Зачем бизнес аналитику питон

Решения в сфере Big Data и Business Analytic приносят сотни миллиардов каждый год, и доходы постоянно растет. В этом нет ничего удивительного, поскольку анализ данных помогает бизнесу предсказывать запросы потребителей, персонализировать их политики, предотвращать возможные неудачи и принимать более удачные решения.

Популярность отрасли постоянно растет. В 2015 только 17% компаний использовали возможности аналитики Big Data, а в 2017 это значение выросло до 53%.

Чтобы присоединиться к этой группе, нужно знать как минимум один язык программирования, используемый для data science.

В этом материале разберем Python и то, как он используется для анализа данных.

Подходит ли Python для анализа данных?

Python появился еще в 1990 году, но начал приобретать популярность не так давно. В 2020 Python стал четвертым в списке самых используемых языков программирования после JavaScript, HTML/CSS и SQL — его используют 44,1% разработчиков.

Python — это интерпретируемый, высокоуровневый объектно-ориентированный язык общего назначения, используемый для разработки API, искусственного интеллекта, веб-разработки, интернета вещей и так далее.

Отчасти Python стал так популярен благодаря специалистам в области data science. Это один из самых простых языков для изучения. Он предлагает множество библиотек, которые применяются на всех этапах анализа данных. Поэтому язык однозначно подходит для этих целей.

Как Python используется для анализа данных?

Python отлично работает на всех этапах. В первую очередь в этом помогают различные библиотеки. Поиск, обработка, моделирование (вместе с визуализацией) — 3 самых популярных сценария использования языка для анализа данных.

Поиск данных

Инженеры используют Scrapy и BeautifulSoup для поиска данных с помощью Python.С помощью Scrapy можно создавать программы, которые собирают структурированные данные в сети. Также его можно использовать для сбора данных из API.

BeautifulSoup применяется там, где получить данные из API не выходит; он собирает данные и расставляет их в определенном формате.

Обработка и моделирование данных

На этом этапе в числе самых используемых библиотек NumPy и Pandas. NumPy (Numerical Python) используется для сортировки больших наборов данных. Он упрощает математические операции и их векторизацию на массивах. Pandas предлагает два структуры данных: Series (список элементов) и Data Frames (таблица с несколькими колонками). Эта библиотека конвертирует данные в Data Frame, позволяя удалять и добавлять новые колонки, а также выполнять разные операции.

Визуализация данных

Matplotlib и Seaborn широко используются для визуализации данных. Они помогают конвертировать огромные списки чисел в удобные графики, гистограммы, диаграммы, тепловые карты и так далее.

Конечно, библиотек куда больше. Python предлагает бесчисленное количество инструментов для проектов в сфере анализа данных и может помочь при выполнении любых задач в процессе.

Преимущества и недостатки Python для анализа данных

Почти невозможно найти идеальный язык для анализа данных, поскольку у каждого есть свои достоинства и недостатки. Один лучше подходит для визуализации, а другой лучше работает с большими объемами данных. Выбор зависит и от личных предпочтений разработчика. Посмотрим на преимущества и недостатки Python для анализа данных.

Как и зачем использовать Python для анализа данных

Преимущества Python

Отличное сообщество

Программирование никогда не было простым, и даже разработчики с большим количеством опыта сталкиваются с проблемами. К счастью, у каждого языка есть сообщество, помогающее находить верные решения. На GitHub, например, более 90000 репозиториев с Python-проектами. Поэтому почти всегда можно найти ответ на интересующий вопрос.

Легко изучается

Python — один из самых простых языков для изучения благодаря его простому синтаксису и читаемости. Он также требует куда меньшего количества строк кода. Разработчик может не думать о самом коде, а о том, что тот делает. Заниматься отладкой на Python тоже намного проще.

Гибкий и масштабируемый

Python используется в самых разных отраслях благодаря его гибкости и широкому набору инструментов.

