Warning: preg_grep(): Compilation failed: quantifier does not follow a repeatable item at offset 142 in /var/www/tg-me/post.php on line 75 Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований | Telegram Webview: ds_interview_lib/664 -
Важно понимать, что ошибки могут появляться по разным причинам — от человеческого фактора до технических сбоев. При работе с «грязными» данными типичные задачи включают:
1️⃣ Обнаружение и удаление дубликатов В Pandas можно использовать метод .duplicated() для поиска повторяющихся значений и .drop_duplicates() для их удаления.
2️⃣ Исправление неверных значений Следует проверить данные на соответствие типа и контекста. Например, изменение доходности (MoM) может быть представлено в процентах или долях, и неверный формат может исказить итоговые метрики.
3️⃣ Форматирование данных Следует убедиться, что числовые значения хранятся в правильном формате. Если доход или другие числовые данные представлены как строки, нужно конвертировать их в float для корректных вычислений.
4️⃣ Корректировка формата даты и времени Для работы с временными рядами нужно преобразовать даты в формат datetime с помощью pd.to_datetime(), что упростит аналитику и прогнозы.
Важно понимать, что ошибки могут появляться по разным причинам — от человеческого фактора до технических сбоев. При работе с «грязными» данными типичные задачи включают:
1️⃣ Обнаружение и удаление дубликатов В Pandas можно использовать метод .duplicated() для поиска повторяющихся значений и .drop_duplicates() для их удаления.
2️⃣ Исправление неверных значений Следует проверить данные на соответствие типа и контекста. Например, изменение доходности (MoM) может быть представлено в процентах или долях, и неверный формат может исказить итоговые метрики.
3️⃣ Форматирование данных Следует убедиться, что числовые значения хранятся в правильном формате. Если доход или другие числовые данные представлены как строки, нужно конвертировать их в float для корректных вычислений.
4️⃣ Корректировка формата даты и времени Для работы с временными рядами нужно преобразовать даты в формат datetime с помощью pd.to_datetime(), что упростит аналитику и прогнозы.
#анализ_данных
BY Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований
Warning: Undefined variable $i in /var/www/tg-me/post.php on line 283
Telegram’s stand out feature is its encryption scheme that keeps messages and media secure in transit. The scheme is known as MTProto and is based on 256-bit AES encryption, RSA encryption, and Diffie-Hellman key exchange. The result of this complicated and technical-sounding jargon? A messaging service that claims to keep your data safe.Why do we say claims? When dealing with security, you always want to leave room for scrutiny, and a few cryptography experts have criticized the system. Overall, any level of encryption is better than none, but a level of discretion should always be observed with any online connected system, even Telegram.
At a time when the Indian stock market is peaking and has rallied immensely compared to global markets, there are companies that have not performed in the last 10 years. These are definitely a minor portion of the market considering there are hundreds of stocks that have turned multibagger since 2020. What went wrong with these stocks? Reasons vary from corporate governance, sectoral weakness, company specific and so on. But the more important question is, are these stocks worth buying?
Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований from us
