Как специалисты по анализу данных мы используем Jupyter Notebook практически каждый день – от загрузки данных до создания и развертывания моделей с его помощью. Мне нравится Jupyter Notebook за её простой и удобный дизайн и при этом Jupyter незаменим для решения любых python-ориентированных задач. В частности, Jupyter поддерживает возможность запуска и тестирование скриптов с множеством датасетов. Однако, при всей простоте этого инструмента, мы часто склонны совершать ошибки, которые приводят к потере времени и увеличению затрат мощности...

Если делаешь первые шаги в python, попробуй интерактивную оболочку jupyter notebook. Заметка: в jupyter стоит обратить внимание, что эта оболочка совместима и для других языков, изначально называлась ipython notebook, и была только для python. Так же jupyter подходит для экспериментов, практических заданий и практики в целом. Динамика воспроизведение результата написанного кода очень удобна - в этой статье расскажу и покажу что имею ввиду. Для начала, конечно установим jupyter notebook. Делается это просто, через pip...