Pourquoi les analystes de données devraient apprendre Python

Les avantages de Python sont également très importants, tels que sa facilité d'utilisation, son code concis et efficace. Il est devenu un outil d'analyse de données pour de nombreux chercheurs universitaires et passionnés ordinaires. Alors pourquoi les analystes de données devraient-ils apprendre Python ? Ci-dessous, nous vous présenterons ces contenus.

L'obtention de données est la première étape de l'analyse des données. Sans données, le travail d'analyse des données n'a aucun sens. (Apprentissage recommandé : Tutoriel vidéo Python)

Bien sûr, il existe de nombreuses façons pour nous d'obtenir des données, mais la meilleure façon est d'utiliser Python peut nous aider à obtenir des données avec son. fonctions puissantes. Bien entendu, des langages tels que Java peuvent également implémenter des fonctions de robot, mais Python est relativement simple à implémenter. De plus, le coût d'apprentissage de Java est trop élevé, alors que Python est très simple. Jetons un coup d'œil à la fonction d'analyse de données de Python.

Alors, quelle est la portée d’utilisation de Python ?

En fait, python fournit aux utilisateurs une série de packages d'analyse de données. Les packages d'analyse fréquemment utilisés incluent Numpy et pandas. En outre, il fournit également aux utilisateurs des outils efficaces nécessaires pour exploiter de grands ensembles de données. Utilisez des outils. La quantité de données traitées par une entreprise moyenne se situe en réalité entre des dizaines de milliers et des centaines de milliers. Lorsqu'il s'agit de données à plus grande échelle, les gens ordinaires ont rarement la possibilité de traiter des données à grande échelle. Cependant, le traitement de dizaines de milliers ou de centaines de milliers de données pourrait devenir la norme pour le traitement des données dans les petites et moyennes entreprises et les instituts de recherche, à l'heure actuelle et même à l'avenir. Face à une telle ampleur de données, Excel. va geler au point de donner envie aux gens de casser leur ordinateur, tandis que SPSS Bien que les logiciels statistiques professionnels tels que , R et R soient relativement meilleurs, la plupart des gens ne les utilisent pas. Dans ce cas, Python offre un excellent choix.

Les avantages de Python sont très remarquables, notamment en matière de nettoyage des données. Il a été salué par les analystes de données. Tout d'abord, en termes de nettoyage des données, Python est non seulement flexible et facile à utiliser, mais aussi. très efficace par rapport aux logiciels statistiques traditionnels présente de grands avantages. Les analystes de données expérimentés savent tous que le nettoyage des données est presque la tâche qui prend le plus de temps dans l'ensemble du projet d'analyse de données. Ensuite, il y a la réutilisabilité. Le programme a une bonne réutilisabilité. Il peut être écrit une fois et exécuté directement la prochaine fois, ce qui peut réduire considérablement la quantité de travail répété. Bien entendu, avec la possibilité de se connecter à d'autres sources de données, Python peut facilement se connecter à Internet pour envoyer/extraire des données, et peut également accéder aux données de presque tous les documents au format de stockage, y compris les documents texte, Excel, les images et diverses bases de données SQL. . De cette manière, les analystes de données ne peuvent pas compter sur d’autres pour fournir des données dans un format spécifique, ce qui améliore considérablement la capacité d’utilisation des données. Enfin, Python a une bonne évolutivité. Python a la capacité de traiter des petites données en mégadonnées, et ses fonctions autres que l'analyse des données sont également très puissantes. Il n'y a absolument aucun mal à l'apprendre.

Nous vous avons présenté les raisons pour lesquelles vous devez apprendre Python dans le secteur de l'analyse de données. Il n'est pas difficile de constater que Python est en effet une compétence très pratique. Par conséquent, être capable d’utiliser Python avec compétence peut aider chacun à mieux effectuer le travail d’analyse des données.

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