы, мощность отношений, индексы - этого ничего нет на курсах
Только в книгах это в основном можно встретить
источник
17:22пожаловаться#9

K

K in Python для анализа данных
нет, есть хорошие бесплатные курсы на степике
источник
17:22пожаловаться#10

K

K in Python для анализа данных
погружение в СУБД
источник
17:22пожаловаться#11

K

K in Python для анализа данных
с него стоит начинать изучение SQL
источник
17:22пожаловаться#12

AK

Aleksei Komissarov in Python для анализа данных
Natalya Davydova
на практикуме питона маловато, на самом деле. Догоняться надо. Не умеют ребята работать с типами данных легко, руку набивать надо и читать-делать что-то
Там всё на Питоне. Чтобы его было больше, сам курс должен быть длиннее. Но это иррационально.
источник
17:22пожаловаться#13

ND

Natalya Davydova in Python для анализа данных
Aleksei Komissarov
Там всё на Питоне. Чтобы его было больше, сам курс должен быть длиннее. Но это иррационально.
да, питон для решения конкретных задач. А когда на практике понадобится просто получить пересечение множеств, человек просто войдет в ступор
источник
17:23пожаловаться#14

AD

Artemiy Dubovoy in Python для анализа данных
Aleksei Komissarov
Там всё на Питоне. Чтобы его было больше, сам курс должен быть длиннее. Но это иррационально.
Мне кажется, что проблема с Практикумом концептуальная: там учат делать аналитику в юпитер-ноутбуках, а это малая часть real world задач
источник
17:24пожаловаться#15

AK

Aleksei Komissarov in Python для анализа данных
Человек войдет в стаковерфлоу, но по-хорошему он с этим должен был столкнуться ещё в Практикуме
источник
17:24пожаловаться#16

AK

Aleksei Komissarov in Python для анализа данных
Artemiy Dubovoy
Мне кажется, что проблема с Практикумом концептуальная: там учат делать аналитику в юпитер-ноутбуках, а это малая часть real world задач
Ну, изучить тот же SQL (для запросов), Табло, гуглбигквери и подобное - в разы быстрее и проще, чем тот же Питон для анализа
источник
17:24пожаловаться#17

K

K in Python для анализа данных
Aleksei Komissarov
Ну, изучить тот же SQL (для запросов), Табло, гуглбигквери и подобное - в разы быстрее и проще, чем тот же Питон для анализа
главное — изучить, а не в формате «рядом стоял, смотрел как настраивают» 🙂
источник
17:25пожаловаться#18

AK

Aleksei Komissarov in Python для анализа данных
Ну, это ко всему относится
источник
17:25пожаловаться#19

ND

Natalya Davydova in Python для анализа данных
питон должен быть как инструмент. То, чем ты владеешь легко и можешь решать бизнесовые задачи. Т.е. есть понятная цель, а то, как ты будешь махать топором, должно занимать меньшую часть затрат на решение задачи
источник
17:26пожаловаться#20