Ускорить Pandas в 60 раз: проверяем лайфхаки из интернета на реальном проекте и обкладываемся бенчмарками

Привет! Если после заголовка вы решили, что это очередная статья в стиле «Топ-10 способов ускорить Pandas», то не торопитесь с выводами. Вместо топов и подборок предлагаю взглянуть на бенчмарки скорости и потребления памяти в зависимости от характеристик датафрейма и убедиться, что часть советов из статей по ускорению могут оказаться даже вредными. Разберём, какой из способов ускорения нужно пробовать в разных ситуациях, как это зависит от размера датафрейма и как ведёт себя в реальном проекте.

https://habr.com/ru/companies/tochka/articles/899730/

#pandasprofiling #pandas #pandas_multiindex #dataprocessing #data_pipelines

Dagster: новый стандарт для ETL в 2025?

Мы живем в век данных и data-driven подхода. Есть продуктовые компании, где даже минимальные изменения в продукте обязаны пройти A/B-тест перед релизом (который из-за этого может и не состояться). С бумом данных и AI произошел и бум ETL (Extract, Transform, Load) инструментов. Сейчас, в 2024 году, выбор действительно впечатляет, даже если ограничиться только open source-решениями:

https://habr.com/ru/articles/883700/

#dagster #etl #data_pipelines #оркестрация #data_engineering #mlops #python #dataops_engineer #big_data #big_data_analytics