Анализ данных — это процесс сбора и изучения информации с целью сделать выводы и сделать выбор на основе этой информации. Это также помогает в мозговом штурме потенциальных ответов на проблему в деловом мире. В этой статье рассматривается, как использовать примеры курсов анализа данных Python и их проекты.
Обзор
International Data Corporation прогнозирует, что к 2020 году глобальные продажи продуктов для больших данных и бизнес-аналитики составят 260 миллиардов долларов. Это неудивительно, учитывая полезность анализа данных, помогающую организациям удовлетворять будущие потребности, адаптировать свои услуги к индивидуальным клиентам, избегать ошибок и принимать более обоснованные решения. В результате область анализа данных становится все более известной. В 2015 году только 17% компаний использовали аналитику больших данных; в 2017 году это число выросло до 53% и продолжает расти.
Вам необходимо знать хотя бы один язык программирования для науки о данных, если вы хотите работать в одной из ведущих организаций, которая интенсивно использует данные. Python был запущен еще в 1990 году, но популярность начал набирать всего пару лет назад. По уровню внедрения Python разработчиками в 44.1 году на уровне 2020% он уступает JavaScript, HTML/CSS и SQL.
Больше информации
Python — это интерпретируемый язык программирования высокого уровня, использующий объектно-ориентированный подход. Многие приложения языка включают приложения, связанные с интерфейсами прикладных программ (API), искусственным интеллектом (ИИ), веб-разработкой, Интернетом вещей и так далее. Стремительный рост Python можно частично объяснить широким распространением языка в сообществе специалистов по обработке и анализу данных. Его легко освоить, он предоставляет множество полезных ресурсов и отлично подходит для любого проекта по науке о данных.
Python может быстро создавать структуры данных и управлять ими, что позволяет вам просматривать и изменять сложные наборы данных. Python также предлагает большое сообщество модулей и инструментов, которые могут помочь ускорить и упростить обработку данных. Синтаксис Python прост, что повышает доступность языка. Доступность Python делает его идеальным для начинающих программистов, а также это мощный и универсальный язык. Python идеально подходит для анализа данных по всем этим причинам.
Как использовать анализ данных Python
Python превосходно справляется с анализом данных по всем направлениям. Пакеты Python, созданные специально для науки о данных, весьма полезны. Чаще всего Python используется для анализа данных в областях интеллектуального анализа данных, обработки данных, моделирования и визуализации данных.
№1. Добыча данных
Инженер по обработке данных использует стратегию интеллектуального анализа данных на основе Python с помощью таких пакетов, как Scrapy и BeautifulSoup. Используя Scrapy, можно создать специализированное программное обеспечение, предназначенное для сбора структурированных данных из Интернета. Он также широко используется для сбора данных из API. Когда дело доходит до потребителей и внутренних операций, многие компании имеют доступ к сокровищнице данных. Однако сама по себе эта информация бесполезна. Термин «интеллектуальный анализ данных» относится к процессу, с помощью которого предприятия могут получить неочевидные, прогнозные и глубокие знания из этих наборов данных.
Интеллектуальный анализ данных — это метод прогнозирования путем анализа данных для поиска ранее не подозревавшихся взаимосвязей и закономерностей. Например, информацию о пути клиента можно получить в результате анализа данных. Эта информация может помочь организациям понять ожидаемое поведение человека при наличии определенных стимулов, разделить потребителей на отдельные сегменты в зависимости от ряда характеристик и даже помочь установить элементы, которые могут повысить рентабельность инвестиций среднего клиента в течение жизни.
№2. Моделирование и обработка данных
Моделирование данных помогает ученым, работающим с данными, определять и классифицировать данные в соответствии с корпоративными иерархиями или другими структурами, необходимыми для анализа. Кроме того, конечная цель моделирования данных — предоставить организациям надежную, последовательную и хорошо структурированную информацию для использования в операционных процессах и принятии решений. Благодаря своей масштабируемости, гибкости, надежной поддержке и большому сообществу пользователей Python является одним из наиболее полезных инструментов моделирования данных. Он отлично подходит для категоризации данных и построения иерархий, а также может эффективно обрабатывать огромные наборы данных.
NumPy и Pandas — две наиболее важные библиотеки, используемые сейчас. NumPy (Numerical Python) упрощает векторизацию математических операций с массивами и используется для организации больших наборов данных. Серии (набор объектов) и фреймы данных (таблица с несколькими столбцами) — это две основные структуры данных, поддерживаемые Pandas. Данные можно преобразовать в фрейм данных, из которого затем можно удалять, добавлять столбцы и выполнять другие манипуляции с помощью этой библиотеки.
