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

Что такое система CRM?
Другое

Что такое система CRM?

SHA1 расшифровка: что это, как использовать шифрование, алгоритм SHA3
Другое

SHA1 расшифровка: что это, как использовать шифрование, алгоритм SHA3

Что такое индекс на телефоне, как его узнать, где он находится
Другое

Что такое индекс на телефоне, как его узнать, где он находится

Пиксельная мозаика: как создать мозаику из фотографий, топ программ
Другое

Пиксельная мозаика: как создать мозаику из фотографий, топ программ