Чем хорош Python, так это огромным количеством библиотек, которые делают работу проще и эффективнее. Здесь есть дополнения для фронтенда и бэкенда, для дата-сайентистов и для аналитиков данных. А с тем, как активно Python поддерживается и как быстро развивается, сомневаться не приходится: насколько бы сильно не продвинулась область дата-аналитики, библиотеки будут развиваться так же стремительно.
Python и его библиотеки
Почему Python?
Потому что это высокоуровневый объектно-ориентированный язык программирования — один из самых популярных сейчас. Его сравнительно легко учить, он достаточно логичный и даже интересный, потому что разработчики задумали его именно таким. Он подходит практически для любой задачи, связанной с хранением и обработкой информации, а также математическими расчетами, что позволяет проводить с его помощью сложные вычисления.
На Python можно написать телеграм-бота. Его можно использовать для того, чтобы обрабатывать гигабайты финансовых данных и при этом не бояться ни ошибок, ни утечки информации. Еще один плюс — открытость кода. Это означает, что Python может использовать кто угодно совершенно бесплатно, и строить на нем собственную архитектуру.
Вот тут мы писали, с чего начать работу на Python.
Огромным преимуществом языка является наличие обширной библиотеки расширений и дополнений. Если есть задача, для нее наверняка уже найдено решение, причем в компактной и полностью готовой к использованию форме. По своей сути библиотека — это уже готовый сет кода, избавляющий программиста от необходимости выполнять рутинные действия.
Библиотек у Python почти 140 000 и их количество растет каждый день. Есть, например, стандартная, включающая в себя некоторые базовые вещи, такие как чтение JSON и отправление электронных писем. Есть специализированные инструменты, такие как PyGame для создания видеоигр.
И есть, наконец, целый пакет библиотек для анализа данных, которые абсолютно точно упростят работу.
Еще упростить работу поможет ChatGPT. Приходите на бесплатный онлайн-практикум: расскажем, как быть аналитиком данных в эпоху перемен и зарабатывать на уровне хорошего IT-специалиста!
- ПОКАЖЕМ, КАК РАЗВЕРНУТЬ МОДЕЛЬ нейросети DEEPSEEK R1 ПРЯМО НА СВОЁМ КОМПЬЮТЕРЕ
- Где и как применять? Потестируем модель после установки на разных задачах
- Как дообучить модель под себя?
Библиотеки Python для дата-аналитика
Что «Пайтон» умеет отлично, так это обрабатывать данные. И поскольку аналитики постоянно используют его для решения своих задач, библиотек на этот случай у него тоже достаточно.
Вот десять самых популярных.
- Plotly — графическая библиотека, которая создает интерактивные визуализации, тепловые карты, гистограммы, пузырьковые и другие диаграммы. Что может быть удобнее, чем понятная и простая визуализация?
- NumPy, она же «Numerical Python», — база в вопросе работы на Python. Эта библиотека позволяет проводить базовые вычисления. Функционал включает в себя n-мерный массив, преобразования Фурье и расширенные возможности работы со случайными числами.
- SciPy, она же «Scientific Python», — открытая и бесплатная библиотека для проведения высокоуровневых вычислений. В ее основе лежит NumPy, при этом она поддерживает команды высокого уровня с возможностью визуализации данных.
- VisPy — еще одна библиотека для визуализации. Позволяет создавать красивые интерактивные графики, предлагает множество интерфейсов для аналитиков разного уровня. Изображения могут быть как двухмерными, так и трехмерными.
- Pandas — сокращение от «Python Data Analysis», библиотека специально для дата-сайентистов, но и для аналитиков тоже подойдет. Инструмент предлагает понятный синтаксис, а также высокоуровневые структуры данных и инструменты для работы с ними.
- Matplotlib — самая первая библиотека Python для визуализации, буквально пионер в своей области. Однако старая — не означает плохая, потому что Matplotlib активно используется и сейчас. С ее помощью можно создавать различные графики, такие как линейные, разброса, гистограммы, тепловые карты.
- Seaborn имеет в своей основе Matplotlib, но отличается от нее наличием интерфейса более высокого уровня, который способен генерировать информативные и красивые статистические графики. Разработчики Seaborn ставят перед собой целью сделать визуализацию данных основой анализа.
- Scikit-learn — библиотека машинного обучения на базе SciPy и NumPy. В ней есть приложения для статистического моделирования, такие как регрессия, кластеризация, классификация, выбор модели и другие.
- Statsmodels разработана специально для статистического моделирования. Аналитикам она поможет проводить тесты, изучать информацию и выполнять функции построения графиков.
- Apache Superset — библиотека для новичков и тех, у кого нет серьезного технического бэкграунда. Она максимально простая и интуитивно понятная, при этом созданные на ее базе графики ничуть не хуже любых других. Позволяет делать как простые линейные графики, так и подробные геопространственные диаграммы.
Новые инструменты появляются практически каждый день — для визуализации, расчетов, интерфейсов. Python очень хорош во всем, что помогает упростить жизнь, и для аналитика данных он совершенно незаменим.
- Освой нейросеть Perplexity и узнай, как пользоваться функционалом остальных ИИ в одном
- УЧАСТВОВАТЬ ЗА 0 РУБ.
- Расскажем, как получить подписку
- ПОКАЖЕМ, КАК РАЗВЕРНУТЬ МОДЕЛЬ нейросеть DEEPSEEK R1 ПРЯМО НА СВОЁМ КОМПЬЮТЕРЕ
