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.
Другое
