Artwork

Контент предоставлен Real Python. Весь контент подкастов, включая эпизоды, графику и описания подкастов, загружается и предоставляется непосредственно компанией Real Python или ее партнером по платформе подкастов. Если вы считаете, что кто-то использует вашу работу, защищенную авторским правом, без вашего разрешения, вы можете выполнить процедуру, описанную здесь https://ru.player.fm/legal.
Player FM - приложение для подкастов
Работайте офлайн с приложением Player FM !

Preparing Data Science Projects for Production

59:12
 
Поделиться
 

Manage episode 519418766 series 2637014
Контент предоставлен Real Python. Весь контент подкастов, включая эпизоды, графику и описания подкастов, загружается и предоставляется непосредственно компанией Real Python или ее партнером по платформе подкастов. Если вы считаете, что кто-то использует вашу работу, защищенную авторским правом, без вашего разрешения, вы можете выполнить процедуру, описанную здесь https://ru.player.fm/legal.

How do you prepare your Python data science projects for production? What are the essential tools and techniques to make your code reproducible, organized, and testable? This week on the show, Khuyen Tran from CodeCut discusses her new book, “Production Ready Data Science.”

Khuyen shares how she got into blogging and what motivated her to write a book. She shares tips on how to create repeatable workflows. We delve into modern Python tools that will help you bring your projects to production.

Topics:

  • 00:00:00 – Introduction
  • 00:01:27 – Recent article about top six visualization libraries
  • 00:02:19 – How long have you been blogging?
  • 00:03:55 – What do you cover in your book?
  • 00:07:07 – Potential issues with notebooks
  • 00:11:40 – Structuring data science projects
  • 00:15:12 – Reproducibility and sharing notebooks
  • 00:20:33 – Using Polars
  • 00:26:03 – Advantages of marimo notebooks
  • 00:34:21 – Video Course Spotlight
  • 00:35:44 – Shipping a project in data science
  • 00:42:10 – Advice on testing
  • 00:49:50 – Creating importable parameter values
  • 00:53:55 – Seeing the commit diff of a notebook
  • 00:55:12 – What are you excited about in the world of Python?
  • 00:56:04 – What do you want to learn next?
  • 00:56:52 – What’s the best way to follow your work online?
  • 00:58:28 – Thanks and goodbye

Show Links:

Level up your Python skills with our expert-led courses:

Support the podcast & join our community of Pythonistas

  continue reading

277 эпизодов

Artwork
iconПоделиться
 
Manage episode 519418766 series 2637014
Контент предоставлен Real Python. Весь контент подкастов, включая эпизоды, графику и описания подкастов, загружается и предоставляется непосредственно компанией Real Python или ее партнером по платформе подкастов. Если вы считаете, что кто-то использует вашу работу, защищенную авторским правом, без вашего разрешения, вы можете выполнить процедуру, описанную здесь https://ru.player.fm/legal.

How do you prepare your Python data science projects for production? What are the essential tools and techniques to make your code reproducible, organized, and testable? This week on the show, Khuyen Tran from CodeCut discusses her new book, “Production Ready Data Science.”

Khuyen shares how she got into blogging and what motivated her to write a book. She shares tips on how to create repeatable workflows. We delve into modern Python tools that will help you bring your projects to production.

Topics:

  • 00:00:00 – Introduction
  • 00:01:27 – Recent article about top six visualization libraries
  • 00:02:19 – How long have you been blogging?
  • 00:03:55 – What do you cover in your book?
  • 00:07:07 – Potential issues with notebooks
  • 00:11:40 – Structuring data science projects
  • 00:15:12 – Reproducibility and sharing notebooks
  • 00:20:33 – Using Polars
  • 00:26:03 – Advantages of marimo notebooks
  • 00:34:21 – Video Course Spotlight
  • 00:35:44 – Shipping a project in data science
  • 00:42:10 – Advice on testing
  • 00:49:50 – Creating importable parameter values
  • 00:53:55 – Seeing the commit diff of a notebook
  • 00:55:12 – What are you excited about in the world of Python?
  • 00:56:04 – What do you want to learn next?
  • 00:56:52 – What’s the best way to follow your work online?
  • 00:58:28 – Thanks and goodbye

Show Links:

Level up your Python skills with our expert-led courses:

Support the podcast & join our community of Pythonistas

  continue reading

277 эпизодов

Все серии

×
 
Loading …

Добро пожаловать в Player FM!

Player FM сканирует Интернет в поисках высококачественных подкастов, чтобы вы могли наслаждаться ими прямо сейчас. Это лучшее приложение для подкастов, которое работает на Android, iPhone и веб-странице. Зарегистрируйтесь, чтобы синхронизировать подписки на разных устройствах.

 

Краткое руководство

Слушайте это шоу, пока исследуете
Прослушать