Содержание
Где учится анализу данных
- Python для Data Science
- Аналитика. Начальный уровень
- Статистика и теория вероятностей
- Основы математики для Data Science
- Аналитика. Средний уровень
- Универсальные знания программиста
- Английский для IT-специалистов
После прохождения курса вы реализуете дипломный проект и получите помощь с трудоустройством. Сейчас действует скидка и рассрочка, подробности на сайте Skillbox.
Подходит ли Python для анализа данных?
Python появился еще в 1990 году, но начал приобретать популярность не так давно. В 2026 Python стал четвертым в списке самых используемых языков программирования после JavaScript, HTML/CSS и SQL — его используют 44,1% разработчиков.
Python — это интерпретируемый, высокоуровневый объектно-ориентированный язык общего назначения, используемый для разработки API, искусственного интеллекта, веб-разработки, интернета вещей и так далее.
Отчасти Python стал так популярен благодаря специалистам в области data science. Это один из самых простых языков для изучения. Он предлагает множество библиотек, которые применяются на всех этапах анализа данных. Поэтому язык однозначно подходит для этих целей.
Как Python используется для анализа данных?
Python отлично работает на всех этапах. В первую очередь в этом помогают различные библиотеки. Поиск, обработка, моделирование (вместе с визуализацией) — 3 самых популярных сценария использования языка для анализа данных.
Поиск данных
Инженеры используют Scrapy и BeautifulSoup для поиска данных с помощью Python.С помощью Scrapy можно создавать программы, которые собирают структурированные данные в сети. Также его можно использовать для сбора данных из API.
BeautifulSoup применяется там, где получить данные из API не выходит; он собирает данные и расставляет их в определенном формате.
Обработка и моделирование данных
На этом этапе в числе самых используемых библиотек NumPy и Pandas. NumPy (Numerical Python) используется для сортировки больших наборов данных. Он упрощает математические операции и их векторизацию на массивах. Pandas предлагает два структуры данных: Series (список элементов) и Data Frames (таблица с несколькими колонками). Эта библиотека конвертирует данные в Data Frame, позволяя удалять и добавлять новые колонки, а также выполнять разные операции.
Визуализация данных
Matplotlib и Seaborn широко используются для визуализации данных. Они помогают конвертировать огромные списки чисел в удобные графики, гистограммы, диаграммы, тепловые карты и так далее.
Конечно, библиотек куда больше. Python предлагает бесчисленное количество инструментов для проектов в сфере анализа данных и может помочь при выполнении любых задач в процессе.
Преимущества и недостатки Python для анализа данных
Почти невозможно найти идеальный язык для анализа данных, поскольку у каждого есть свои достоинства и недостатки. Один лучше подходит для визуализации, а другой лучше работает с большими объемами данных. Выбор зависит и от личных предпочтений разработчика. Посмотрим на преимущества и недостатки Python для анализа данных.
Отличное сообщество
Программирование никогда не было простым, и даже разработчики с большим количеством опыта сталкиваются с проблемами. К счастью, у каждого языка есть сообщество, помогающее находить верные решения. На GitHub, например, более 90000 репозиториев с Python-проектами. Поэтому почти всегда можно найти ответ на интересующий вопрос.
Легко изучается
Python — один из самых простых языков для изучения благодаря его простому синтаксису и читаемости. Он также требует куда меньшего количества строк кода. Разработчик может не думать о самом коде, а о том, что тот делает. Заниматься отладкой на Python тоже намного проще.
Гибкий и масштабируемый
Python используется в самых разных отраслях благодаря его гибкости и широкому набору инструментов.
Разнообразие библиотек
Для Python существует огромное количество библиотек, которые можно использовать на разных этапах анализа данных. Плюс, большая часть из них — бесплатные. Это все влияет на простоту работы с данными с помощью Python.
Динамическая типизация
Python — язык общего назначения и был создан не только для анализа данных. Разрабатывать с динамической типизацией куда проще, однако это замедляет поиск ошибок в данных, связанных с разными типами.
Pandas: король обработки данных
Pandas позволяет работать с таблицами как с обычными переменными, а называются они датафреймами. Всё что можно делать с таблицами в SQL, доступно и в Python:
- Чтение и запись данных в разных форматах;
- Фильтрация, сортировка, группировка;
- Объединение датасетов;
- Базовые статистические операции.
NumPy: математика для больших данных
NumPy — инструмент для работы с числами и таблицами (массивами), который делает такие операции в десятки раз быстрее и удобнее, чем обычный Python.
- Работа с большими массивами данных и матрицами;
- Математические операции;
- Генерация случайных чисел.
Matplotlib и Seaborn: визуализация данных, обычно датафреймов
Если NumPy — основа для расчётов, то Matplotlib — основа для визуализации. Она позволяет строить графики любого типа: точечные, круговые, гистограммы, ящики с усами и многое другое. Визуализации помогают не только анализировать конечный результат, но и выполнять предобработку и очистку данных.
Seaborn — это библиотека, построенная поверх Matplotlib. Она делает визуализацию красивой, современной и быстрой, не заставляя вручную настраивать каждый элемент. Seaborn автоматически подбирает цвета и стили, добавляет подписи, работает напрямую с таблицами Pandas и упрощает построение сложных графиков.
