Другое

Анализ данных с помощью Python для чайника и начинающего программиста

Lorem ipsum dolor

В последнее время все чаще применяют Python для анализа данных. И это неудивительно, потому что сам язык позволяет создавать на нем что угодно. Но в других нишах, допустим, в разработке каких-либо сложных программ, у Питона проявляется его главный недостаток — скорость. Поэтому там его заменяют более «быстрые» языки. То же самое касается и других сфер — везде есть языки, которые лучше Python.

Но когда дело доходит до анализа больших данных, то Python здесь безусловный лидер; обуславливается это тем, что сам по себе язык не сильно трудный в изучении и использовании, поэтому на нем можно выполнять сложную работу по анализу данных с меньшими усилиями, чем на других языках. Ближайший конкурент Python при анализе данных — это язык R, но у него меньше инструментов для анализа и есть «места», где R очень тяжело справляется.

Поэтому на сегодняшний день можно отметить постоянно развивающуюся нишу по анализу больших данных Big Data+Business Analytic и основной инструмент для анализа данных Python.

 

Python для анализа данных

Еще раз хочется отметить, что Python — это широко применяемый язык программирования, который можно встретить в разных сферах, например:

  • в веб-разработке,

  • при разработке API,

  • при работе с искусственным интеллектом, нейросетями и машинным обучением,

  • в интернете вещей,

  • и др.

Сам по себе Python — это еще и очень популярный язык, он постоянно входит в «пятерку» самых популярных языков в различных рейтингах. А «Python для анализа данных» это всего лишь одна из ниш, где активно применяется этот язык.

 

Python для анализа данных: сценарии и этапы анализа

В анализе данных обычно отмечают три основных сценария, на которых могут применяться какие-то собственные инструменты, но Python может быть задействован во всех 3-х сценариях. Этими сценариями являются:

  • поиск необходимой информации;

  • обработка найденной информации;

  • представление информации (возможно, с визуализацией в виде графиков и диаграмм).

Для любого сценария у Python есть собственные инструменты и библиотеки, которые устанавливаются в зависимости от поставленных задач.

 

Поиск необходимой информации

Обычно для поиска нужной информации в большом объеме данных при помощи Python применяют его библиотеки:

  • Scrapy,

  • BeautifulSoup.

При помощи данных библиотек можно разрабатывать специальные программы, которые будут обрабатывать Big Data и собирать нужную информацию в структурированном виде. Структурированный вид — это когда данные располагаются в удобном для чтения и анализа формате, например, в таблице. Очень часто «большие данные» это огромные неструктурированные массивы с информацией, которую сложно читать и анализировать. А иногда бывает так, что из всего массива данных нам нужно получить лишь какую-то минимальную часть и выделить ее в отдельный файл или таблицу. 

 

Обработка найденной информации

Предположим, вы собрали и структурировали какую-то информацию. Дальше, как правило, с ней нужно будет что-то делать, допустим, проанализировать, провести какие-то вычисления, отсортировать и т. д. В этих случаях для анализа данных на Python применяют его библиотеки:

  • NumPy;

  • Pandas.

При помощи этих библиотек очень сильно упрощается любая математическая обработка данных. Эти библиотеки очень качественно структурируют полученную информацию и дают очень гибкие инструменты воздействия на эту самую информацию.

 

Представление и визуализация информации

Обычно после поиска и обработки полученной информации ее нужно как-то представить для других специалистов или для ее дальнейшего разбора. Если представить информацию простой таблицей или «сухим» текстом, то вряд ли ее кто-то поймет. Поэтому в Python есть собственные библиотеки, которые помогают визуализировать обработанные данные в виде графиков и диаграмм. Обычно для этого применяют следующие библиотеки:

  • Matplotlib;

  • Seaborn.

При помощи этих инструментов можно построить:

  • удобные графики;

  • красочные гистограммы;

  • понятные диаграммы;

  • тепловые карты;

  • и др.

Вообще, Python для анализа данных стал применяться довольно давно. С тех пор он «оброс» собственной экосистемой инструментов для работы в той или иной нише. Поэтому в сфере анализа данных у него есть огромное количество различных библиотек, расширяющих его возможности. Можно даже сказать, что для каждой специфической задачи по анализу данных у Python есть своя библиотека.

 

Почему именно Python часто применяют для анализа данных

Это довольно частый вопрос, потому что у Python есть ряд собственных недостатков, которые «говорят» против него, например:

  • более медленная обработка данных по сравнению с другими инструментами;

  • плохое взаимодействие с базами данных;

  • общая ограниченная скорость работы Python;

  • и др.

Исходя из недостатков этого языка, можно предположить, что есть инструменты лучше, чем Python. Да, безусловно есть, если рассматривать какой-то конкретный случай. Допустим, чем меньше объем данных для анализа, тем больше у Python конкурентов. Например, небольшой объем данных можно анализировать и при помощи Excel, что для многих является очень удобным инструментом. Но Excel не справится даже со средним объемом данных.

Можно обрабатывать данные с R, Scala, SQL, Java и другими инструментами. При каком-то определенном объеме или конкретном случае эти инструменты действительно будут лучше, чем Python. Но если посмотреть на анализ данных «шире» или с позиции «какой инструмент изучить для анализа данных», то тут Python безусловный лидер, потому что:

  • у него большое сообщество, где всегда можно найти ответ на возникшую проблему;

  • он довольно простой в изучении, если сравнивать с другими инструментами;

  • очень гибкий, поэтому знания Python возможно использовать не только для анализа данных;

  • большая экосистема с различными инструментами и библиотеками на все случаи жизни;

  • постоянно обновляется и совершенствуется.

 

Заключение

Использовать или не использовать Python для анализа данных зависит от конкретной ситуации. К примеру, если вы обладаете хорошими навыками в R или SQL, то дополнительно изучать Python для обработки данных, может, и не нужно.

Но если вы стоите на самом старте и планируете связать свою деятельность с обработкой Big Data, то Python — это как раз тот самый инструмент, с которого нужно начинать изучение. 

С большими данными работает большое количество средних и крупных компаний, и в большинстве случаев для анализа данных они применяют именно Python, поэтому проблем с трудоустройством у вас не возникнет, если вы изучите этот язык. Но самое главное если вдруг у вас не получится применить знания Питона для анализа данных, то вы всегда сможете «переквалифицировать» свои знания в другие ниши, где активно применяется этот язык.

Схожие статьи

Трассировка лучей в компьютерной графике
Другое

Трассировка лучей в компьютерной графике

Книги по криптографии для начинающих: библиотека для программиста
Другое

Книги по криптографии для начинающих: библиотека для программиста

Angular или React? Преимущества и отличия двух популярных фреймворков
Другое

Angular или React? Преимущества и отличия двух популярных фреймворков

Как устроиться программистом без опыта работы и построить карьеру?
Другое

Как устроиться программистом без опыта работы и построить карьеру?