Streamlit — это фреймворк для языка программирования Python с открытым исходным кодом, который позволяет создавать интерактивные панели и приложения на базе машинного обучения и делиться ими. 

С помощью Streamlit можно быстро превратить модель машинного обучения или обычную программу в одностраничное веб-приложение и управлять им. Фреймворк преобразует результат работы модели в вид, понятный человеку и подходящий для загрузки на сайт. 

Некоторые возможности Streamlit:

Обработка датафреймов: ключевые аспекты и инструменты

Датафреймы — это одна из самых популярных структур данных для работы с табличными данными. Они широко используются в анализе данных, машинном обучении и научных исследованиях. Датафреймы представляют собой таблицы, где данные организованы в строках и столбцах, что делает их удобными для обработки и анализа. Рассмотрим основные аспекты работы с датафреймами.

PostgreSQL и MongoDB: два подхода к управлению данными

В мире баз данных существует множество решений, каждое из которых подходит для определённых задач. Два популярных представителя — это PostgreSQL и MongoDB. Они представляют собой разные подходы к хранению и обработке данных: реляционный и документоориентированный. Рассмотрим их основные особенности.

Предварительная обработка текстовых данных: ключевые этапы и методы

Текстовые данные — один из самых сложных типов данных для анализа из-за их неструктурированной природы и высокой вариативности. Чтобы превратить "сырой" текст в информацию, пригодную для машинного обучения или лингвистического анализа, требуется предварительная обработка. Этот процесс включает стандартизацию, очистку и преобразование текста, что повышает качество моделей NLP (Natural Language Processing). Рассмотрим основные этапы и методы.