Python для анализа данных

Согласно исследованию, популярность анализа данных растет. В 2015 году 17% организаций использовали анализ больших данных. Сегодня это число достигает 59%.

Python для анализа данных https://www.hocktraining.com/page/analiz-dannikh-v-python — это язык программирования, предназначенный для выполнения статистических вычислений.

Python используется для веб-разработки, мобильных приложений, операционных систем, науки о данных, машинного обучения, искусственного интеллекта и т. д.

Поскольку Python — это простой и универсальный язык программирования, возможности трудоустройства для Python также растут день ото дня.

Что такое анализ данных?

Анализ данных — это методология сбора и обработки данных, чтобы сделать их полезными. Анализ данных помогает получить точные данные для будущего планирования компании. В результате это помогает сузить главное, на чем следует сосредоточиться для поднятия компании.

Python упрощает работу разработчиков, занимающихся анализом данных. Он предоставляет некоторые инструменты расширения для повышения производительности. Python также имеет ценные ресурсы для анализа данных.

Такие ресурсы, как интеллектуальный анализ данных, обработка, моделирование и визуализация данных, также являются наиболее важными факторами использования Python для анализа данных.

1. Интеллектуальный анализ. Нужны разные типы библиотек. А Python помогает нам предоставлять такие библиотеки, как Scrapy и BeautifulSoup, для интеллектуального анализа данных.

Scrapy помогает собирать структурированные данные из Интернета, которые широко используются для сбора данных из API. Точно так же BeautifulSoup используется для очистки данных и систематизации их.

2. Обработка и моделирование. Для обработки данных в Python есть две основные библиотеки, такие как NumPy и Pandas. NumPy помогает упорядочивать большие наборы данных и управлять ими.

3. Визуализация данных. В Python есть множество библиотек для моделирования данных. Но в основном используются Matplotlib и Seaborn. И Matplotlib, и Seaborn помогают преобразовывать длинные списки чисел в гистограммы, круговые диаграммы, тепловые карты и т. д.

В итоге

Есть много языков для науки о данных, таких как Java. JavaScript, Python, C#, C++ и т. д. Но мы рекомендуем использовать Python для анализа данных.

Он популярен, так как прост в освоении и имеет простой синтаксис, который отлично подходит для чтения.

Кроме того, его гибкость и масштабируемость также сравнительно лучше. Кроме того, в Python есть большое количество различных полезных библиотек.