Блог Бизнес-аналитика

Мы уже вкратце рассказывали про такие библиотеки для анализа данных, как Pandas, Matpolib, NumPy, scikit-learn. Рассмотрим, как начать ими пользоваться.

Как известно, Python считается одним из наиболее подходящих языков для системного анализа, Machine learning, статистики, прогнозной аналитики и других задач, связанных с обработкой данных. Чтобы выполнять этот анализ эффективно, используют специализированные библиотеки: NumPy, Pandas, Matplotlib. Сегодня поговорим про scikit-learn.

Что бы вы ни выбрали, все сводится к одному: единственный способ улучшить работу — это измерять и оценивать ее эффективность.

Вопрос непростой, но мы постараемся на него ответить.

Работа бизнес-аналитика в IT имеет свою специфику. Однако и здесь надо уметь моделировать бизнес-процессы и исследовать сферу бизнеса клиента. Специалистам, которые уже занимались похожей работой, например, в консалтинге, перестроиться для карьеры в IT будет проще. Но как быть тем, кто никогда с бизнес-анализом не сталкивался?

Продолжаем разговор об особенностях профессии бизнес-аналитика в сфере IT и об этапах его работы. Начало здесь.

Работа бизнес-аналитика в сфере IT имеет свою специфику. Если в других отраслях такие специалисты изучают ситуацию в бизнесе клиента и занимаются поиском способов улучшения этой ситуации, то, когда речь идет об IT-компаниях, бизнес-аналитики анализируют потребности и ожидания заказчика, что позволяет им создавать детальные требования к ПО, которое затем разрабатывается. Что же, давайте детальнее рассмотрим, что конкретно делает бизнес-аналитик на IT-проекте, за какую документацию несет ответственность, каким образом участвует в бизнес-процессах.

Мы уже рассказывали про такие важные библиотеки по анализу данных, как NumPy и Pandas. Пришло время сказать несколько слов про Matplotlib.

Помимо NumPy, одной из важнейших библиотек для анализа данных является Pandas. По сути, работа Pandas с данными выстроена на основе той же библиотеки NumPy, которая является инструментом более низкого уровня.

Изначально Python не задумывался в качестве языка для анализа данных. Однако сегодня он считается одним из наиболее подходящих языков для системного анализа, машинного обучения, статистики, прогнозной аналитики и прочих стандартных задач, связанных с обработкой данных.

Для эффективного выполнения анализа данных существует ряд инструментов. Некоторые из них обязан знать любой системный аналитик. Один из таких инструментов -- NumPy.