Разнообразие библиотек

Для Python существует огромное количество библиотек, которые можно использовать на разных этапах анализа данных. Плюс, большая часть из них — бесплатные. Это все влияет на простоту работы с данными с помощью Python.

Недостатки

Динамическая типизация

Python — язык общего назначения и был создан не только для анализа данных. Разрабатывать с динамической типизацией куда проще, однако это замедляет поиск ошибок в данных, связанных с разными типами.

Где учится анализу данных

Один из лучших курсов — годовая программа Профессия Data Scientist: анализ данных от Skillbox. Аналитики из Ivi, QIWI, Rambler и Epam обучают работе с данными и комментируют домашние задания.

Python для Data Science
Аналитика. Начальный уровень
Статистика и теория вероятностей
Основы математики для Data Science
Аналитика. Средний уровень
Универсальные знания программиста
Английский для IT-специалистов

После прохождения курса вы реализуете дипломный проект и получите помощь с трудоустройством. Сейчас действует скидка и рассрочка, подробности на сайте Skillbox.

Альтернативы Python для анализа данных

Хотя Python и считается одним из главных языков для анализа данных, существуют и другие варианты. Каждый из таких языков предназначен для выполнения конкретной задачи (поиска данных, визуализации или работы с большими объемами данных), а некоторые и вовсе были разработаны специально для анализа данных и статистических вычислений.

R

R — второй по популярности язык для анализа данных, который часто сравнивают с Python. Он был разработан для статистических вычислений и графики, что отлично подходит для анализа данных. В нем есть инструменты для визуализации данных. Он совместим с любыми статистическими приложениями, работает офлайн, а разработчикам предлагаются различные пакеты для управления данными и создания графиков.

SQL

Широко используемый язык для запросов данных и редактирования. Это также отличный инструмент для хранения и получения данных. SQL прекрасно работает с большими базами данных и способен получать данные из сети быстрее остальных языков.

Julia

Julia был разработан для data science и научных вычислений. Это относительно новый язык, который быстро приобретает популярность среди специалистов в области. Главная его цель — преодолеть недостатки Python и стать выбором №1 среди инженеров. Julia — компилируемый язык, что подразумевает более высокую производительность. Однако синтаксис похож на Python, пусть и с акцентом на математику.

В Julia можно использовать библиотеки из Python, C и Forton. Также язык славится параллельными вычислениями, которые работают быстрее и сложнее чем в Python.

Scala

Scala и фреймворк Spark часто используются для работы с большими базами данных. Для этого даже не обязательно загружать все данные — можно работать кусками. Scala работает на JVM и может быть встроен в enterprise-код. Предлагает массу инструментов для обработки данных, которые работают быстрее, чем у Python и R.

Это 4 самых популярных языка среди специалистов в сфере data science. Однако стоит также отметить MATLAB для статистического анализа, TensorFlow для BigData, графов и параллельных вычислений, а также JavaScript для визуализации.

Выводы

Данные — важная часть любого бизнеса. Для анализа данных сегодня существует масса языков, включая R, SQL, Julia и Scala. Каждый из них выполняет определенный набор задач и справляется с ним лучше остальных. В целом, нет одного идеального языка для проекта.

Тем не менее Python остается самым популярным языков программирования для анализа данных. Он предлагает массу библиотек, имеет огромное сообщество и легко изучается.

Источник: pythonru.com

Автоматизация на полную катушку: зачем аналитику кодить на Python?

Работа аналитики связана с множественными системами и программами, сбором данных и их дальнейшим анализом. Это занимает много времени, так как от полноты полученных сведений зависит правильность принимаемых решений. Поэтому современные специалисты создают для себя специальные скрипты, автоматизирующие рутинные операции.

13 176 просмотров

Когда начинающий аналитик «приходит» к этому, возникает вопрос: какой язык программирования учить, чтобы повысить эффективность работы? Популярный вариант в этой среде — Python. И в этой статье мы решили разобраться, почему аналитики выбирают именно его.