№3. Визуализация данных
При работе с данными в Python к популярным библиотекам относятся Matplotlib и Seaborn. Это означает, что они помогают в процессе преобразования длинных числовых списков в более удобоваримые визуальные представления, такие как диаграммы, графики и карты. Конечно, есть еще много вариантов библиотек, на которые стоит обратить внимание. Python предоставляет множество ресурсов, которые можно использовать на любом этапе проекта анализа данных. Область визуализации данных фокусируется на визуальном представлении данных, чтобы можно было увидеть и понять лежащие в их основе структуры, такие как тенденции или корреляции. В зависимости от ваших потребностей и предпочтений вы можете найти множество графических библиотек, доступных для использования в Python.
Проекты анализа данных Python
Если вы только начинаете, нет недостатка в интересных задачах анализа данных Python, которые стоит попробовать. Для вдохновения рассмотрите следующие проекты анализа данных Python:
№1. Изучение записей продаж
Python можно использовать для изучения данных о продажах компании на предмет закономерностей и понимания. В результате этого компания сможет улучшить свою тактику продаж.
Климатические данные легко доступны в Интернете и могут быть использованы для изучения влияния изменения климата на экосистему. Python можно использовать для создания диаграмм и графиков, которые помогут вам лучше понять данные и выявить закономерности.
Чувства потребителей к бренду или продукту компании можно оценить, просматривая их публикации в социальных сетях. Python можно использовать для сбора и анализа данных социальных сетей на предмет настроений.
№4. Прогнозирование цен на акции
Python можно использовать для прогнозирования цен на акции на основе предыдущих данных. Инвесторы могут использовать эту информацию, чтобы помочь им сделать более разумный выбор в отношении своих активов.
№5. Анализ спортивной статистики
Команды и лиги во всех видах спорта постоянно ищут методы улучшения своих результатов. Статистику в спорте можно анализировать с помощью Python, чтобы выявить закономерности и тенденции, которые могут определять тактические решения.
№6. Анализ данных о посещениях веб-сайта
Производительность веб-сайта и поведение пользователей можно лучше понять, анализируя статистику веб-трафика. Эту информацию можно анализировать и визуализировать в Python, чтобы получить представление о действиях пользователя.
Если вы не знаете Python, но все же хотите проводить автоматический анализ данных, RATH — отличное приложение с открытым исходным кодом, которое поможет вам выполнить работу быстро и легко. Искусственный интеллект встроен в RATH и может ускорить процесс визуализации и анализа данных.
Пример анализа данных Python
Аналитики данных используют методы кодирования для анализа огромных наборов данных в поисках полезной информации. Анализ данных Python используется в самых разных областях, чтобы лучше понять тенденции и предоставить полезные рекомендации для продвижения вперед. Важность анализа данных в количественных профессиях, таких как наука, инженерия, бизнес и финансовые технологии, невозможно переоценить. Ниже приведены некоторые примеры анализа данных, выполненного в Python:
№1. Анализ акций Python
Многие финансовые аналитики и другие специалисты финансового сектора посвящают значительную часть своего времени анализу акций. Фондовые рынки производят поток финансовых данных, которые требуют углубленных исследований. Разработчики и финансовые эксперты используют Python для интеллектуального анализа и моделирования данных, чтобы найти прибыльные методы торговли акциями и предвидеть будущее рынков и отдельных акций.
Финансовые данные собираются с помощью скриптов Python с таких сайтов, как Yahoo Finance, а затем используются для создания ключевых торговых индикаторов, таких как скользящее среднее (MA), для определения направления ценового тренда акций. Чтобы лучше понимать текущие и будущие тенденции, финансовые специалисты могут использовать способность Python рассчитывать скользящие средние в своих интересах.
№2. Python для финансового анализа
Python широко используется в финансовой отрасли для решения различных задач программирования и обработки данных. С помощью этого метода обрабатываются большие объемы финансовых данных, что делает его основным методом количественного анализа. Python широко используется в финансовой отрасли. Это связано с анализом огромного количества личных финансовых данных для управления рисками.
Кредитный риск – это потенциальные финансовые потери из-за невыплаты клиентом кредита, кредитной линии или ипотеки. Финансовый анализ, выполняемый с помощью Python, широко используется банками, поскольку он помогает снизить риски и избежать дефолтов, что увеличивает долгосрочную прибыль.
