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...

Представьте типичный день: вы встаёте рано утром и сразу погружаетесь в вихрь дел — завтрак на ходу, ответы на письма в транспорте, одновременное выполнение нескольких задач на работе, обед за компьютером, а вечером — домашние хлопоты. К концу дня вы измотаны, но список дел только растёт. Качество работы снижается, ошибки множатся. Это знакомо многим: чем быстрее мы пытаемся работать, тем меньше успеваем. Однако существует парадоксальный подход, противоречащий культуре спешки: замедляясь, мы можем добиться большего...