Популярность языка программирования Python растет с каждым годом. Его используют как в науке, так и в коммерческих целях. А в последнее время он все чаще применяется в анализе данных. Это происходит из-за его простоты, большого выбора открытых библиотек. В статье находится ответ, почему аналитики для анализа выбирают Python, а также обзор курсов, на которых можно изучить особенности такого анализа.
Зачем нужен Python
Анализ данных применяется практически во всех областях экономики: от финансового и IT-сектора до предприятий тяжелой, нефтяной и газовой промышленности. Даже в сельском хозяйстве не обойтись без грамотного анализа данных.
Во всем мире постоянно растет объем информации. Все объекты хозяйствования, в том числе магазины, маркетплейсы, платежные системы, банки накапливают огромные массивы данных. Чтобы извлечь из них пользу, выявить тенденции, закономерности, составить прогнозы и выстроить бизнес- и финансовые модели, все эти данные необходимо собрать, систематизировать, проанализировать и интерпретировать. Все это является основной задачей анализа данных. Именно Python является не только универсальным, но и простым инструментом, который помогает решать практически любые аналитические задачи.
Как утверждает GitHub, среди современных языков программирования Python находится в тройке лидеров. Владение этим языком требуется на должности:
- аналитика – в 84% вакансиях. По данным российского подразделения группы компаний HeadHunter, ежемесячно предлагается более 1000 вакансий на должность аналитика, владеющего Python;
- связанные с Data Science – в 100% вакансий.
Популярность Python легко объяснима. Аналитики предпочитают использовать в работе этот язык, потому что он помогает:
- автоматизировать сбор данных;
- наладить обработку данных;
- увеличивать скорость анализа;
- воплощать в анализ абсолютно новые подходы.
Так, благодаря использованию Python стало возможным решение определенных задач, с применением обучения нейросетей.
Почему аналитики выбирают Python
Аналитикам или Data Science-специалистам для работы нужен функциональный и одновременно простой язык. Потому многие из них предпочитают работать именно с Python. Ведь наряду с простотой и высокой функциональностью, Python имеет много других преимуществ:
- изучение Python не вызывает трудностей и займет гораздо меньше времени, чем обучение языкам Java, C и т.д.;
- простой синтаксис позволяет быстро писать сам код. Это гораздо проще делать в Python, чем на Java либо C. Да код, написанный на Python, легко читается и интерпретируется;
- в Питон встроен интерпретатор, который позволяет писать код практически на ходу. Это значительно облегчает задачу аналитиков, проверяющих многочисленные гипотезы, т.к. позволяет это делать в интерактивном режиме. С другими языками подобного добиться очень сложно;
- специалистам, работающим с Big Data, также пригодится встроенный интерпретатор. Он позволяет преобразовывать исходный код в машинную инструкцию и генерировать идеи по оптимизации;
- высокая скорость развития языка. Практически каждый разработчик может предложить собственные идеи и чуть позже они могут оказаться добавленными в вышедших обновлениях. Это способствует постоянному усовершенствованию языка, т.к. с выходом каждой новой версии, его производительность растет, а синтаксис становится еще совершеннее.
Аналитики предпочитают осваивать этот ключевой современный инструмент и осуществлять анализ данных, используя его, потому что он позволяет:
- автоматизировать выполнение рутинной работы;
- работать с огромными объемами информации, не прибегая к администрированию и базам данных.
Финансовая сторона вопроса
Говоря о преимуществах работы аналитика данных, работающего с Python, не стоит забывать и о финансовой стороне. Как сказано выше, аналитики, владеющие им, достаточно востребованы в крупном и среднем бизнесе. Особый спрос на них – в отраслях и проектах, имеющих непосредственное отношение к IT и Digital. Такие специалисты востребованы в банках, консалтинговых и диджитал-агентствах, компаниях, налаживающих систему онлайн-продаж и т.д.
Средняя зарплата аналитиков в разных городах России составляет:
- от 60 тыс. рублей – для стажеров и Junior-специалистов;
- от 130 тыс. рублей – для специалистов с опытом.
Для кого-то такие финансовые возможности становятся решающим фактором перехода на работу с Python.
Где пройти обучение
Стать аналитиком данных с использованием языка программирования Python сможет каждый желающий, т.к. многие онлайн-школы проводят соответствующие курсы. Предлагаем список компаний, предлагающих подобные образовательные курсы. Выбирайте те проекты, которые вам больше нравятся.
SkillFactory
Онлайн-школа SkillFactory (Mail.ru Group) предлагает образовательный проект «Python для анализа данных». Как утверждают создатели курса, его выпускники научатся:
- обрабатывать огромные массивы данных, создавать необходимую отчетность за считанные минуты;
- автоматизировать сбор данных из всемирной паутины;
- работать с API;
- осуществлять парсинг.
Курс идеально подходит:
- аналитикам;
- менеджерам;
- маркетологам.
Обучение проходит в формате онлайн в течение 2 месяцев. Курс сострит из 20 модулей, разделенных на два уровня: вводный и продвинутый. Слушателям становятся доступны:
- теоретические материалы;
- более 500 упражнений и задач по 20 темам от основ базового синтаксиса до особенностей отладки кода, от изучения Pandas и NumPy до тонкостей работы с API аналитических систем;
- различные кейсы,
- вебинары, на которых можно задавать вопросы, а для лучшего усвоения материала – просмотреть их в записи;
- система поддержки в Slack, которая по сути является живым сообществом студентов и команды поддержки SkillFactory. Здесь можно делиться бизнес-задачами и кодами, оказывать и получать помощь в нахождении ошибок, задавать вопросы.
Все выпускники школы получают:
- сертификаты об окончании школы на русском или английском языке;
- помощь в трудоустройстве (предлагаются подборки вакансий);
- проекты в портфолио;
- полезные связи, знакомства со специалистами из разных сфер, общение в специальном сообществе экспертов.
