Что такое аналитика на Питоне и с чем ее едят?
Python — простой и доступный язык программирования. Самое интересное в нем, что он может использоваться как для создания кодов, так и для анализа данных практически в бесконечных объемах. Кто такой аналитик Python?
Такая специальность, как аналитик данных на Python появилась сравнительно недавно, но быстро стала очень востребованной. В институтах эту дисциплину не преподают, в основном знания передают опытные коллеги начинающим разработчикам через курсы, практику.
Чтобы стать аналитиком данных в Python, придется сначала разобраться в принципах работы самого языка, нужно понять, как работают библиотеки и DataSet.
Конечно, для сбора и конвертации данных уже давно используются таблицы Excel, но база изучения огромная, а сведения нужно получить быстро и максимально точно. В этом случае лучше использовать инструменты аналитики данных Python. Главные задачи системы — обработка и исследование разрозненной информации, выявление закономерностей и перевод сведений в доступную для восприятия форму, то есть в графики.
Задачи аналитика Python всегда специфичны и зависят от места работы, тематики данных, с которыми приходится работать. Например, в банковской сфере востребованы скоринговые модели, собирающие данные о платежеспособности клиента. А при оптовых поставках важно учесть все вероятные сложности логистики. Но можно выделить ряд общих задач специалиста:
● Автоматизация процессов обработки данных.
● Настройка аналитических библиотек.
● Визуализация информации в понятной форме.
Также в обязанности может входить перепроверка сведений, тестирование, рассылка писем по электронной почте.
Как работает аналитика данных Python?
Python — это универсальный язык, который хорошо интерпретируется, имеет многоуровневую систему, быстро осваивается. Может использоваться для разработки API, ИИ, веб-разработки, интернета вещей и много другого. Можно выделить 3 сценария применения языка:
● Поиск данных с помощью Scrapy и BeautifulSoup. Scrapy позволяет создавать программные продукты, которые ищут нужные сведения в сети и структурируют их. Библиотека также умеет собирать данные из API. BeautifulSoup работает по всем другим направлениям, где невозможно использовать API. Умеет собирать информацию и ставить ее в выбранном порядке.
● Обработка и моделирование. Здесь лучше использовать библиотеки NumPy и Pandas. NumPy актуальна при работе с большим набором исходных данных, способна упростить сложные операции и их вывод в вектор. Pandas переводит данные в Data Frame, позволяет добавлять и убирать разные опции.
● Визуализация данных через Matplotlib и Seaborn. Способны конвертировать огромное количество цифр в удобные графики и другие средства визуализации. На этом возможности Python не заканчиваются, есть еще много библиотек для работы с самыми разнообразными данными.
Анализ данных — один из самых эффективных двигателей бизнеса. Аналитические сведения помогают предугадывать запросы потребителей, заранее видеть неудачные решения и искать наиболее успешные пути работы.