Публикации по теме 'data-engineering'
Pandas 2.0: меняет правила игры для специалистов по данным?
5 лучших функций для эффективной обработки данных
Благодаря своей обширной функциональности и универсальности pandas занял место в сердце каждого специалиста по обработке и анализу данных.
От ввода/вывода данных до очистки и преобразования данных почти невозможно представить себе манипулирование данными без import pandas as pd , правильно ?
Теперь потерпите меня: в связи с такой шумихой вокруг LLM за последние месяцы я каким-то образом упустил из виду тот факт, что pandas..
Методы оптимизации Apache Spark
Обзор некоторых наиболее распространенных проблем с производительностью Spark и способов их решения.
Введение
Apache Spark в настоящее время является одной из самых популярных технологий обработки больших данных, используемых в отрасли, которую поддерживают такие компании, как Databricks и Palantir.
Одной из ключевых обязанностей инженеров данных при использовании Spark является написание высокооптимизированного кода, чтобы в полной мере использовать возможности распределенных..
Как вы, новый профессионал в области данных, можете справиться со своей первой проверкой кода
Получение отзывов о вашей работе может показаться резким и деморализующим; вот как включить полезные комментарии.
Имея образование в области гуманитарных наук и работая репетитором, я имею многолетний опыт проведения и получения рецензий на письменные работы. Однако…
Представление пути в Python
Представление пути в Python
Вот почему вам следует избегать представления путей в виде строк и вместо этого использовать Pathlib.
Работа с файловыми системами — одна из самых тривиальных задач в программировании. Удивительно, но многие из нас до сих пор ошибаются, поскольку мы склонны представлять пути к файлам в виде строк. Это в корне неверно и является одним из самых распространенных антипаттернов, который вы наверняка уже видели во многих разных репозиториях Python.
В..
Несоответствия данных в обработке данных: обзор и технические директивы
Данные являются важным компонентом нашей повседневной жизни. В инженерии данных необходимо анализировать различные распределения данных, чтобы получить представление, разработать стратегии и принять соответствующие бизнес-решения. Данные могут поступать из внутренних систем или из внешних источников, таких как данные о погоде или демографические данные, созданные сторонними поставщиками информационных услуг для потребителей. Данные жизненно важны для любой организации, и с ними..
Как написать хороший Dockerfile
11 советов, как научиться лучшему и написать свой первый Dockerfile
Оглавление
Совет № 1: изучите базовую лексику Docker 📚 Совет №2: узнайте, как собрать образ с помощью Dockerfile Совет №3: Сохраните файл Docker в корне контекста Совет №4: Начните с пустой директории Совет №5: ознакомьтесь с форматом Dockerfile Совет №6: Думайте, что инструкции не зависят друг от друга Совет № 7: посетите страницу Docker Hub, чтобы выбрать правильный вариант образа Совет..
Асинхронная обработка миллионов изображений листинга
Как мы улучшили наш процессор изображений с помощью программирования, основанного на страхе
Несколько месяцев назад мы значительно улучшили пропускную способность и обработку ошибок нашего конвейера обработки изображений (для обработки изображений объектов недвижимости). Но сначала вернемся к чуть более года назад.
Только не снова!
19:15 : это снова происходит. Поступают сообщения об отсутствующих обновлениях изображений объявлений. Я вижу исключения сети Finagle и признаки тупика..