Нетология
Компания Нетология, специализирующаяся на онлайн-образовании, предлагает пройти курс обучения «Python для анализа данных». Продолжительность курса – 4 месяца. Оно проходит в формате видеолекций, вебинаров, выполнения практических заданий и экспертной поддержки специалистов компании.
Образовательная программа от Нетологии основана на лучших кейсах, с применением передовой практики и включает:
- 30 теоретических занятий в формате видеолекций;
- вебинары, предполагающие живое общение с практикующими специалистами, экспертами в различных отраслях и работающими в крупных компаниях;
- изучение 10 библиотек Python для использования в работе;
- более 20 практических занятий, основная цель которых – отработка навыков и полученных знаний. Практика осуществляется на реальных кейсах с применением тех рабочих инструментов, с которыми работают аналитики. Включает 2 лабораторные работы и обратную связь от экспертов. На лабораторных работах и при подготовке диплома – решение больших, комплексных задач;
- экспертную поддержку специалистов;
- получение диплома установленного образца;
Кроме целенаправленного прохождения курса, его можно пройти в рамках обучения профессиям:
- аналитика данных;
- маркетолога-аналитика;
- Data Scientist;
- Data инженер с нуля до PRO.
Прохождение курса поможет:
- стать более автономным и в работе с данными перестать зависеть от разработчиков, научиться понимать специалистов, пишущих программы;
- научиться автоматизировать рутинные процессы и задачи, ощутить прелесть оптимизации процессов, использовать освободившееся время для решения новых задач;
- получить доступ к огромному пласту данных, научившись парсить сайты. Это поможет замечать и получать информацию там, где раньше ее просто не замечали;
- с легкостью перейти в Data Science и начать строить там карьеру;
- научиться подготавливать данные для алгоритмов и использовать готовые решения, придавая смысл сырой информации;
- находить в данных новые инсайты, взаимосвязи, тенденции, а затем их интерпретировать, чтобы улучшить показатели бизнеса.
Прохождение программы будет полезным:
- аналитикам;
- продакт-менеджерам;
- разработчикам.
Организаторы курса утверждают, что он будет жестким и непростым. Однако обещают, что в ходе его прохождения слушатели:
- овладеют супервозможностями Python, получат инструменты, а также отработают их при выполнении поставленных задач. Благодаря персональной поддержки, каждый слушатель получит максимам от прохождения столь интенсивного процесса обучения;
- прокачают важные навыки.
Тем, кто еще сомневается, организаторы дают гарантию возврата денег в течение трех первых занятий.
CodeForMySelf
Кроме вышеперечисленных курсов, можно найти ряд других предложений, заслуживающих внимания. Так, на CodeForMySelf, предлагается образовательную программу «Обработка и анализ данных на Python. Библиотека Pandas».
Она разбита на четыре основные части и бонус:
- Окружение и основы Jupyter Notebook – 6 уроков.
- Структура данных Series – 6 уроков.
- Структура данных DataFrame – 27 уроков.
- Практика работы с Pandas – 15 уроков.
- Бонус – Изучение Python. Новичкам и начинающим разбираться с этим языком, изучение курса рекомендуется начинать именно с бонусной части.
В основную часть входит 54 урока, представленных в более 17 часов видео. В бонусе собрано 48 уроков.
Прохождение курса не привязано к временным рамкам. Каждый, кто приобретет его, сможет изучать материал, когда ему будет удобно.
ProductStar
Компания ProductStar предлагает годовой онлайн-курс «Профессия: Аналитик (с 0 до PRO)» с постоянным доступом к материалам. Слушатели освоят профессию аналитик продуктов с нуля. На курсе разбирается специфика профессии, инструменты от Google Analytics, Python и BI-инструментов до Machine Learning и DataScience.
Слушателей курсов ожидают:
- 60 уроков, разбитых на 12 блоков, представленных в видеолекциях, которые можно прослушать в удобное время;
- выполнение практических занятий после каждого урока, которые построены на кейсах ведущих компаний;
- менторская поддержка, позволяющая проходить обучение на удобной скорости;
- помощь в трудоустройстве, подготовка к собеседованиям (в течение 6 месяцев обучения);
- полезные связи и общение с одногруппниками, проходящими также этот курс;
- цифровой сертификат о прохождении курса.
Каждый выпускник школы получает:
- навыки, необходимые для работы на должности аналитик;
- проекты для наполнения портфолио, к примеру – выполненный для защиты диплома;
- интересую работу с достойной оплатой в привлекательной для него компании.
При прохождении курса «Профессия: Аналитик (с 0 до PRO)», слушатели научатся:
- Анализировать сайты и трафик, используя данные. На их основе рекомендовать действия, которые помогут изменить стратегию и рекламные кампании.
- Пользоваться Google Analytics и Яндекс.Метрика на уровне продвинутого пользователя. В их компетенции будет настройка в Google Analytics и Яндекс.Метрика счетчиков и целей. Создавать собственные отчеты и разбираться в стандартных в Google Analytics и Яндекс.Метрика.
- Создавать проекты систем сквозной аналитики, которые позволят отслеживать полный цикл клиента с момента его перехода на веб-ресурс и до совершения покупки, а также выяснять эффективность инвестиций в проекты.
- Визуализации данных, что позволит более наглядно демонстрировать динамику их изменений.
Работа аналитика данных с использованием Python достаточно перспективная. Обучиться основам этой специальности, овладеть инструментами и отработать профессиональные навыки можно на специализированных курсах. Будем рады, если статья поможет сделать правильный выбор. Если возникли вопросы – задавайте. В комментариях указывайте, какие курсы проходили вы, их эффективность и надежность.
