Особенности анализа данных с Python

Зачем нужен Python

Анализ данных применяется практически во всех областях экономики: от финансового и IT-сектора до предприятий тяжелой, нефтяной и газовой промышленности. Даже в сельском хозяйстве не обойтись без грамотного анализа данных.

Во всем мире постоянно растет объем информации. Все объекты хозяйствования, в том числе магазины, маркетплейсы, платежные системы, банки накапливают огромные массивы данных. Чтобы извлечь из них пользу, выявить тенденции, закономерности, составить прогнозы и выстроить бизнес- и финансовые модели, все эти данные необходимо собрать, систематизировать, проанализировать и интерпретировать. Все это является основной задачей анализа данных. Именно Python является не только универсальным, но и простым инструментом, который помогает решать практически любые аналитические задачи.

Как утверждает GitHub, среди современных языков программирования Python находится в тройке лидеров. Владение этим языком требуется на должности:

• аналитика – в 84% вакансиях. По данным российского подразделения группы компаний HeadHunter, ежемесячно предлагается более 1000 вакансий на должность аналитика, владеющего Python;
• связанные с Data Science – в 100% вакансий.

Популярность Python легко объяснима. Аналитики предпочитают использовать в работе этот язык, потому что он помогает:

• автоматизировать сбор данных;
• наладить обработку данных;
• увеличивать скорость анализа;
• воплощать в анализ абсолютно новые подходы.

Так, благодаря использованию Python стало возможным решение определенных задач, с применением обучения нейросетей.

Почему аналитики выбирают Python

Аналитикам или Data Science-специалистам для работы нужен функциональный и одновременно простой язык. Потому многие из них предпочитают работать именно с Python. Ведь наряду с простотой и высокой функциональностью, Python имеет много других преимуществ:

• изучение Python не вызывает трудностей и займет гораздо меньше времени, чем обучение языкам Java, C и т.д.;
• простой синтаксис позволяет быстро писать сам код. Это гораздо проще делать в Python, чем на Java либо C. Да код, написанный на Python, легко читается и интерпретируется;
• в Питон встроен интерпретатор, который позволяет писать код практически на ходу. Это значительно облегчает задачу аналитиков, проверяющих многочисленные гипотезы, т.к. позволяет это делать в интерактивном режиме. С другими языками подобного добиться очень сложно;
• специалистам, работающим с Big Data, также пригодится встроенный интерпретатор. Он позволяет преобразовывать исходный код в машинную инструкцию и генерировать идеи по оптимизации;
• высокая скорость развития языка. Практически каждый разработчик может предложить собственные идеи и чуть позже они могут оказаться добавленными в вышедших обновлениях. Это способствует постоянному усовершенствованию языка, т.к. с выходом каждой новой версии, его производительность растет, а синтаксис становится еще совершеннее.

Аналитики предпочитают осваивать этот ключевой современный инструмент и осуществлять анализ данных, используя его, потому что он позволяет:

• автоматизировать выполнение рутинной работы;
• работать с огромными объемами информации, не прибегая к администрированию и базам данных.

Финансовая сторона вопроса

Говоря о преимуществах работы аналитика данных, работающего с Python, не стоит забывать и о финансовой стороне. Как сказано выше, аналитики, владеющие им, достаточно востребованы в крупном и среднем бизнесе. Особый спрос на них – в отраслях и проектах, имеющих непосредственное отношение к IT и Digital. Такие специалисты востребованы в банках, консалтинговых и диджитал-агентствах, компаниях, налаживающих систему онлайн-продаж и т.д.

Средняя зарплата аналитиков в разных городах России составляет:

• от 60 тыс. рублей – для стажеров и Junior-специалистов;
• от 130 тыс. рублей – для специалистов с опытом.

Для кого-то такие финансовые возможности становятся решающим фактором перехода на работу с Python.

Где пройти обучение

Стать аналитиком данных с использованием языка программирования Python сможет каждый желающий, т.к. многие онлайн-школы проводят соответствующие курсы. Выбирайте те проекты, которые вам больше нравятся.

Работа аналитика данных с использованием Python достаточно перспективная. Обучиться основам этой специальности, овладеть инструментами и отработать профессиональные навыки можно на специализированных курсах. Будем рады, если статья поможет сделать правильный выбор. Если возникли вопросы – задавайте. В комментариях указывайте, какие курсы проходили вы, их эффективность и надежность.