Не хочешь пропустить важный момент работы твоей программы — её окончание? Решение есть!

Многие аналитики данных сталкиваются с задачей распознавания адресов, напечатанных на документах. Я выбрал несколько самых популярных библиотек, поддерживающих русский язык, и сравнил, какую же из них использовать — Natasha, Stanza и PullEnti?

Как легко создавать подключение между таблицами, размещенными в различных СУБД и ускорить работу с ними? Подробнее по ссылке

GreenPlum является массово-параллельной (Massively Parallel Processing) СУБД, что предполагает особый подход по сравнению с традиционными (Single-Node) СУБД.Понимание особенностей реализации MPP в GreenPlum важно при создании таблиц и в особенности, при выборе способа сегментации. Например, неэффективное сегментирование может многократно снизить скорость обращения к строкам таблиц, занять больше дискового пространства чем требуется.

Рассмотрим базовые методы предобработки данных для моделей машинного обучения: научимся токенизировать текст и разберем нестареющую классику — TF-IDF, Word2Vec и CountVectorizer.

При работе с большими датасетами, используя стандартные средства Pandas, может возникнуть проблема недостатка оперативной памяти, что приведёт к невозможности обработать эти данные. Для таких случаев был разработан ряд вспомогательных библиотек, рассмотрю одну из них – vaex

Устали фильтровать данные в excel? Тогда присоединяйтесь! Вы узнаете, как с помощью Python осуществить поиск строк в файле по ключевым словам в столбцах.