Без аналитики данных невозможно представить работу современной IT-компании. Чтобы проанализировать и извлечь из данных ценную информацию, специалисты используют различные инструменты. SQL незаменим при работе с базами данных, поэтому это ключевой инструмент для любого аналитика, но для решения более сложных аналитических задач требуется Python. Работодатели всё чаще указывают знание Python в требованиях к кандидатам. В этой статье разбираемся, в чём отличие Python и SQL в анализе данных и какие функции языка помогают оптимизировать работу...

Источник: Nuances of Programming Pandas  —  одна из самых популярных библиотек Python. Ее DataFrame интуитивно понятен и оснащен продвинутыми API для выполнения задач по работе с данными. Многие библиотеки Python были интегрированы с Pandas DataFrame, чтобы повысить скорость их принятия. Однако библиотека Pandas не является эталоном в области обработки больших наборов данных. Она преимущественно используется для анализа данных на одной машине, а не на кластере машин. В этой статье будут представлены результаты оценки производительности более быстрых альтернатив: Polars, DuckDB, Vaex и Modin...