Курс анализа данных Python
Специалисты по данным и аналитики данных, которые не могут эффективно анализировать данные в Python, упускают важнейшую способность. В этом курсе вы изучите все: от основ Python для анализа данных до передовых методов создания и тестирования моделей. Ниже приведены некоторые сведения о курсе анализа данных Python:
- Сбор и передача информации.
- Очистка, подготовка и форматирование данных.
- Настройка кадра манипуляции данными.
- Обобщение данных.
- Создание прогнозных моделей с помощью машинного обучения
- Доработка модели.
- Создание потоков данных.
Вы получите опыт в импорте данных, очистке и манипулировании данными, исследовательском анализе данных (EDA) и разработке содержательных визуализаций данных. Затем вы научитесь создавать модели и конвейеры линейной, множественной и полиномиальной регрессии для прогнозирования будущих тенденций на основе данных и оценки их эффективности.
Вы также будете использовать лаборатории и проекты, чтобы получить практический опыт работы с видеолекциями. Вы будете использовать Pandas и Numpy, два популярных инструмента Python с открытым исходным кодом, для импорта, изменения, анализа и отображения интересных наборов данных. Вы будете использовать Scipy и Scikit-learn для создания моделей машинного обучения и проведения прогнозного анализа. Ниже приведены:
№1. Нампи
Изучите подробное видеоруководство Кейта Галли по началу работы с модулем Python NumPy. Вы познакомитесь с NumPy и увидите, как он сочетается со стандартной функциональностью списков Python. Кроме того, курс охватывает индексирование, изменение формы, применение статистики и написание кода с использованием библиотеки NumPy.
№2. Разработка модели
Будет обсуждено различие между простой линейной регрессией и моделями множественной линейной регрессии, а также дано определение объясняющей переменной и переменной отклика. Вы получите знания о полиномиальной регрессии и конвейерах, а также о том, как использовать визуализацию для оценки производительности модели. Чтобы количественно протестировать нашу модель, вы также узнаете, как понимать и использовать измерения R-квадрата и среднеквадратической ошибки. Наконец, решение о том, точна ли модель, преподнесет вам ценные уроки прогнозирования и принятия решений.
№3. Оценка и улучшение моделей
Вы расскажете о нескольких методах улучшения моделей данных и поймете значение обзоров моделей. Будут рассмотрены переоснащение и недостаточное оснащение прогнозной модели, а также процесс выбора модели. Переобучения модели регрессии можно избежать, используя регрессию Риджа для регуляризации и уменьшения стандартных ошибок, а подход Grid Search научит вас, как изменять гиперпараметры оценщика.
№4. Анализ данных на основе Python
Из этих подробных видеокурсов, подготовленных Сантьяго Басульто, вы поймете весь процесс анализа данных. Данные будут импортированы из нескольких форматов (CSV, SQL и Excel), обработаны в NumPy и Pandas и отображены в Matplotlib и Seaborn. Они также предоставили подробное руководство по Jupyter Notebook и удобный справочник по Python, который поможет вам освежить свои знания в области программирования.
Плюсы использования Python для анализа данных
Ниже приведены плюсы использования Python для анализа данных:
№1. Отличное сообщество
Программировать никогда не было легко, и иногда даже у программистов с многолетним опытом возникают проблемы. К счастью, для каждого языка существует специальное сообщество пользователей, которое может помочь программистам в решении проблем. Поскольку Python широко используется в ИТ-индустрии, он привлек большое сообщество программистов. Количество репозиториев, которые он предоставляет на GitHub, превышает 90,000 XNUMX. Таким образом, сообщество является отличным ресурсом для разработчиков, которые застряли, и могут быстро и легко получить ответы.
№2. Легко обучаема
Понятный синтаксис и доступность Python делают его одним из самых доступных языков программирования. Кроме того, требуется меньше строк кода. Поскольку это так, можно выбрать язык и сразу приступить к проектам анализа данных. Дополнительным преимуществом простого синтаксиса и простоты чтения является скорость самой разработки: разработчику не нужно слишком много думать при написании, и код легче отлаживать.
№3. Масштабируемый и гибкий
Чрезвычайная адаптивность Python делает его полезным в самых разных контекстах; язык также быстр и совместим со всеми основными платформами быстрой разработки приложений.
