Почему Python необходим для анализа данных и науки о данных в 2024 году

Его создатели определяют язык Python как «…интерпретируемый, объектно-ориентированный, высокоуровневый язык программирования с динамической семантикой. Его высокоуровневые встроенные структуры данных в сочетании с динамической типизацией и динамическим связыванием делают его очень привлекательным для Быстрая разработка приложенийа также для использования в качестве языка сценариев или связующего языка для соединения существующих компонентов».

Python — это язык программирования общего назначения, то есть его можно использовать для разработки как веб-приложений, так и настольных приложений. Он также полезен для разработки сложных числовых и научных приложений. С такой универсальностью неудивительно, что Python — один из самых быстрорастущих языков программирования в мире.

Итак, как Python сочетается с анализом данных? Мы подробно рассмотрим, почему этот универсальный язык программирования является обязательным для тех, кто хочет сегодня построить карьеру в анализе данных или ищет возможные пути повышения квалификации. Когда вы закончите, у вас будет лучшее представление о том, почему вам следует выбрать Python для анализа данных.

Вы можете начать работу с данными, посетив наш учебный лагерь по науке о данных и учебный лагерь по анализу данных уже сегодня.

В этой статье мы подробно рассмотрим следующие темы:

• Обзор анализа данных
• Разница между анализом данных и наукой о данных
• Почему Python необходим для анализа данных?

Обзор анализа данных

Чем вообще занимается аналитик данных? Немного освежения в памяти роли аналитика данных может помочь вам легче ответить на вопрос, почему Python хорошо подходит. Чем лучше вы понимаете работу, тем лучший выбор инструментов, необходимых для ее выполнения, вы сделаете.

Аналитики данных отвечают за интерпретацию данных и анализ результатов с использованием статистических методов и предоставление текущих отчетов. Они разрабатывают и внедряют анализ данных, системы сбора данных и другие стратегии, которые оптимизируют статистическую эффективность и качество. Они также отвечают за получение данных из первичных или вторичных источников данных и ведение баз данных.

Кроме того, они выявляют, анализируют и интерпретируют тенденции или закономерности в сложных наборах данных. Аналитики данных просматривают компьютерные отчеты, распечатки и показатели производительности, чтобы обнаружить и исправить проблемы кода. Делая это, они могут фильтровать и очищать данные.

Аналитики данных проводят полный анализ жизненного цикла, включая требования, действия и дизайн, а также разрабатывают возможности анализа и отчетности. Они также отслеживают планы производительности и контроля качества для выявления улучшений.

Наконец, они используют результаты выполнения вышеуказанных обязанностей и функций для более эффективной работы с руководством с целью определения приоритетов в удовлетворении деловых и информационных потребностей.

Достаточно лишь бегло просмотреть этот список задач, связанных с большими объемами данных, чтобы увидеть, что наличие инструмента, который может легко и быстро обрабатывать большие объемы данных, является абсолютной необходимостью. Учитывая распространение Больших данных (а оно все еще растет), важно иметь возможность обрабатывать огромные объемы информации, очищать ее и обрабатывать для использования. Python подходит как нельзя лучше, поскольку его простота и легкость выполнения повторяющихся задач означают, что меньше времени нужно тратить на попытки понять, как работает инструмент.

Анализ данных против науки о данных

Прежде чем углубляться в то, почему Python так важен для анализа данных, важно сначала установить связь между анализом данных и наукой о данных, поскольку последняя также имеет тенденцию извлекать большую выгоду из языка программирования. Другими словами, многие из причин, по которым Python полезен для науки о данных, в конечном итоге являются причинами, по которым он подходит для анализа данных.

Эти две области во многом пересекаются, но при этом они также довольно различны, каждая справа. Главное различие между аналитиком данных и ученым по данным заключается в том, что первый курирует значимые идеи из известных данных, тогда как последний больше имеет дело с гипотезами, что если. Аналитики данных занимаются повседневной работой, используя данные для ответов на поставленные им вопросы, в то время как ученые по данным пытаются предсказать будущее и сформулировать эти прогнозы в новых вопросах. Или, говоря другими словами, аналитики данных сосредоточены на том, что происходит здесь и сейчас, в то время как ученые по данным экстраполируют то, что может быть.

Часто возникают ситуации, когда границы между двумя специальностями размываются, и именно поэтому преимущества, которые Python дает науке о данных, потенциально могут быть теми же, что и в анализе данных. Например, обе профессии требуют знания в области разработки программного обеспечения, компетентных навыков общения, базовых математических знаний и понимания алгоритмов. Кроме того, обе профессии требуют знания языков программирования, таких как R, SQL и, конечно же, Python.

С другой стороны, специалист по данным в идеале должен обладать сильной деловой хваткой, тогда как аналитику данных не нужно беспокоиться об освоении этого конкретного таланта. Однако аналитики данных должны вместо этого хорошо владеть инструментами электронных таблиц, такими как Excel.

Что касается зарплат, то начальный уровень аналитика данных может получать в среднем 60 000 долларов в год, в то время как медианная зарплата специалиста по данным в США и Канаде составляет 122 000 долларов, а менеджеры по науке о данных зарабатывают в среднем 176 000 долларов.

