Data Analytics

Что такое аналитика данных?

Понятие аналитики данных или Data Analytics появилось относительно недавно с приходом больших объемов информации, которую нужно было анализировать и проверять. С появлением крупных игроков на рынке, таких как Google и Amazon, данных в сети Интернет становилось всё больше и больше. Это могли быть любые данные, от информации о пользователях ресурса до статистики, собранной за многие годы.

И вот для обработки всего этого были придуманы различные библиотеки, а вскоре появилась отдельная профессия под названием дата-аналитик.

В целом, аналитику данных можно пояснить как процесс изучения данных с целью найти полезную информацию, помочь в принятии решений и выявлении скрытых закономерностей. По сути, это как исследование данных, чтобы понять, что они говорят нам, и использовать эту информацию для улучшения бизнеса или решения задач.

Что нужно для аналитики данных?

Для работы в сфере аналитики данных необходимо знать определенный набор инструментов, которые помогают в сборе, обработке, анализе и визуализации данных.

Во-первых, библиотека NumPy. Эта библиотека предназначена для работы с массивами чисел и выполнения различных математических вычислений. NumPy идеален, когда нужно обработать большой объем данных, состоящих из чисел.

Во-вторых, библиотека Pandas. Она была создана для работы с табличными данными. С её помощью можно легко загружать, очищать и анализировать данные. Она предоставляет множество функций для обработки данных, что делает её незаменимой для дата-аналитиков.

В-третьих, Matplotlib и Seaborn. Эти библиотеки используются для визуализации данных. Matplotlib позволяет создавать различные типы графиков и диаграмм, а Seaborn делает эти графики более красивыми и удобными для анализа.

И, в-четвертых, библиотеки Plotly и Dash. Они нужны для создания интерактивных графиков и дашбордов. С их помощью можно создавать более сложные и интерактивные визуализации, которые помогают лучше понимать данные и делиться инсайтами с коллегами.

Как это связано с Data Science?

Наряду с аналитикой данных очень часто можно встретить такое направление, как Data Science. Что это за сфера и почему они так связаны?

Сами по себе обе сферы тесно связаны, но они не одно и то же. Аналитика данных занимается анализом текущих данных, чтобы ответить на конкретные вопросы и помочь принимать решения. Data Science, в свою очередь, включает в себя более сложные задачи, такие как создание моделей машинного обучения для предсказания будущих событий.

Чтобы было проще, представьте себе, что аналитика данных – это изучение прошлого и настоящего, чтобы понять, что происходит или происходило. А Data Science – это ещё и предсказание будущего на основе этих данных.

Специалисты Data Science могут строить графики того, как будет развиваться бизнес или динамика в какой-то определенной статистике на основе того, что происходило ранее.

Получается, что Data Science – это отдельная сфера, но она тесно связана с аналитикой, так как опирается на неё для своих предсказаний.

Поскольку эта тема является отдельной, мы её в данном курсе затрагивать не будем. Но если вам интересно, напишите комментарий, и в будущем я сделаю курс конкретно по Data Science.

Почему выбираем язык Python?

На самом деле анализировать данные можно и без каких-либо языков программирования. Просто открываем таблицу Excel, берём ведро кофе и начинаем просматривать данные вручную, находя зависимости и исключения.

Конечно, это неудобно, поэтому лучше сразу взять лишь чашечку кофе и какой-либо язык программирования для аналитики. Действительно, анализировать данные можно с помощью различных языков программирования, ведь всё, что делает язык, – помогает указать команды для вычисления переданных данных.

Мы же будем использовать язык Python просто потому, что он один из самых популярных языков программирования именно в аналитике данных. Для Python существует множество библиотек, таких как Pandas, NumPy и Matplotlib, которые делают анализ данных проще и эффективнее.

Python имеет огромное сообщество, которое постоянно разрабатывает новые инструменты и делится знаниями. Также Python хорошо интегрируется с другими инструментами и языками программирования.

Всё это делает его одним из лидеров в данном сегменте, и поэтому выбор пал именно на него.

План курса

Для становления полноценным дата-аналитиком вам потребуется изучить набор некоторых библиотек, которые позволяют работать с данными на языке Python.

Перед началом курса, я рекомендую вам пройти наш курс по языку Python, если вы ещё не знакомы с ним. Дело в том, что без базовых знаний языка Python вам будет сложно понять, что здесь описывается, и потому будет сложно изучить данную тему.

За курс мы ознакомимся с разными библиотеками, такими как NumPy, Pandas, Matplotlib, Seaborn и некоторыми другими. Все эти библиотеки так или иначе позволят обрабатывать большие объемы данных, анализировать их и выводить на экраны готовую визуализацию с анализом всех данных.

В конце курса у вас будут достаточные знания, чтобы выполнять анализ больших объемов данных самостоятельно на базе языка Python.

Курсы по Python разработке

Также хотим отметить, что если вас интересует более углубленное изучение языка и его фреймворков, то предлагаем вашему внимаю нашу большую программу обучения по теме Python. 

За курс мы с вами научимся делать программы на основе базовых концепций языка Python. Если вы хотите получить больше информации относительно языка, то рекомендуем вам нашу полноценную программу обучения по Python разработке. Ознакомится с программой обучения по можно по этой ссылке.

В ходе программы обучения вы изучите более сложные концепции языка, научитесь работать с базой данных, выполнять тестирование проекта, работать с нейронными сетями и многое другое. За курс вы научитесь с нуля создавать сайты на основе языка Питон и даже разработаете небольшой веб магазин с системой оплаты прямиком на сайте.