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

Его создатели определяют язык Python как «…интерпретируемый объектно-ориентированный язык программирования высокого уровня с динамической семантикой. Встроенные структуры данных высокого уровня в сочетании с динамической типизацией и динамической привязкой делают его очень привлекательным для быстрой разработки приложений, а 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 при разработке как веб-приложений, так и настольных приложений. Это также полезно при разработке сложных числовых и научных приложений. Учитывая такую ​​универсальность, неудивительно, что Python является одним из самых быстрорастущих языков программирования в мире.

Так как же Python сочетается с анализом данных? Мы внимательно рассмотрим, почему этот универсальный язык программирования является обязательным для всех, кто сегодня хочет сделать карьеру в области анализа данных или ищет возможные пути повышения квалификации. Когда вы закончите, вы поймете, почему вам следует выбрать Python для анализа данных.

Вы можете начать изучение данных, посетив наш учебный курс по науке о данных и аналитике данных 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? Небольшое напоминание о роли аналитика данных может помочь облегчить ответ на вопрос, почему Python хорошо подходит. Чем лучше вы понимаете работу, тем лучше вы сделаете выбор в отношении инструментов, необходимых для ее выполнения.

Аналитики данных несут ответственность 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 несут ответственность 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 в коде. Делая это, они могут фильтровать и очищать данные.

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

Наконец, они используют результаты вышеупомянутых обязанностей и обязанностей, чтобы лучше работать с руководством для определения приоритетов бизнеса 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 уметь обрабатывать огромные объемы информации, очищать ее и обрабатывать для использования. Python отвечает всем требованиям, поскольку его простота и легкость выполнения повторяющихся задач означает, что вам потребуется меньше времени, чтобы понять, как работает этот инструмент.

Анализ данных против. Наука о данных

Прежде чем углубляться в вопрос о том, почему Python так важен для анализа данных, важно сначала установить взаимосвязь между анализом данных и наукой о данных, поскольку последняя также имеет тенденцию значительно выигрывать от языка программирования. Другими словами, многие из причин, по которым Python полезен для науки о данных, также в конечном итоге становятся причинами, по которым он подходит для анализа данных.

Эти два поля во многом пересекаются, но в то же время весьма различны, каждое справа. Основное различие между аналитиком данных и ученым, занимающимся данными, заключается в том, что первый куратор делает содержательные выводы на основе известных данных, а второй больше занимается гипотетическими предположениями и вариантами «что, если». Аналитики данных занимаются повседневной работой, используя данные для ответа на поставленные перед ними вопросы, в то время как ученые, работающие с данными, пытаются предсказать будущее и сформулировать эти прогнозы в новых вопросах. Или, другими словами, аналитики данных сосредотачиваются на том, что происходит здесь и сейчас, в то время как специалисты по данным экстраполируют то, что могло бы быть.

Часто возникают ситуации, когда границы между двумя специальностями стираются, и поэтому преимущества, которые Python дает науке о данных, потенциально могут быть теми же, что и при анализе данных. Например, обе профессии требуют знаний в области разработки программного обеспечения, компетентных коммуникативных навыков, 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 овладении этим конкретным талантом. Однако вместо этого аналитикам данных следует владеть инструментами работы с электронными таблицами, такими как Excel.

Что касается заработной платы, то аналитик данных начального уровня может получать в среднем 60 000 долларов в год, в то время как средняя зарплата специалиста по данным составляет 122 000 долларов в США и Канаде, 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 творческое, чего раньше никогда не делали; тогда Python идеально вам подойдет. Он идеально подходит для разработчиков, которые хотят создавать сценарии для приложений и веб-сайтов.

• Легко учиться

  Благодаря тому, что Python ориентирован на простоту и удобочитаемость, 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 проводите больше времени, играя с ним, и меньше времени занимаясь кодом.

• Это открытый исходный код
  
  

  Python имеет открытый исходный код, что означает, что он бесплатен и использует модель разработки, основанную на сообществе. 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 манипулирование данными, визуализация данных, статистика, математика, машинное обучение и обработка естественного языка, и это лишь некоторые из них (подробнее об этом см. Ниже).