Почему Python необходим для анализа данных?

• Это гибко

  Если вы хотите попробовать что-то креативное, чего еще никто не делал, то Python идеально вам подойдет. Он идеально подходит для разработчиков, которые хотят писать скрипты для приложений и веб-сайтов.

• Легко научиться

  Благодаря фокусировке Python на простоте и читаемости, он может похвастаться постепенной и относительно низкой кривой обучения. Эта простота обучения делает Python идеальным инструментом для начинающих программистов. Python предлагает программистам преимущество использования меньшего количества строк кода для выполнения задач, чем это необходимо при использовании старых языков. Другими словами, вы тратите больше времени на игру с ним и меньше на работу с кодом.

• Это открытый исходный код
  
  

  Python — язык с открытым исходным кодом, что означает, что он бесплатен и использует модель разработки на основе сообщества. Python предназначен для работы в средах Windows и Linux. Кроме того, его можно легко портировать на несколько платформ. Существует множество библиотек Python с открытым исходным кодом, таких как Data Manipulation, Data Visualization, Statistics, Mathematics, Machine Learning и Natural Language Processing, и это лишь некоторые из них (хотя подробнее об этом см. ниже).

• Он хорошо поддерживается

  Все, что может пойти не так, пойдет не так, и если вы используете что-то, за что вам не нужно было платить, получение помощи может быть довольно сложной задачей. К счастью, у Python много последователей, и он активно используется в академических и промышленных кругах, что означает, что доступно множество полезных аналитических библиотек. Пользователи Python, которым нужна помощь, всегда могут обратиться к Stack Overflow, спискам рассылки и коду и документации, предоставленным пользователями. И чем популярнее становится Python, тем больше пользователей будут вносить информацию о своем пользовательском опыте, а это значит, что больше вспомогательных материалов доступно бесплатно. Это создает самоподдерживающуюся спираль принятия все большим числом аналитиков данных и ученых по данным. Неудивительно, что популярность Python растет!

Итак, подведем итоги, Python не слишком сложен в использовании, цена правильная (бесплатно!), и есть достаточная поддержка, чтобы убедиться, что вы не будете доведены до ступора, если возникнет проблема. Это означает, что это один из тех редких случаев, когда «вы получаете то, за что платите» определенно не применимо!

Некоторые дополнительные мысли

Python — ценная часть инструментария аналитика данных, поскольку он специально создан для выполнения повторяющихся задач и обработки данных, и любой, кто работал с большими объемами данных, знает, как часто в этом случае возникает повторение. Имея инструмент, который выполняет тяжелую работу, аналитики данных могут свободно заниматься более интересными и полезными частями работы.

Аналитикам данных также следует помнить о широком разнообразии других библиотек Python, доступных там. Эти библиотеки, такие как NumPy, Pandas и Matplotlib, помогают аналитику данных выполнять свои функции, и их следует рассмотреть, как только вы освоите основы Python.

Выберите правильную программу

Раскройте свой потенциал с ведущими в отрасли программами Simplilearn! Выберите правильный путь для карьерного роста с нашей программой PG Program in Data Science или PG Program in Data Analytics. Получайте практический опыт, учитесь у экспертов и выделяйтесь в конкурентном мире науки о данных и аналитики. Зарегистрируйтесь сейчас!

Изучите Python для науки о данных

Возможно, вы готовы к смене карьеры, и анализ данных зовет вас. Или, возможно, вы уже аналитик данных, но хотите повысить свою квалификацию, чтобы повысить свою конкурентоспособность и ценность. Какова бы ни была причина, Simplilearn поможет вам.

Наша программа аспирантуры Caltech по науке о данных позволит вам овладеть наукой о данных и аналитическими методами с использованием Python. Используя этот курс, вы изучите основные концепции программирования Python и получите глубокие, ценные знания в области аналитики данных, машинного обучения, визуализации данных, веб-скрапинга и обработки естественного языка. Как мы увидели, Python становится все более востребованным навыком для многих должностей в области науки о данных, поэтому улучшите свою карьеру с помощью этого интерактивного, практического курса.

Независимо от того, выберете ли вы Online Flexi-Pass или Corporate Training Solutions, вы получите доступ к 44 часам обучения под руководством инструктора, которое будет проходить в течение дюжины уроков, 24 часам обучающих видео для самостоятельного изучения и четырем реальным отраслевым проектам для работы. После того, как вы сдадите экзамен и выполните другие требования, вы получите сертификат и будете готовы к решению новых задач.

Спрос на специалистов по данным и аналитиков данных увеличится более чем на 1000% в течение следующих нескольких лет; пришло время вам сделать свой ход. Хотите ли вы стать аналитиком данных или сделать большой скачок в качестве специалиста по данным, изучение и освоение Python — это абсолютная необходимость!

Если вы заинтересованы в том, чтобы стать экспертом в области науки о данных, то у нас есть подходящее руководство для вас. Руководство по карьере в области науки о данных даст вам представление о самых трендовых технологиях, ведущих компаниях, которые нанимают сотрудников, навыках, необходимых для начала карьеры в процветающей области науки о данных, и предложит вам персонализированную дорожную карту, чтобы стать успешным экспертом в области науки о данных.