Go to content

Dlaczego Python jest najpopularniejszym językiem w Data Science?

Gamitlab|16 kwietnia 2021

Twórcy Pythona opisują go w następujący sposób:

„Python jest interpretowanym, obiektowym, wysokopoziomowym językiem programowania z dynamiczną semantyką. Dzięki wbudowanym wysokopoziomowym strukturom danych, dynamicznej typizacji oraz możliwości dynamicznego nadawania nazw obiektom, stanowi on zarówno doskonałe narzędzie do szybkiego tworzenia aplikacji, jak i język skryptowy, pozwalający na łączenie istniejących komponentów zaimplementowanych w innych językach.”

Python jest językiem programowania ogólnego przeznaczenia, co oznacza, że nadaje się zarówno do tworzenia aplikacji desktopowych, jak i internetowych. Dzięki swojej wszechstronności i przejrzystości Python jest dziś jednym z najszerzej wykorzystywanych języków programowania, a jego popularność stale rośnie.

Jednym z obszarów, gdzie Python cieszy się szczególnym uznaniem, jest analiza danych. Co tym zadecydowało? Przyjrzyjmy się bliżej temu, dlaczego ten wszechstronny język jest dzisiaj jednym z najlepszych wyborów dla osób zainteresowanych karierą i upskillingiem w obszarze data science.

analiza danych python data science

Czym jest analiza danych?

Aby lepiej zrozumieć, dlaczego Python jest tak chętnie wykorzystywany przez analityków danych, należy przyjrzeć się temu, na czym dokładnie polega ich praca. Im lepiej zrozumiesz zawód analityka danych, tym lepiej będziesz w stanie dobrać właściwe narzędzia do wykonywania pracy.

Analityk danych jest odpowiedzialny za interpretowanie danych i analizowanie wyników przy użyciu technik statystycznych, a także za regularne przygotowywanie raportów. Jest także odpowiedzialny za pozyskiwanie danych ze źródeł pierwotnych lub wtórnych, a także za utrzymywanie baz danych. Niektórzy analitycy projektują i wdrażają systemy zbierania danych na potrzeby firm. Oprócz tego identyfikują, analizują i interpretują trendy w złożonych zbiorach danych, a także filtrują i oczyszczają dane. Zajmują się również monitorowaniem wydajności i jakości działań firmy.

Wystarczy spojrzeć na powyższą listę zadań wymagających pracy z danymi, aby zrozumieć, że narzędzie pozwalające na czyszczenie i przetwarzanie znacznej ilości danych jest absolutną koniecznością. Python spełnia te wymagania, a jego prostota sprawia, że łatwo nauczyć się z niego korzystać.

Analiza danych vs Data science

data science python

Zanim przejdziemy do szczegółowej analizy, dlaczego Python jest znakomitym wyborem do celów analizy danych, musimy zrozumieć różnicę pomiędzy analizą danych a data science. Wiele powodów, dla których Python jest dobrym narzędziem do analizy danych sprawia, że jest również dobrym narzędziem do celów data science.

Te dwie specjalizacje w znacznym stopniu pokrywają się, ale każda z nich posiada swój odrębny charakter. Główna różnica między analitykiem danych a data scientistem polega na tym, że ten pierwszy zajmuje się wyciąganiem wniosków i odpowiadaniem na konkretne pytania na podstawie posiadanych danych, podczas gdy data scientist używa danych do przewidywania przyszłych trendów. Innymi słowy, analityk danych skupia się na tu i teraz, podczas gdy data scientist na tym, co może zaistnieć w przyszłości.

Zalety Pythona

Przyjrzyjmy się, co dokładnie sprawia, że Python jest jest najchętniej wybieranym językiem programowania przez analityków danych i data scientistów:

Jest wszechstronny

Python ma wiele zastosowań. Pozwala między innymi na pisanie skryptów dla aplikacji i stron internetowych, ale stanowi też świetny wybór dla osób pracujących z danymi, a także dla poszukujących kreatywnych, zupełnie nowych rozwiązań.

Jest łatwy w nauce

Dzięki swojej prostocie i przejrzystości, Python cechuje się łagodną krzywą nauki, co sprawia, że jest idealnym wyborem dla początkujących. Przewagą Pythona w stosunku do starszych języków programowania jest fakt, że do wykonania tego samego zadania potrzebuje mniej linijek kodu. Ogranicza to czas potrzebny na kodowanie i zwiększa przejrzystość kodu.

Jest oprogramowaniem typu open-source

Jako oprogramowanie typu open-source Python jest darmowy i opiera się na społecznościowym modelu rozwoju. Python został zaprojektowany, aby działać zarówno w środowisku Linux, jak i Windows. Istnieje wiele open-sourcowych bibliotek Pythona, służących m.in. do manipulacji danymi, uczenia maszynowego, przetwarzania języka naturalnego czy wizualizacji danych.

Jest popularny

Błędy się zdarzają i prędzej czy później na pewno przyjdzie moment, w którym będziesz potrzebować pomocy. Na szczęście jako popularny język programowania, używany zarówno w kręgach akademickich, jak i biznesowych, Python oferuje wiele sposobów, na które możesz zdobyć potrzebną wiedzę. Użytkownicy Pythona mogą znaleźć potrzebne odpowiedzi dzięki m.in. Stack Overflow czy kodowi i dokumentacji udostępnianym przez innych użytkowników. Wraz ze wzrostem popularności Pythona będzie rosnąć również liczba użytkowników dzielących się cennymi informacjami, a to wszystko zupełnie za darmo. Tworzy to efekt samonakręcającej się spirali: im więcej użytkowników, tym większa wartość dla każdego użytkownika, co prowadzi do dalszego wzrostu liczby użytkowników. Nic dziwnego, że Python staje się coraz popularniejszy!

Oferuje wsparcie w analizie danych

Python jest cennym narzędziem dla analityków danych, jako że pozwala na wykonywanie powtarzanych zadań i manipulację danymi, a każdy, kto kiedykolwiek pracował z dużą ilością danych wie, jak bardzo jest to przydatne. Dzięki narzędziu, które wykonuje najbardziej żmudne zadania za Ciebie, możesz skupić się na tych bardziej interesujących aspektach swojej pracy.

Nie sposób nie wspomnieć o ogromnej liczbie bibliotek stworzonych z myślą m.in. o analitykach danych. NumPy, Pandas, czy Matplotlib powinny być kolejnymi punktami na Twojej liście nauki, kiedy już uporasz się z podstawami Pythona.

Podsumowanie

Podsumowując, Python nie jest przesadnie skomplikowany, jego cena jest właściwa (za darmo!), dobrze wpisuje się w charakter pracy analityka danych oraz oferuje wystarczająco dużo wsparcia, aby pozwolić Ci odnaleźć właściwą drogą w labiryncie kodu. Jest to jeden z tych rzadkich przypadków, w których powiedzenie „dostajesz to, za co płacisz” zdecydowanie nie ma zastosowania!

Interesuje Cię nauka Pythona do celów analizy danych i/lub data science? Jeśli tak, sprawdź nasz kurs Data Science – Python:

Tekst na podstawie artykułu Johna Terry „Why Python Is Essential for Data Analysis and Data Science”.

Autor