• Это хорошо поддерживается

  Все, что может пойти не так, пойдет не так, и если вы используете что-то, за что не нужно платить, получение помощи может оказаться довольно сложной задачей. К счастью, Python имеет большое количество последователей и активно используется в академических и промышленных кругах, а это означает, что существует множество полезных аналитических библиотек. Пользователи Python, нуждающиеся в помощи, всегда могут обратиться к Stack Overflow, спискам рассылки, а также коду и документации, предоставленным пользователями. И чем популярнее становится Python, тем больше пользователей будут делиться информацией о своем пользовательском опыте, а это означает, что больше вспомогательных материалов доступно бесплатно. Это создает самовоспроизводящуюся спираль признания со стороны растущего числа аналитиков данных и ученых, занимающихся данными. Неудивительно, что популярность Python растет!

Итак, подводя итог вышесказанному, Python не слишком сложен в использовании, цена приемлемая (бесплатная!), и имеется достаточная поддержка, чтобы гарантировать, что вы не останетесь в тупике в случае возникновения проблемы. возникает. Это означает, что это один из тех редких случаев, когда фраза «вы получаете то, за что платите» определенно не применима!

Некоторые дополнительные мысли

Python — ценная часть инструментария аналитика данных, поскольку он специально создан для выполнения повторяющихся задач и манипулирования данными, и любой, кто работал с большими объемами данных, знает, насколько часто в нем встречается повторение. Имея инструмент, который выполняет тяжелую работу, аналитики данных могут выполнять более интересные и полезные части работы.

Аналитики данных также должны помнить о широком разнообразии других доступных библиотек Python. Эти библиотеки, такие как NumPy, Pandas и Matplotlib, помогают аналитику данных выполнять свои функции, и их следует просмотреть сразу после того, как вы освоите основы Python.

Выберите правильную программу

Раскройте свой потенциал с помощью ведущих в отрасли программ Simplilearn! Выберите правильный путь для своего карьерного роста с помощью нашей программы PG в области науки о данных или программы PG в области анализа данных. Получите практический опыт, учитесь у экспертов и выделитесь в конкурентном мире науки о данных и аналитики. Зарегистрируйтесь сейчас!

Изучите Python для науки о данных

Возможно, вы готовы сменить карьеру, и вас зовет анализ данных. Или, возможно, вы уже являетесь аналитиком данных, но хотите повысить свою квалификацию, чтобы повысить свою конкурентоспособность и ценность. Какой бы ни была причина, Simplilearn поможет вам.

Наша аспирантура Калифорнийского технологического института по науке о данных позволит вам овладеть методами науки о данных и анализа с использованием Python. Используя этот курс, вы изучите основные концепции программирования на Python и получите глубокие и ценные знания в области анализа данных, машинного обучения, визуализации данных, очистки веб-страниц и обработки естественного языка. Как мы видели, знание Python становится все более необходимым 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 онлайн-версию Flexi-Pass или корпоративное обучение, вы получите доступ к 44 часам обучения под руководством инструктора, состоящим из дюжины уроков, 24 часам обучающих видеороликов для самостоятельного обучения и четырем реальным отраслевым проектам, работайте дальше. 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 анализ данных увеличится более чем на 1000% в течение следующих нескольких лет; пришло время сделать свой ход. Хотите ли вы стать аналитиком данных или сделать большой скачок в науке о данных, изучение и освоение Python является абсолютной необходимостью!

Если вы заинтересованы в том, чтобы стать экспертом в области науки о данных, у нас есть для вас подходящее руководство. Руководство по карьере в области науки о данных даст вам представление о наиболее актуальных технологиях, ведущих компаниях, которые нанимают сотрудников, навыках, необходимых для начала вашей карьеры в процветающей области науки о данных, а также предложит вам персонализированный план действий, чтобы стать успешным экспертом по науке о данных. .