Python 🐍 Work With Data

Streamlit — The fastest way to build data apps in Python https://github.com/streamlit/streamlit

🔥 Awesome Docker Compose samples These samples provide a starting point for how to integrate different services using a Compose file and to manage their deployment with Docker Compose. 👉 @devops_dataops https://github.com/docker/awesome-compose

Очередная подборочка https://github.com/krzjoa/awesome-python-data-science

Подборка видео по разработке Custom Visualization в Apache Superset 🔹 #1. Apache Superset Building Custom Visualization Plugin-Install Superset-UI 🔹 #2. Apache Superset Building Custom Visualization Plugin-Install Yeoman & the Superset Package Generator 🔹 #3. Apache Superset Building Custom Visualization Plugin-Building Hello World Plugin 🔹 #4. Apache Superset Building Custom Visualization Plugin-Add your Plugin to Superset @apache_superset_bi

Подборка бесплатных Python курсов от @python_powerbi https://telegra.ph/Podborka-besplatnyh-Python-kursov-08-01

How to Handle Large Datasets in Python | by Leonie Monigatti | Jul, 2022 | Towards Data Science https://towardsdatascience.com/how-to-handle-large-datasets-in-python-1f077a7e7ecf

GitHub - PyFPDF/fpdf2: Simple PDF generation for Python https://github.com/PyFPDF/fpdf2

Как собрать платформу обработки данных «своими руками»? @devops_dataops https://habr.com/ru/company/itsumma/blog/679516/

How to produce beautiful, well formatted Excel reports using Python Using Python, XlsxWriter, Excel https://blog.devgenius.io/how-to-produce-beautiful-well-formatted-excel-reports-using-python-fd87146a1e0e

Разбираем Pandas по шагам 🐼 Начнем мы с того, что же такое Pandas. Pandas - это библиотека для обработки данных для задач в области Data Science. При помощи нее очень легко и быстро производить различные действия над табличными данными, в том числе и визуализировать. 😓Для тех, кто только знакомиться с данной библиотекой, может возникнуть ряд сложностей, так как методов в pandas довольно много и не всегда есть понимание, что происходит на самом деле, так как при запуске кода в ячейке jupyter, вы увидите только конечный результат. Сегодня хочу поделиться с вами бесплатным инструментом Pandas Tutor. Он позволяет понять, что же происходит внутри, когда вы, например, делаете группировку, сортировку и другие виды операций над данными при помощи Pandas, а также визуализирует каждый из этапов по шагам. Давайте посмотрим как выглядит результат с одним и тем же кодом, когда группируем данные в Jupyter и в Pandas Tutor, смотри картинки выше 👆 https://pandastutor.com/vis.html

Академия больших данных Бесплатный образовательный проект от VK в области работы с большими данными. Разработан экспертами из VK, индустрии и научного мира для специалистов с опытом работы в IT. С нами вы систематизируете и углубите знания в Data Science или сможете комфортно перейти из смежных областей в новую профессию. Начало обучения Осень 2022 года @python_powerbi https://data.vk.company/pages/index/

⏱ ТАЙМИНГ: 0:00 - Книги vs статьи 1:30 - #1 14 Habits of Highly Productive Developers by Zeno Rocha 3:13 - #2 Clean Code: A Handbook of Agile Software Craftsmanship by Robert C. Martin 5:08 - #3 The Pragmatic Programmer: From Journeyman to Master by David Thomas 6:52 - #4 Deep Work: Rules for Focused Success in a Distracted World by Cal Newport 8:13 - #5 Getting Things Done: The Art of Stress-Free Productivity by David Allen 8:31 - #6 Designing Data-Intensive Applications by Martin Kleppmann 10:43 - #7 Patterns of Enterprise Application Architecture by Martin Fowler 12:30 - #8 Design Patterns: Elements of Reusable Object-Oriented Software by Erich Gamma 12:47 - #9 Site Reliability Engineering: How Google Runs Production Systems 13:39 - Как эффективно читать книги. Мои 5 правил https://www.youtube.com/watch?v=hW53DS13hM4

Статья про то, как создать диаграмму as code в Python https://www.digitalocean.com/community/tutorials/how-to-create-diagrams-in-python-with-diagram-as-code

Modern Data Stack - Ranking | OSS Insight https://ossinsight.io/collections/modern-data-stack/

Apache Superset Alternatives - Python Data Visualization | LibHunt https://python.libhunt.com/caravel-alternatives

GitHub - Zeutschler/tinyolap: TinyOlap is a light-weight, in-process, in-memory, multi-dimensional, model-first OLAP engine for planning, budgeting, reporting, analysis and many other numerical purposes, written in plain Python. https://github.com/Zeutschler/tinyolap