Альтернативы Python для анализа данных
Хотя Python и считается одним из главных языков для анализа данных, существуют и другие варианты. Каждый из таких языков предназначен для выполнения конкретной задачи (поиска данных, визуализации или работы с большими объемами данных), а некоторые и вовсе были разработаны специально для анализа данных и статистических вычислений.
R
R — второй по популярности язык для анализа данных, который часто сравнивают с Python. Он был разработан для статистических вычислений и графики, что отлично подходит для анализа данных. В нем есть инструменты для визуализации данных. Он совместим с любыми статистическими приложениями, работает офлайн, а разработчикам предлагаются различные пакеты для управления данными и создания графиков.
SQL
Широко используемый язык для запросов данных и редактирования. Это также отличный инструмент для хранения и получения данных. SQL прекрасно работает с большими базами данных и способен получать данные из сети быстрее остальных языков.
Julia
Julia был разработан для data science и научных вычислений. Это относительно новый язык, который быстро приобретает популярность среди специалистов в области. Главная его цель — преодолеть недостатки Python и стать выбором №1 среди инженеров. Julia — компилируемый язык, что подразумевает более высокую производительность. Однако синтаксис похож на Python, пусть и с акцентом на математику. В Julia можно использовать библиотеки из Python, C и Forton. Также язык славится параллельными вычислениями, которые работают быстрее и сложнее чем в Python.
Scala
Scala и фреймворк Spark часто используются для работы с большими базами данных. Для этого даже не обязательно загружать все данные — можно работать кусками. Scala работает на JVM и может быть встроен в enterprise-код. Предлагает массу инструментов для обработки данных, которые работают быстрее, чем у Python и R.
Это 4 самых популярных языка среди специалистов в сфере data science. Однако стоит также отметить MATLAB для статистического анализа, TensorFlow для BigData, графов и параллельных вычислений, а также JavaScript для визуализации.
Бонус: какие IDE использовать для Python-разработки
Про инструменты для аналитики поговорили, а что насчёт пространства, где всё это реализовать? Расскажу про несколько вариантов.
Обе среды входят в состав Anaconda — популярного дистрибутива Python для анализа данных и машинного обучения.
- Google Colab. Это онлайн-версия Jupyter, нужен лишь браузер и аккаунт Google. Colab особенно удобен, если вы хотите быстро протестировать код, делиться проектами или работать с ноутбуками в команде.
- Visual Studio Code или VS Code. А это универсальная среда для профессиональной разработки. Она поддерживает Python через расширения, позволяет запускать код построчно, работать с Git, отлаживать программы и оформлять проекты в едином интерфейсе.
Google Colab. Это онлайн-версия Jupyter, нужен лишь браузер и аккаунт Google. Colab особенно удобен, если вы хотите быстро протестировать код, делиться проектами или работать с ноутбуками в команде.
Visual Studio Code или VS Code. А это универсальная среда для профессиональной разработки. Она поддерживает Python через расширения, позволяет запускать код построчно, работать с Git, отлаживать программы и оформлять проекты в едином интерфейсе.
Начинающим аналитикам удобнее стартовать с Jupyter или Google Colab, а при росте задач и проектов переходить в VS Code для полноценной разработки.
Часто задаваемые вопросы о профессии аналитика данных на Python
Вопрос: Какие основные библиотеки Python нужны аналитику данных?
Ответ: Основные библиотеки: Pandas, NumPy, Matplotlib, Seaborn и Scikit-learn.
Вопрос: Сложно ли выучить Python для анализа данных?
Ответ: Python считается одним из самых простых языков для старта, особенно благодаря понятному синтаксису и обилию учебных материалов.
Вопрос: Нужно ли знать математику для работы аналитиком данных?
Ответ: Да, базовые знания статистики и линейной алгебры необходимы для понимания алгоритмов и интерпретации результатов.
Вопрос: Чем отличается аналитик данных от Data Scientist?
Ответ: Аналитик данных чаще работает с готовыми данными и строит отчеты, а Data Scientist разрабатывает сложные модели и алгоритмы.
Вопрос: Какие IDE лучше всего подходят для анализа данных на Python?
Ответ: Популярные варианты: Jupyter Notebook, PyCharm, VS Code и Google Colab.
Вопрос: Можно ли работать аналитиком данных без опыта программирования?
Ответ: Да, многие начинают с нуля, изучая Python и SQL параллельно с основами анализа данных.
Вопрос: Сколько зарабатывает аналитик данных на Python?
Ответ: Зарплата зависит от региона и опыта, но в среднем по рынку она выше среднего уровня IT-специалистов.
Вопрос: Какие компании нанимают аналитиков данных?
Ответ: Практически все крупные компании: банки, ритейл, IT-гиганты, логистические и производственные предприятия.
Вопрос: Нужно ли знать SQL аналитику данных?
Ответ: Да, SQL — обязательный навык, так как большинство данных хранится в реляционных базах данных.
Вопрос: Какие проекты помогут собрать портфолио аналитика данных?
Ответ: Анализ открытых датасетов (например, с Kaggle), создание дашбордов и написание статей с выводами на основе данных.