Несколько слов о языках программирования

По некоторым данным сегодня существует больше 8 тысяч языков программирования (ЯП). Регулярно появляются новые или улучшенные версии старых. Например, у BASIC есть более трехста диалектов. У вас в голове может возникнуть вопрос, зачем нужно так много языков программирования, неужели нельзя сделать один универсальный.

ЯП разрабатывают для достижения разных целей и решения определенных задач. Их классифицируют по сложности, мощности, скорости обработки компилятором и другим характеристикам.

Первым языком программирования считают C. Он появился в 1972 году и с того момента неизменно остается лидером рейтингов самых популярных ЯП. Разработчики делают выбор в пользу него из-за простого синтаксиса и, как следствие, легкой и быстрой компиляции процессором в машинный код. Это обеспечивает высокую скорость работы команд.

Есть у него и существенный минус — сложность чтения. В современных языках программирования используется максимум буквенных и словесных обозначений, а в С преобладают символы.

Развитие ЯП следует вслед за технологическим прогрессом. Когда компьютеры и программное обеспечение стали сложнее, разработчики начали понимать: им чего-то не хватает для более эффективной работы — новых библиотек, формул и автоматизации. Это привело к появлению С++ и С#. Они отличаются большим функционалом, который автоматизирует выполнение рутинных задач.

Количество библиотек и функций (готовых решений) в языке программирования очень важно. Чем их больше, тем проще работа программиста. Это как, например, готовые шаблоны интерфейсов для мобильных приложений: выбираешь понравившийся и адаптируешь под конкретные цели и задачи.

Современные языки программирования регулярно обновляются, но по-разному. Например, какой-то получает больше фишек для решения задач по web-разработке, а другой — для системных решений.

В среде программистов очень популярен Git — распределенная система управления версиями. Туда разработчики выкладывают свои уникальные решения для разных языков программирования. И любой может скачать их для собственного использования.

В общем, выбор ЯП для аналитика — непростая задача. А если сделать неправильный выбор, то потеряете много времени. Поэтому далее поговорим о том, чем руководствоваться при выборе языка программирования и какому отдают предпочтение опытные аналитики.

Как выбрать подходящий для себя язык программирования

Выбирайте язык программирования, исходя из основной квалификации. Если по ней вы — программист, ограничений нет, для вас не будет проблемой разобраться в любом синтаксисе. Во всех остальных случаях (например, вы аналитик, но по работе приходится работать с языками программирования) выбирайте простой язык, на освоение основных команд которого уйдет немного времени.

Еще один критерий — возможность с помощью выбранного языка программирования решать основные отраслевые задачи. Сюда же относится современность, то есть насколько часто он обновляется. Не рассматривайте языки, в которых последнее нововведение было несколько лет назад. Скорее всего, они уже с трудом решают текущие задачи, а спустя некоторое время и вовсе будут неспособны это делать.

Некоторые специалисты советуют обращать внимание на скорость выполнения команд выбранным языком программирования, но на самом деле это не имеет решающего значения. В действительности скорость во многом зависит от технических характеристик используемого оборудования. Так что в этом плане себя не ограничивайте, для аналитики подойдет язык с любой скоростью работы.

Почему Python распространен среди аналитиков

Да, многие опытные аналитики делают выбор в пользу Python. Data Science-специалисты в большинстве своем — математики, а не программисты. Поэтому им для работы необходим простой, но в тоже время функциональный язык. В этой сфере он имеет множество сильных сторон. Далее поговорим об основных из них.

Высокая продуктивность разработки

У Python простой синтаксис. Это позволяет писать код быстрее, чем на других языках программирования (например, на Java или C). Причем код на Питоне получается читабельным и легко интерпретируемым. Вот так выглядит расчет факториала на Java:

Источник: vc.ru