Artwork

Το περιεχόμενο παρέχεται από το Real Python. Όλο το περιεχόμενο podcast, συμπεριλαμβανομένων των επεισοδίων, των γραφικών και των περιγραφών podcast, μεταφορτώνεται και παρέχεται απευθείας από τον Real Python ή τον συνεργάτη της πλατφόρμας podcast. Εάν πιστεύετε ότι κάποιος χρησιμοποιεί το έργο σας που προστατεύεται από πνευματικά δικαιώματα χωρίς την άδειά σας, μπορείτε να ακολουθήσετε τη διαδικασία που περιγράφεται εδώ https://el.player.fm/legal.
Player FM - Εφαρμογή podcast
Πηγαίνετε εκτός σύνδεσης με την εφαρμογή Player FM !

Preparing Data Science Projects for Production

59:12
 
Μοίρασέ το
 

Manage episode 519418766 series 2637014
Το περιεχόμενο παρέχεται από το Real Python. Όλο το περιεχόμενο podcast, συμπεριλαμβανομένων των επεισοδίων, των γραφικών και των περιγραφών podcast, μεταφορτώνεται και παρέχεται απευθείας από τον Real Python ή τον συνεργάτη της πλατφόρμας podcast. Εάν πιστεύετε ότι κάποιος χρησιμοποιεί το έργο σας που προστατεύεται από πνευματικά δικαιώματα χωρίς την άδειά σας, μπορείτε να ακολουθήσετε τη διαδικασία που περιγράφεται εδώ https://el.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 επεισόδια

Artwork
iconΜοίρασέ το
 
Manage episode 519418766 series 2637014
Το περιεχόμενο παρέχεται από το Real Python. Όλο το περιεχόμενο podcast, συμπεριλαμβανομένων των επεισοδίων, των γραφικών και των περιγραφών podcast, μεταφορτώνεται και παρέχεται απευθείας από τον Real Python ή τον συνεργάτη της πλατφόρμας podcast. Εάν πιστεύετε ότι κάποιος χρησιμοποιεί το έργο σας που προστατεύεται από πνευματικά δικαιώματα χωρίς την άδειά σας, μπορείτε να ακολουθήσετε τη διαδικασία που περιγράφεται εδώ https://el.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 επεισόδια

Όλα τα επεισόδια

×
 
Loading …

Καλώς ήλθατε στο Player FM!

Το FM Player σαρώνει τον ιστό για podcasts υψηλής ποιότητας για να απολαύσετε αυτή τη στιγμή. Είναι η καλύτερη εφαρμογή podcast και λειτουργεί σε Android, iPhone και στον ιστό. Εγγραφή για συγχρονισμό συνδρομών σε όλες τις συσκευές.

 

Οδηγός γρήγορης αναφοράς

Ακούστε αυτήν την εκπομπή ενώ εξερευνάτε
Αναπαραγωγή