Программирование для анализа данных

Как и зачем использовать Python для анализа данных

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.

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.

1. Python для Data Science
2. Аналитика. Начальный уровень
3. Статистика и теория вероятностей
4. Основы математики для Data Science
5. Аналитика. Средний уровень
6. Универсальные знания программиста
7. 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

Как быстро начать программировать на Python аналитику данных?

От автора Telegram-канала Аналитика и Growth mind-set (делюсь кейсами с работы, бесплатным обучением, задачами с собеседований).

Я уверена, что даже полный новичок в Python сможет сделать простой анализ уже через 2 недели. Анализ данных на Python — это не миллионы строк кода, многие манипуляции с данными — это всего лишь одна или несколько строчек.

Вот некоторые мысли из моего опыта.

Однако тут может возникнуть проблема — вы неделями и месяцами изучаете синтаксис, но при этом до сих пор не понимаете, как делать анализ данных с помощью Python.

На старте я изучала бесплатный курс Python в 2х частях (Часть 1 и Часть 2 на Stepik. Хороший курс? Да. Но изучать его довольно долго. Заявлено 40 + 64 часа, но выходит гораздо больше. Некоторые задачи можно решать по несколько часов, а задач только в Части 1 более 150). Ну и если уделять даже 2 часа в день 5 дней в неделю, обучение все равно растянется на несколько месяцев, а то и полгода. А за это время вы так и не поймете, как делать анализ данных с помощью Python.

Синтаксис знать важно, но также важно не утонуть в нем. На мой взгляд, начать лучше с более короткого курса и быстрее перейти к изучению библиотек для анализа данных и практике. А к синтаксису вы так или иначе будете возвращаться и углубляться в него по мере практики.

Например, есть 2 коротких бесплатных курса от Kaggle по синтаксису: Введение в программирование с Python и Python. Но можно брать и другие.

Именно изучая библиотеки вы и поймете, как делать анализ данных с Python. Библиотеки — это наборы шаблонов кода для каждой конкретной ситуации. Знакомиться с библиотеками лучше всего выполняя реальный проект по анализу данных.

Начните с Pandas — это основная библиотека для работы с данными. С помощью нее можно очищать и подготавливать данные, делать анализ, визуализировать и др.

А если вы уже знаете Excel или SQL, то вам будет еще проще освоить эту библиотеку: Pandas имеет схожие функции и может принимать различные типы данных. На официальном сайте Pandas даже есть туториалы, где функции Pandas приводятся в сравнении с Excel или SQL.

Освоив азы Pandas, вам будет легко понять Numpy, Matplotlib, Seaborn и другие библиотеки для анализа данных.

Например, вот краткий бесплатный курс по визуализации данных в Python от Kaggle (а именно используются библиотеки Seaborn и Matplotlib).

Обучение на практике — лучший способ научиться программировать. Да, это вызов и выход из зоны комфорта, но так вы научитесь гораздо быстрее. После короткого курса синтаксиса уже можно переходить к реальному проекту, в процессе изучая библиотеки.

Поначалу можете подсмотреть, как выглядят проекты по анализу данных у других (например, на Medium много таких проектов). Также примеры проектов анализа данных с помощью Python и где взять данные писала тут.

Если в процессе сталкиваетесь с ошибками, то в помощь Google и Stackoverflow.

Первый раз мне эта задача не показалась легкой, тк возникали ошибки, которые я достаточно долго исправляла.

Поэтому с первых дней можно начать с облачных сред разработки, в которых можно писать код сразу без настройки. Например, Google Collab или Kaggle Notebook. А в последствии установите среду разработки, например PyCharm, VScode или другую.

Подписывайтесь на мой канал Аналитика и Growth mind-set, там публикую больше интересного. Вот некоторые посты:

Источник