Для тех кто любит работать с данными, использует Jupyter Notebook и библиотеку для работы с данными Pandas, будет интересно посмотреть на PandasGUI [1] интерактивный инструмент для работы с Pandas DataFrame. Весьма полезный для задач проверки данных. Демо пример его работы можно посмотреть на видео [2]
Ссылки:
[1] https://github.com/adamerose/pandasgui
[2] https://www.youtube.com/watch?v=NKXdolMxW2Y
#data #pandas
Ссылки:
[1] https://github.com/adamerose/pandasgui
[2] https://www.youtube.com/watch?v=NKXdolMxW2Y
#data #pandas
GitHub
GitHub - adamerose/PandasGUI: A GUI for Pandas DataFrames
A GUI for Pandas DataFrames. Contribute to adamerose/PandasGUI development by creating an account on GitHub.
В рубрике интересных стартапов про данные и аналитику Pandas AI [1] открытый, но не свободный (!) продукт по подключению ИИ к анализу датафреймов в Pandas. К конкретному датафрейму можно формулировать вопросы/запросы и получать структурированные и визуальные ответы.
Идея интересная, поддерживает стартап Y-Combinator, но лично я его рекомендовать к использованию не буду и вот почему:
1. Это не local-first продукт, для работы обязательно регистрироваться в их облачном сервисе и получать ключ.
2. Много вопросов с защитой данных. Они проходят двух провайдеров - собственно Pandas AI и выбранной облачной LLM. Причём с облачной LLM как прямых никаких отношений нет, при утечке данных повлиять на это сложно.
В остальном идея, безусловно, неплохая, но в облаке только как часть решения. Условно если у меня всё в Azure, GCS или в AWS то не проблема подключить API для ИИ передавать данные, они и так там. А какой-толевый внешний сервис непроверенный провайдер - это никуда не годится.
Ссылки:
[1] https://github.com/sinaptik-ai/pandas-ai
#opensource #ai #pandas #dataanalytics
Идея интересная, поддерживает стартап Y-Combinator, но лично я его рекомендовать к использованию не буду и вот почему:
1. Это не local-first продукт, для работы обязательно регистрироваться в их облачном сервисе и получать ключ.
2. Много вопросов с защитой данных. Они проходят двух провайдеров - собственно Pandas AI и выбранной облачной LLM. Причём с облачной LLM как прямых никаких отношений нет, при утечке данных повлиять на это сложно.
В остальном идея, безусловно, неплохая, но в облаке только как часть решения. Условно если у меня всё в Azure, GCS или в AWS то не проблема подключить API для ИИ передавать данные, они и так там. А какой-то
Ссылки:
[1] https://github.com/sinaptik-ai/pandas-ai
#opensource #ai #pandas #dataanalytics