S-a lansat Positron pentru Data Science în R și Python

Atunci când am început să lucrezîn limbajul R, toată lumea avea cuvinte de laudă pentru RStudio, principalul IDE (Integrated Development Environment) pentru acest limbaj. Nu același lucru s-a întâmplat atunci când am trecut la Python, acolo unde utilizatorii au mai multe IDE-uri preferate, chiar și în cazul utilizării pentru date.

În urmă cu 2 ani, compania care creează RStudio și-a schimbat numele din RStudio PBC în Posit PBC (inițialele vin de la Public Benefit Corporation), scopul fiind acela de a oferi cele mai bune soluții pentru data science, nu numai pentru limbajul R.

Inițial, au creat o versiune de RStudio care poate rula și Python, însă limitat. Recent, aceeași companie a venit cu un nou IDE, numit Positron.

Citește tot articolul →

Etichete: , ,

GA4 devine Google Analytics

Versiunile mai vechi de Google Analytics se închid astăzi, singura versiune care va mai putea fi accesată fiind Google Analytics 4, o versiune lansată în urmă cu 5 ani, cu numele de Google Analytics App + Web.

În acest sens, echipa din spatele Google Analytics a anunțat mai multe actualizări în ultimele săptămâni, precum și funționalități pe care le vom vedea în următoarele luni în conturile de analytics. Le voi detalia pe toate în acest articol.

Citește tot articolul →

Etichete: , , , , ,

NumPy 2.0.0

NumPy este cel mai popular pachet pentru Python. Acesta se ocupă de calcule numerice, inclusiv pentru serii, matrice și vectori multidimensionali. Include funcții matematice, inclusiv algebră liniară, transformări sau generări aleatorii de numere. De altfel, numele său vine de la Numerical Python.

În data science, NumPy este unul dintre principalele pachete utilizate și a servit, în timp, la crearea altor pachete populare în zona de date, precum pandas sau Matplotlib. La finalul articolului, am inclus și un grafic cu cele mai populare pachete Python în analiza datelor, în funcție de apariția pe GitHub.

În urmă cu un an scriam că pandas a ajuns la versiunea 2.0.0, moment din care pandas nu s-a mai bazat pe NumPy. Zilele trecute, a apărut și versiunea 2.0.0 din NumPy. La fel ca și în cazul pandas, și pentru NumPy aceasta este cea mai mare actualizare de la apariția sa, despre care voi detalia în acest articol.

Citește tot articolul →

Etichete:

Containere în Looker Studio

Zilele trecute, Google Looker Studio a venit cu mai multe actualizări legate de vizualizarea datelor în grafice.

Noile funcționalități ne permit să grupăm datele (Group Others), să decidem pragurile care sunt afișate (Bin calculated field type), să personalizăm Data label prin mai multe opțiuni noi și chiar să ne alegem culoarea cu care apar barele în Timeline Chart după altă dimensiune decât cele prezente deja în grafic (Color by tooltip).

Citește tot articolul →

Etichete: , , ,

Intervale de timp în Google Analytics 4

Majoritatea utilizatorilor nu au o părere foarte bună despre cea mai recentă versiune de Google Analytics. Motivul principal cred că ține de prezentarea datelor. Instrumentul de la Google s-a impus în trecut tocmai pentru că prezenta facil datele, spre deosebire de concurență.

Situația s-a shimbat odată cu GA4, care a fost un instrument cu totul nou. Pentru că au fost nevoiți să facă multe lucruri într-un timp limitat, cei de la Google au făcut rabat de la interfața oferită utilizatorilor. Ei s-au concertat să ofere mai multe date (deși, încă există limitări și aici), și au spus că le putem vedea prin intermediul altor instrumente, precum BigQuery.

Situația pare să se schimbe în ultima perioadă, în care observ modificări la interfața oferită utilizatorilor. Unele dintre acestea pot fi mici, însă ne permit să facem lucrurile cu care eram obișnuiți în versiunile anterioare de Google Analytics.

Citește tot articolul →

Etichete: , , , ,