Почему Python необходим для анализа данных

СохранитьСохраненоУдалён 0

Python — это всемирно известный язык программирования, помогающий лучше обрабатывать ваши данные.

Мы живем в цифровую эпоху высоких технологий, интеллектуальных устройств и мобильных решений.

Данные являются важным аспектом любого предприятия и бизнеса. Очень важно собирать, обрабатывать и анализировать поток данных и делать это как можно быстрее и точнее.

В настоящее время объем данных может быть большим, что делает обработку информации трудоемкой и дорогой. По этой точной причине индустрия данных растет быстрыми темпами, создавая новые вакансии и возможности.

Станьте Data Analyst
Подробнее

После курса Вы сможете собирать информацию разных форматов, в том числе из интернета; создавать отчеты, обновляющиеся по расписанию.

В настоящее время появилось множество новых подходов к записи, хранению и анализу данных, позволяющих эффективно извлекать когнитивную информацию, получать информацию и знания.

Вы можете не только выбирать из списка опций, функций и инструментов, но также использовать их для обработки операций, а также использовать методы для преобразования информации в знания и идеи с помощью отчетов или визуализации.

Существует множество известных языков программирования, которые можно использовать для сокращения объема данных. C, C ++, R, Java, Javascript и Python — вот некоторые из них.

Каждый из них предлагает уникальные функции, опции и инструменты, которые соответствуют различным требованиям в зависимости от ваших потребностей. Некоторые из них лучше, чем другие для конкретных нужд промышленности.

Например, в одном из отраслевых исследований говорится, что Python зарекомендовал себя как ведущий выбор для разработки программного обеспечения в области высоких технологий и других областей применения.

Есть два основных фактора, которые делают Python широко используемым языком программирования в научных вычислениях, в частности:

  • Потрясающая экосистема;
  • Большое количество ориентированных на данные пакетов функций, которые могут ускорить и упростить обработку данных, что экономит время.


В дополнение к этому, Python изначально используется для актуализации анализа данных. Это один из тех языков, которые развиваются на постоянной основе.

Таким образом, Python называют лучшим языком с большим потенциалом в области науки о данных, чем другие языки программирования.

Что делает Python фантастическим вариантом для анализа данных?

Python — это кросс-функциональный, максимально интерпретируемый язык, который имеет много преимуществ. Объектно-ориентированный язык программирования обычно используется для оптимизации больших сложных наборов данных.

Кроме того, имея динамическую семантику и неизмеримые возможности RAD (быстрая разработка приложений) , Python также активно используется для сценариев. Есть еще один способ применения Python — в качестве языка связи.

Еще одно преимущество Python — высокая читабельность, которая помогает инженерам экономить время, набирая меньше строк кода для выполнения задач.

Будучи быстрым, Python хорошо сочетается с анализом данных. И это из-за сильной поддержки; доступность целого ряда библиотек с открытым исходным кодом для различных целей, включая, помимо прочего, научные вычисления.

Поэтому совсем не удивительно, что он считается предпочтительным языком программирования для науки о данных. Существует ряд уникальных функций, которые делают Python опцией номер один для анализа данных.

Легкость в изучении

Принимая участие в разработке веб-служб, мобильных приложений или кодирования, вы понимаете, что Python широко известен благодаря своему четкому синтаксису и удобочитаемости. Да, это самые известные языковые характеристики.

Более того, низкая и, следовательно, кривая быстрого обучения является следующим преимуществом Python при сравнении его с предлагаемыми более старыми языками.

C #, Ruby, Java и другие гораздо сложнее освоить, особенно для программистов начального уровня. Python ориентирован на простоту и удобство чтения, предоставляя множество полезных опций для аналитиков / ученых данных одновременно.

Таким образом, новички могут легко использовать его довольно простой синтаксис для создания эффективных решений даже для сложных сценариев. В частности, это все с меньшим количеством используемых строк кода. Вот почему это идеальный инструмент для начинающих.

Ну-Supported

Имея опыт использования некоторых инструментов бесплатно, вы, вероятно, знаете, что получить достойную поддержку — непростая задача. Однако это не относится к Python.

Будучи широко используемым в промышленности наряду с академическими областями, Python имеет широкий спектр полезных библиотек с тоннами полезных и вспомогательных материалов. Большим преимуществом является то, что все библиотеки доступны бесплатно.

Чем выше популярность языка, тем больше когнитивной информации о реальном пользовательском опыте. Следовательно, у вас есть доступ к пользовательским кодам, переполнению стека, документации, спискам рассылки и так далее.

Пользователи по всему миру могут обращаться к более опытным программистам за советом и помощью, когда это необходимо.

