🧠 Python для аналитиков: list comprehensions и полезные операторы
Или как превратить обычные циклы и проверки в компактный, красивый и быстрый код
🧠 Python для аналитиков: for, while и идиоматичный код
Не просто повторение — а инструмент чистой, быстрой и читаемой аналитики
🧠 Python для аналитиков: Условные конструкции if, elif, else
В мире анализа данных Python часто ассоциируют с pandas и графиками. Но на самом деле всё начинается с простого: условной логики.
🎯 3 задачи, после которых ты точно не скажешь "я аналитик-любитель"
Хочешь проверить, джун ты или уже почти бог дата-инженерии? Погнали:
🧠 Python для аналитиков: Как сравнивать списки, словари и кортежи
📌 Четвёртая серия модуля 2 — научим Python находить отличия, даже когда всё «почти одинаково»
🧠 CTE — это красиво. Но GROUP BY + HAVING — быстрее.
Если ты хочешь разделить пользователей по активности, не лезь сразу в подзапросы. В 90% случаев можно решить задачу одной агрегацией — и это будет быстрее, проще и понятнее.
🧠 Python для аналитиков: Логика, которая работает на вас
📌 Третья серия модуля 2 — про то, как Python принимает решения
⚫️ query() и eval() в pandas: красиво, но не всегда безопасно
Ты в ноутбуке, руки летят по клавиатуре, и тут — бах: df.query("revenue > 1000 and region == 'south'") Красиво. Читаемо. Почти как SQL. В проде бы тоже так... но стоп.