Python является одним из старейших мейнстримных языков программирования. В добавок к этому, он и сейчас набирает обороты из-за высокого спроса на аналитику данных. Компании по-прежнему осознают важность big data, и 189,1 миллиарда долларов, полученные с помощью big data и бизнес-аналитики в 2019 году, подтверждают этот факт.
Python — это язык программирования общего назначения, но он стал опорой в мире аналитики из-за низкого порога вхождения и активного сообщества. Но почему именно Python так хорош для аналитических приложений? Ниже приведено несколько фактов, которые могут быть полезны для тех, кто не так сильно подкован в технологиях, но хочет знать больше о Python для своих бизнес-целей.
Python доступный
Удобство чтения и простота использования являются одними из основных преимуществ Python. Python часто называют лучшим языком для изучения новичками благодаря простому для понимания синтаксису. Такой плюсик особенно привлекателен для специалистов в сфере data science, поскольку у них часто нет других мотивов для изучения программирования, кроме анализа данных.
Экосистема вокруг Python невероятно сильна, и чтобы подтвердить это, нужно просто взглянуть на рейтинг языков программирования Redmonk. Этот объединенный рейтинг анализирует обсуждения на StackOverflow, а также коммиты и контрибуции на GitHub, чтобы измерить популярность языков программирования основываясь на том, как часто люди задают вопросы о языке и насколько активно сообщество участников проектов с открытым исходным кодом. За последние восемь лет Python не выходил за пределы топ-пяти самых популярных языков программирования.
R — еще один широко используемый язык программирования, занимающий нишу аналитики, так как он изначально разрабатывался для научных и аналитических целей. Хоть за последние пять лет он и набрал обороты, R снова начинает терять позиции, и Python сыграл в этом не последнюю роль.
Конечно, Stack Overflow и GitHub являются субъективными средствами для измерения, особенно, когда мы знаем, что Python более универсален, чем R. Итак, почему эти метрики важны для аналитики и каких-либо инициатив по обработке данных?
Экосистема вокруг Python позволяет разработчикам ускорить внедрение аналитического программного обеспечения. Например, вы можете обучить специалистов по маркетингу или продажам базовому программированию на Python, чтобы они могли выполнять элементарные задачи, связанные с аналитикой. Это также означает, что если у вас есть надежная структура бизнеса, безопаснее нанимать разработчиков на Python, поскольку их опыт также может быть переиспользован в случае провала вашей аналитической инициативы.
Python гибкий
Python отлично подходит для создания аналитических инструментов и приложений, которые могут быть ориентированными как на клиента, так и на саму компанию. В то же время, такие языки, как R, менее гибки, потому что они были задуманы с более конкретной целью.
Это также стало причиной, по которой специалисты Python относительно более доступны. Их больше и они, как правило, имеют более широкий спектр навыков и более разносторонний опыт. По данным ZipRecruiter, средняя годовая зарплата программиста на Python в Соединенных Штатах составляет 113 737 долларов, а для разработчика на R — 129 633 доллара.
Python разнообразен
В настоящее время глубокое обучение (DL) неразрывно связано с аналитикой, поскольку обучение на огромных объемах данных обеспечивает беспрецедентную ценность для бизнеса. Хотя существует множество языков, поддерживающих DL, Python является наиболее доступным инструментом, известным на сегодняшний день. Он обладает наибольшим количеством библиотек глубокого изучения, чем любой другой язык программирования, используемый в аналитике данных.
Еще одно большое преимущество Python — его возможности визуализации. Визуализация и графика являются неотъемлемой частью проектов в Data Science, и благодаря таким библиотекам Python, как Matplotlib, понимание данных становится удобным и доступным.
Python — отличное решение для команд
Этот язык обычно используется в различных бизнес-отделах (бизнес-операции, маркетинг, логистика, продажи и т.д.) для различных целей. В результате получется, что каждый отдел в какой-то степени связан с Python.
Вот почему создание аналитической системы с нуля проще при использовании Python. Если другие отделы имеют опыт работы с Python, то их будет намного проще интегрировать в ваш аналитический проект.
Python развивается благодаря сообществу
У Python огромное количество преданных своему делу фанатов среди профессионалов и любителей. Поскольку data science становится популярным решением при выборе карьеры, сообщество продолжает расти, и в результате все больше пользователей стремятся создавать новые data science библиотеки. Это делает Python более привлекательным для специалистов по анализу данных, поскольку существует множество готовых решений для большинства распространенных задач.
Сообщества Python на Stack Overflow и Codementor продолжают расширять и, как следствие, продвигать область анализа данных. Быстрый запрос в Google, скорее всего, решит любой вопрос новичка, а если нет, то ваши коллеги-аналитики всегда будут рады помочь.
Любимец аналитиков данных
За последнее десятилетие Python заработал репутацию самого доступного языка для анализа данных. Его сильные стороны — это простое обучение, постоянно растущее сообщество, низкий порог входа и богатая экосистема. Более того, его гибкость и, растущая как снежный ком популярность делают разработчиков Python еще более ценными для крупных компаний. Нет сомнений, что Python будет набирать обороты в ближайшие годы, расширяя свое заинтересованное сообщество.
