1
92% Python-разработчиков в продакшне используют Numpy и Pandas — почему вы до сих пор пишете циклы вручную? Python — язык с динамической типизацией и GC, позволяющий быстро прототипировать данные-ориентированные решения через чистый синтаксис и экосистему научной стека. В 2023 году 74% Data Science-проектов в Fortune 500 были построены на Python — это не тренд, а стандарт. Установите Python 3.11 с pip-tools и начните с virtualenv сегодня.
2
Сколько времени вы тратите на ручную обработку CSV-файлов, если можете написать один `pd.read_csv()`? Python — интерпретируемый язык с поддержкой JIT (PyPy), C-расширений и асинхронности, идеально подходящий для ETL, ML и автоматизации. 68% инженеров автоматизации в IT-инфраструктуре выбрали Python за скорость развертывания и читаемость кода. Купите курс по Pandas + PyTest и автоматизируйте первую задачу за 2 часа.
3
Запускать Jupyter Notebook на Windows без Docker — это уже технический долг. Python 3.11 ускорил обработку данных на 15% против 3.9, а pip 23.3 поддерживает версионный lock-файл. Python — не просто скриптовый язык, а полноценная платформа для построения microservices (FastAPI), обработки потоков (asyncio) и обучения моделей (PyTorch). Установите Poetry, создайте pyproject.toml и запустите `poetry install` — первый шаг к reproducible среде.