Dlaczego Python przewodzi w analizie danych

1354

Python jest jednym z najstarszych języków programowania głównego nurtu, który obecnie zyskuje na popularności dzięki rosnącemu zapotrzebowaniu na analitykę dużych zbiorów danych. Przedsiębiorstwa w dalszym ciągu uznają znaczenie dużych zbiorów danych, a 189,1 mld USD wygenerowane przez duże zbiory danych i analizy biznesowe w 2019 r. Dowodzi, że jest to słuszne. Python jest językiem programowania ogólnego przeznaczenia, ale znalazł mocną pozycję w świecie analitycznym ze względu na niską barierę wejścia i dynamiczną społeczność. Ale dlaczego dokładnie tak dobrze nadaje się do zastosowań analitycznych? Poniżej znajduje się podział, który może być przydatny dla osób mniej zaawansowanych technologicznie, którzy chcą dowiedzieć się więcej o Pythonie w celach rekrutacyjnych i operacyjnych.

Python jest dostępny

Czytelność i łatwość użycia to jedne z głównych zalet Pythona. Python jest często cytowany jako najlepszy język do nauki dla początkujących ze względu na łatwą do zrozumienia składnię. Taki atrybut jest szczególnie atrakcyjny dla specjalistów w dziedzinie analizy danych, ponieważ często nie mają oni innych motywów do nauki kodowania poza analizą danych. Ekosystem wokół Pythona jest niesamowicie silny i aby to potwierdzić, wystarczy spojrzeć na rankingi języków programowania Redmonk . Ten połączony ranking analizuje dyskusje nad przepełnieniem stosu, a także wkłady GitHub w celu zmierzenia popularności języka programowania na podstawie tego, jak często ludzie zadają pytania na temat tego języka i jak aktywna jest społeczność współpracująca z otwartym oprogramowaniem. Przez ostatnie osiem lat Python nigdy nie wypadał z pięciu najpopularniejszych języków programowania.R jest innym powszechnie używanym językiem programowania, który prowadzi niszę analityczną, ponieważ został pierwotnie opracowany do celów naukowych i analitycznych. Chociaż w ciągu ostatnich pięciu lat nabrał tempa, zaczyna tracić na znaczeniu, a Python odegrał w tym ważną rolę.

Oczywiście, Stack Overflow i GitHub są miarami subiektywnymi, szczególnie gdy wiemy, że Python jest bardziej wszechstronny niż R. Więc dlaczego te wskaźniki są ważne dla analityki i wszelkiego rodzaju inicjatyw przetwarzania danych?

Ekosystem wokół Pythona pozwala programistom przyspieszyć wdrażanie oprogramowania analitycznego. Na przykład możesz przekwalifikować specjalistów ds. Marketingu lub sprzedaży w celu uzyskania certyfikatu w języku Python, aby mogli wykonywać podstawowe zadania obejmujące analizy. Oznacza to również, że jeśli masz solidną strukturę operacji biznesowych, bezpieczniej jest zatrudnić programistów Pythona , ponieważ ich wiedza specjalistyczna może zostać również zmieniona na wypadek, gdyby Twoja inicjatywa analityczna upadła.

Python jest elastyczny

Python doskonale nadaje się do tworzenia narzędzi analitycznych i aplikacji, które mogą być zarówno zorientowane na klienta, jak i wewnętrzne. Jednocześnie języki takie jak R są mniej elastyczne, ponieważ zostały zaprojektowane z myślą o węższym celu.

Jest to również powód, dla którego specjaliści Python są stosunkowo bardziej dostępni. Jest ich więcej i mają oni zwykle szerszy zakres umiejętności i bardziej wszechstronne doświadczenie.Według ZipRecruiter, średnia roczna płaca dla programisty Python w Stanach Zjednoczonych wynosi 113 737 USD, a dla programisty R to 129 633 USD.

Python jest różnorodny

Obecnie głębokie uczenie się (DL) idzie w parze z analizą, ponieważ uczenie się na ogromnych ilościach danych zapewnia niespotykaną wartość biznesową. Chociaż istnieje wiele sposobów na skorzystanie z DL, Python jest najbardziej dostępnym znanym narzędziem. Zawiera największą liczbę bibliotek do głębokiego uczenia się niż jakikolwiek inny język programowania używany w analizie danych. Kolejną wielką zaletą Pythona są jego możliwości wizualizacji. Wizualizacja i grafika są integralnymi częściami projektów nauki danych, a dzięki takim bibliotekom Python, jak Matplotlib, zrozumienie danych staje się wygodne i dostępne.  

Python działa dla zespołów

Język ten jest powszechnie używany w różnych działach biznesowych (operacje biznesowe, marketing, logistyka, sprzedaż itp.) Do różnych celów. W rezultacie specjaliści z Twojej firmy mogli kiedyś zostać narażeni na działanie Pythona.

Dlatego budowanie systemu analitycznego od podstaw jest łatwiejsze dzięki wiedzy na temat Pythona na pokładzie. Jeśli inne działy mają doświadczenie z Pythonem, integracja ich z projektem analitycznym staje się znacznie łatwiejsza.

Python jest napędzany przez społeczność

Python ma ogromną rzeszę oddanych profesjonalistów i hobbystów. Ponieważ nauka danych staje się popularnym wyborem zawodowym, społeczność stale się powiększa, w wyniku czego coraz więcej użytkowników tworzy nowe biblioteki danych. To sprawia, że ​​Python jest bardziej atrakcyjny dla specjalistów zajmujących się analizą danych, ponieważ istnieje wiele rozwiązań w zakresie wstępnej kompilacji dla większości typowych zadań. Społeczności Python w stosach przepełnienia stosu i Codementor stale się rozwijają i w konsekwencji napędzają pole analizy danych. Szybka wyszukiwarka Google najprawdopodobniej rozwiąże każde pytanie nowego użytkownika, a jeśli nie, Twoi specjaliści w dziedzinie analizy danych zawsze chętnie pomogą. 

Ulubiony analityka danych

W ciągu ostatniej dekady Python zyskał reputację najbardziej dostępnego języka do analizy danych. Jego podstawowymi zaletami są stopniowa krzywa uczenia się, stale rosnąca społeczność i bogaty ekosystem. Co więcej, jego elastyczność i popularność sprawiają, że programiści Python są jeszcze bardziej wartościowi dla dużych przedsiębiorstw. Nie ma wątpliwości, że Python nabierze tempa w nadchodzących latach, poszerzając swoją zaangażowaną społeczność.