Why Most Developers Shouldn't Write Their Own Data Science Libraries

Why Most Developers Shouldn't Write Their Own Data Science Libraries

When it comes to data science, the allure of rolling your own libraries can be tempting, especially for developers who enjoy the thrill of building something from scratch. However, this approach often leads to more headaches than heroics. Here’s why most developers should steer clear of writing their own data science libraries and instead leverage the power of existing ones. The Power of Existing Libraries Python, in particular, is a treasure trove of data science libraries that have been battle-tested, optimized, and community-driven....

February 19, 2025 · 5 min · 952 words · Maxim Zhirnov
Почему большинству разработчиков не следует создавать свои собственные библиотеки для обработки данных

Почему большинству разработчиков не следует создавать свои собственные библиотеки для обработки данных

Когда дело доходит до науки о данных, соблазн создать собственные библиотеки может быть велик, особенно для разработчиков, которым нравится создавать что-то с нуля. Однако такой подход часто приводит к большему количеству головной боли, чем героических поступков. Вот почему большинству разработчиков следует избегать написания собственных библиотек для работы с данными и вместо этого использовать возможности уже существующих. Сила существующих библиотек Python, в частности, представляет собой сокровищницу библиотек для работы с данными, которые были протестированы в бою, оптимизированы и разработаны сообществом....

February 19, 2025 · 5 min · 897 words · Maxim Zhirnov
Building Recommendation Systems with Python and scikit-learn: A Step-by-Step Guide

Building Recommendation Systems with Python and scikit-learn: A Step-by-Step Guide

Introduction to Recommendation Systems Recommendation systems are the unsung heroes of the digital age, making our lives easier by suggesting products, movies, books, and even music that we might enjoy. These systems are ubiquitous, from the “Recommended for You” section on Netflix to the “You Might Also Like” suggestions on Amazon. In this article, we’ll delve into the world of recommendation systems, specifically focusing on how to build one using Python and the powerful scikit-learn library....

February 9, 2025 · 5 min · 913 words · Maxim Zhirnov
Построение рекомендательных систем с помощью Python и scikit-learn: Пошаговое руководство

Построение рекомендательных систем с помощью Python и scikit-learn: Пошаговое руководство

Введение в системы рекомендаций Системы рекомендаций — это незаметные герои цифровой эпохи, которые облегчают нашу жизнь, предлагая продукты, фильмы, книги и даже музыку, которые могут нам понравиться. Эти системы повсеместны: от раздела «Рекомендуем для вас» на Netflix до предложений «Вам также может понравиться» на Amazon. В этой статье мы погрузимся в мир систем рекомендаций, уделяя особое внимание тому, как создать такую систему с помощью Python и мощной библиотеки scikit-learn. Типы систем рекомендаций Прежде чем углубляться в подробности, давайте кратко рассмотрим основные типы систем рекомендаций:...

February 9, 2025 · 4 min · 830 words · Maxim Zhirnov
Developing Extensions for Jupyter Notebook on Python

Developing Extensions for Jupyter Notebook on Python

Introduction to Jupyter Notebook Before we dive into the world of extensions, let’s quickly cover what Jupyter Notebook is and why it’s a staple in the Data Science community. Jupyter Notebook is an open-source web application that allows you to create and share documents that contain live code, equations, visualizations, and narrative text. It’s particularly popular among Data Scientists for its ability to visualize data and perform interactive computations. Why Extensions?...

October 16, 2024 · 4 min · 769 words · Maxim Zhirnov