№4. Разнообразие библиотек
Как вам хорошо известно, для каждого этапа процесса анализа данных существует множество библиотек. Кроме того, стоимость анализа данных может быть снижена, поскольку эти библиотеки имеют открытый исходный код и бесплатны для общественности. Благодаря мощной поддержке Python расширяются и постоянно добавляются возможности, необходимые для удобной работы с данными.
Анализ данных Python имеет свои недостатки
Ниже приводится один из недостатков анализа данных с помощью Python:
№1. Динамическая типизация
Python — это язык общего назначения, который используется не только для анализа данных; его также можно использовать для создания приложений или веб-сайтов. Динамическая типизация упрощает разработку и полезна во многих контекстах, что делает Python отличным выбором. Однако это является недостатком для анализа данных, поскольку замедляет поиск ошибок в данных, связанных с неправильным обозначением одной переменной другой.
Легко ли изучить Python для анализа данных?
Сильные стороны Python в анализе данных во многом обусловлены его уникальным набором функций. Изучение Python — это легкий ветерок. Пользователям не составит труда освоить язык и познакомиться с интерфейсом благодаря чистому синтаксису и высокой читабельности.
Является ли Python лучшим инструментом для анализа данных?
Python — наиболее широко используемый язык программирования и поэтому является важным ресурсом для аналитиков данных. Кроме того, Python — это бесплатный и удивительно гибкий язык программирования, который находит множество применений за пределами индустрии обработки данных, включая веб-дизайн и игровой дизайн.
Зачем использовать Python для анализа данных вместо Excel?
Исследователи данных предпочитают Python из-за его универсальности и способности включать машинное обучение и моделирование. При обработке больших наборов данных Excel отстает от Python по скорости вычислений.
Сколько Python нужно аналитику данных?
Анализ данных может осуществляться с помощью Python, но это не обязательно. Освойте основы программирования на Python, включая использование переменных, операторов, операторов управления, функций и различных структур данных, таких как массивы, списки, кортежи и множества.
Труден ли анализ данных с помощью Python?
Обучение анализу данных на языке Python может занять от пяти до десяти недель, в зависимости от предварительных знаний студента в области программирования и веб-разработки. С другой стороны, репутация Python как читабельного и простого означает, что его часто рекомендуют в качестве первого языка программирования. Python — простой язык, который можно использовать для анализа данных. Благодаря простому синтаксису его изучение не составит труда даже новичкам. Более того, у Python есть значительное и продуктивное сообщество, которое выпустило множество руководств, учебных пособий и библиотек, помогающих в изучении и применении языка.
Как мне начать анализ данных в Python?
Следующее:
- Приготовься.
- Получите основы основ Python.
- Изучите регулярные выражения Python.
- Приобретите опыт работы с научными библиотеками Python, изучая NumPy, SciPy, Matplotlib и Pandas.
- Визуализация данных, которая действительно работает.
- Узнайте, как использовать машинное обучение и Scikit-learn.
- Практикуйтесь.
- Обучение на глубоком уровне.
Как мне стать аналитиком данных Python?
Следующее:
- Сначала пройдите курс программирования (например, Python или R).
- Развивайте свои фундаментальные способности (такие как решение проблем, управление базами данных, обработка данных и т. д.).
- Изучите основы полезных программ (таких как Microsoft Excel, Tableau и т. д.).
- Попробуйте попрактиковаться в реальных задачах для большей ясности.
- Выберите диплом или курс, который укрепит ваше резюме.
- Для начала вам следует подать заявку на работу начального уровня.
Заключение
Если компания хочет оставаться впереди конкурентов и делать разумный выбор, она должна использовать данные. Изучите основы Python, одного из самых популярных языков программирования, и увеличьте свое резюме на должность аналитика данных или другие возможности карьерного роста. Кроме того, вы сможете контролировать каждый этап процедуры анализа: от сбора необработанных данных до графического отображения результатов. Python по-прежнему широко используется в качестве языка анализа данных. Это один из самых простых языков, он имеет множество библиотек, которые помогают аналитикам данных на каждом этапе их работы, и имеет полезное сообщество, на которое можно положиться, если что-то пойдет не так.
- КАК КОДИРОВАТЬ НА PYTHON: пошаговое руководство
- ВХОД В PYTHON: все, что вам нужно знать
- КАК ОБЪЯВИТЬ МАССИВ В PYTHON: просто, шаг за шагом
- ТОП-ВИЗИЕР КОНКУРЕНТЫ И АЛЬТЕРНАТИВЫ 2023 ГОДА
- Аналитики кибербезопасности: чем они занимаются и как ими стать в 2023 году
Рекомендации