Гибкость

Еще одна сильная особенность языка — это высокая гибкость, которая делает Python крайне востребованным среди исследователей данных и аналитиков.

Благодаря этому можно создавать модели данных, систематизировать наборы данных, создавать алгоритмы на основе ML, веб-сервисы и применять интеллектуальный анализ данных для выполнения различных задач за короткий промежуток времени.

Станьте Data Analyst
Подробнее

После курса Вы сможете собирать информацию разных форматов, в том числе из интернета; создавать отчеты, обновляющиеся по расписанию.

Масштабируемость

Эта функция Python описана сразу после гибкости, не случайно, а потому, что она тесно связана с предыдущей опцией. По сравнению с другими языками, такими как R, Go и Rust, Python намного быстрее и более масштабируем.

Таким образом, Python подходит для разных областей применения в различных областях, которые могут решить широкий спектр задач. Вот почему многие компании перешли на Python. Кроме того, этот язык идеально подходит для всех типов RAD. Более того, анализ данных входит в список отраслей, где язык может быть успешно применен.

Огромная коллекция библиотек

Как мы уже упоминали, в настоящее время Python является одним из самых поддерживаемых языков. Он имеет длинный список абсолютно бесплатных библиотек, доступных для всех пользователей. Это ключевой фактор, который дает сильный толчок для Python вообще, и в науке о данных, тоже .

Если вы вовлечены в эту область, более чем вероятно, вы знакомы с такими именами, как Pandas, SciPy, StatsModels , другими библиотеками, которые интенсивно используются в сообществе специалистов по науке о данных.

Заслуживает внимания тот факт, что библиотеки постоянно растут, предоставляя надежные решения. При этом вы можете легко найти необходимое решение без лишних хлопот.

Сообщество Python

Это своего рода язык с открытым исходным кодом. Это означает, что вы получаете как минимум два сильных преимущества.

Python бесплатен, плюс он использует модель разработки для сообщества. Да, этот вопрос и предыдущий абзац также неразрывно связаны. Помимо библиотек с открытым исходным кодом, таких как Статистика, Визуализация данных и Манипуляции, ML и многое другое, у Python есть обширная база сообщества с частями обучения и форумами.

Именно так люди во всем мире могут обмениваться опытом, мыслями и знаниями, а также предлагать решения, коды и задавать вопросы. Переходите к индексу пакетов Python, если вы хотите узнать больше о различных аспектах Python.

Инструменты графики и визуализации

Это общеизвестный факт, что визуальную информацию гораздо легче понять, использовать и запомнить. Вот еще одна порция хороших новостей для вас. Существует множество вариантов визуализации.

Это делает Python обязательным инструментом не только для анализа данных, но и для всей науки о данных. Вы можете сделать данные более доступными и более простыми в использовании с помощью создания различных диаграмм и графики, а также интерактивных графиков, готовых к использованию в Интернете.

Расширенный пакет аналитических инструментов

Сразу после сбора данных, вы должны справиться с этим. Python отлично подходит для этой цели. Итак, в поисках идеального инструмента для сложной обработки данных или анализа самообслуживания, нельзя не упомянуть встроенные инструменты Python для анализа данных.

Десятки компаний по сбору данных по всему миру используют Python для сокращения объема данных. Python также обладает способностью легко проникать в шаблоны, а также коррелировать информацию в больших наборах и дает лучшее понимание наряду с другими критическими матрицами при оценке производительности.

Нижняя граница

Успех вашего бизнеса напрямую зависит от способности извлекать знания из данных, чтобы принимать эффективные стратегические решения, оставаться конкурентоспособными и добиваться прогресса.

Python — это всемирно известный язык программирования, помогающий лучше обрабатывать ваши данные.

Прежде всего, это один из самых простых в изучении языков, довольно простой в использовании, с отличным пакетом предоставляемых функций.

Хотя Python является языком с открытым исходным кодом, он остается хорошо поддерживаемым огромным сообществом. Все это делает Python идеальным для новичков в программировании.

В дополнение к этому, Python является масштабируемым и достаточно гибким, чтобы применяться в различных областях и для различных целей.

Благодаря пакету графических опций, а также средствам визуализации, которые делают данные более доступными, Python назван наиболее предпочтительным языком среди аналитиков данных и исследователей данных. Более того, он постоянно развивается и становится более эффективным и многофункциональным.

Есть вопрос или дополнение?

      Оставить отзыв

      EdAdvisor
      Регистрация
      Сброс пароля
      Сравнить товары
      • Итого (0)
      Сравнить
      0