Этот курс посвящен аналитике больших данных (Data Analytics) с использованием языка программирования Python. Рассмотрим различные библиотеки для обработки, анализа и визуализации данных.
Аналитика Данных
Понятие аналитики данных появилось относительно недавно, с ростом объемов информации. Появление крупных игроков, таких как Google и Amazon, привело к экспоненциальному увеличению данных в интернете. Эти данные могут быть любыми: информация о пользователях, статистические данные, собранные за многие годы. Для обработки таких массивов данных были разработаны специальные библиотеки, а также появилась профессия Data Analyst.
Аналитика данных – это процесс изучения данных для извлечения полезной информации, способствующей принятию решений и выявлению скрытых закономерностей. По сути, это исследование данных для понимания их смысла и использования этой информации для улучшения бизнеса или решения задач.
Необходимые Инструменты
Работа в сфере аналитики данных требует определенного набора инструментов для сбора, обработки, анализа и визуализации данных. К ним относятся:
- NumPy: Библиотека для работы с числовыми массивами и выполнения математических вычислений. Идеально подходит для обработки больших объемов числовых данных.
- Pandas: Библиотека для работы с табличными данными. Позволяет легко загружать, очищать и анализировать данные, предоставляя множество функций для обработки.
- Matplotlib и Seaborn: Библиотеки для визуализации данных. Matplotlib позволяет создавать различные типы графиков и диаграмм, а Seaborn делает их более эстетичными и удобными для анализа.
- Plotly и Dash: Библиотеки для создания интерактивных графиков и дашбордов, позволяющие создавать более сложные и интерактивные визуализации для лучшего понимания данных и обмена инсайтами с коллегами.
Аналитика Данных и Data Science
Аналитика данных и Data Science – тесно связанные, но не идентичные сферы. Аналитика данных фокусируется на анализе текущих данных для ответа на конкретные вопросы и принятия решений. Data Science включает более сложные задачи, такие как создание моделей машинного обучения для предсказания будущих событий.
Можно представить это так: аналитика данных – это изучение прошлого и настоящего для понимания происходящего, а Data Science – это еще и предсказание будущего на основе этих данных. Data Science тесно связана с аналитикой данных, используя ее результаты для своих предсказаний. В этом курсе Data Science рассматриваться не будет, но может стать предметом отдельного курса.
Почему Python?
Анализ данных возможен и без языков программирования (например, вручную в Excel), но это неэффективно. Python – один из самых популярных языков программирования для аналитики данных благодаря наличию множества библиотек (Pandas, NumPy, Matplotlib), упрощающих анализ данных. Python обладает огромным сообществом, постоянно разрабатывающим новые инструменты и делящимся знаниями, и хорошо интегрируется с другими инструментами и языками.
Что вы узнаете?
Этот курс познакомит вас с библиотеками NumPy, Pandas, Matplotlib, Seaborn и другими, позволяющими обрабатывать большие объемы данных, анализировать их и создавать визуализации. По окончании курса вы сможете самостоятельно выполнять анализ больших объемов данных на Python. Материалы курса, включая код и домашние задания, будут доступны на сайте itproger.com.
В этом первом уроке мы заложили основу для дальнейшего изучения аналитики данных на Python. В следующих уроках начнем практическое изучение данной сферы.