Давно устоявшийся и прекрасно показывающий себя фреймворк. Постоянная поддержка, множество пакетов «из под капота», отличный ORM, хорошее распределение компонентов и простота в изучении — вот, что предлагает Django.
Да, все мы знаем, что выходят новые фреймворки, например, FastAPI, который все увереннее закрепляется на рынке, но сможет ли он похвастаться тем, что имеет Django? Например, для нормальной ORM, если вы не хотите писать напрямую SQL‑запросы конечно же, нужно будет воспользоваться sqlalchemy и alembic. В Django же все проще, создай проект и твори! Есть и плюсы FastAPI, но об этом в другой статье, не будем отходить от темы.
Так вот, есть и не такие «молодые» технологии, например, тот же Flask, тоже хорошо закрепился на рынке и стеке разработчиков, но ситуация очень похожа с FastAPI, не хватает простоты и множества удобств. Та же панель администратора — это что‑то с чем‑то, максимально полезный инструмент, который используются все при создании проектов на Django. Так же, стоит отметить приложения в Django, отличный способ разделять основные модули проекта и не ловить путаницу, опять‑таки, не все могут этим похвастаться. Не стоит и забывать об огромном комьюнити пользователей этого фреймворка, я не раз сталкивался с ошибками и практически все находил на том же Stack Overflow. Еще одна, но значительная плюшка — это неплохой перевод на русский язык.
Статистика приходит к нам на помощь при решении многих задач, например: когда нет возможности построить детерминированную модель, когда слишком много факторов или когда нам необходимо оценить правдоподобие построенной модели с учётом имеющихся данных. Отношение к статистике неоднозначное. Есть мнение, что существует три вида лжи: ложь, наглая ложь и статистика. С другой стороны, многие «пользователи» статистики слишком ей верят, не понимая до конца, как она работает: применяя, например, тест 
