Без аналитики данных невозможно представить работу современной IT-компании. Чтобы проанализировать и извлечь из данных ценную информацию, специалисты используют различные инструменты. SQL незаменим при работе с базами данных, поэтому это ключевой инструмент для любого аналитика, но для решения более сложных аналитических задач требуется Python. Работодатели всё чаще указывают знание Python в требованиях к кандидатам.
В этой статье разбираемся, в чём отличие Python и SQL в анализе данных и какие функции языка помогают оптимизировать работу.
Что такое SQL и Python и зачем они аналитику
SQL — Structured Query Language — язык запросов, который используют для работы с базами данных. SQL помогает через запросы структурировать информацию и предоставлять её в нужном виде аналитику. Например, если требуется найти в огромной базе магазина информацию обо всех клиентах только из определённого региона, по SQL-запросу это получится сделать в разы быстрее, чем с Excel.
Python — востребованный язык программирования с довольно простым синтаксисом, применяемый разными специалистами, и в том числе в аналитике. С его помощью, так же как и с SQL, можно формировать запросы к базам данных, получать информацию и обрабатывать её. Python часто справляется со своей задачей эффективнее из-за большого количества приложений. Сделать первые шаги к изучению инструмента для анализа данных помогут на бесплатном курсе «Аналитика данных: первые шаги в Python».
Аналитики чаще всего используют SQL, когда нужно извлечь данные по нужным критериям, а Python — для анализа и дальнейшей обработки. SQL проще в изучении, но при этом он имеет ограниченный набор функций и дополнительных приложений. У Python же есть множество библиотек, которые позволяют углубить аналитику, создавать понятные дашборды — инфографику. Этот язык программирования получится использовать в разных сложных задачах, где SQL уже недостаточно.
Рынок меняется, и знания только SQL для работы аналитиком данных становится мало. Во многих вакансиях с зарплатами от 100 000 рублей знание Python — уже обязательное требование.
В чём преимущества Python
Python стал одним из популярных инструментов для работы с данными благодаря своей универсальности и способности интегрироваться с разными платформами. Перечисляем плюсы этого языка для аналитики.
1. Гибкость анализа данных
Python способен гибко работать с разными типами данных, такими как числа, строки и даты благодаря возможностям таких библиотек, как Pandas, NumPy и Matplotlib. Pandas нужна для аналитики, NumPy — для математических вычислений, а Matplotlib — для визуализации данных в 2D- и 3D-форматах.
Если у компании есть набор данных с информацией о клиентах — имя, возраст и доход — можно использовать библиотеку Pandas и фильтровать клиентов по возрасту и доходу, а потом подключить к работе Matplotlib, чтобы представить данные руководству в виде понятных графиков или диаграмм.
2. Расширенные функции для обработки
В Python гораздо больше функций для обработки данных. Например, тот же модуль Pandas позволяет изменять столбцы и строки данных, объединять и группировать их, а ещё применять разные операции к столбцам. Эти функции Python позволяют более точно настраивать процессы обработки и анализа — всё будет структурировано так, как нужно. Познакомиться и написать первые команды в Pandas можно здесь.
Аналитик в доставке продуктов, чтобы получить информацию о продажах, может использовать группировку данных о продуктах по категориям. С помощью Pandas получится рассчитать сумму продаж по каждой категории и определить самые продаваемые продукты и позже оптимизировать загрузку складов.
3. Обработка данных в реальном времени
Python помогает работать с базами в реальном времени — считывать или записывать данные. Это очень полезная функция для анализа больших объёмов информации. Здесь снова придёт на помощь библиотека, а именно Apache Kafka или RabbitMQ. Пригодится для работы с массивами, которые поступают в базу режиме реального времени, например, из IoT-устройств на промышленном предприятии или социальных медиа.
4. Развитое сообщество разработчиков
Большое количество разработчиков и доступных ресурсов для изучения и поддержки помогают быстрее освоить инструмент. Аналитики данных, которые используют Python, могут легко найти решение своих вопросов и обратиться за помощью к другим к коллегам по всему миру.
Не упускайте возможность сделать первый шаг к освоению инструмента Python для работы с данными. В Нетологии проводят бесплатный курс «Аналитика данных: первые шаги в Python». Программа создана так, что на реальных кейсах вы сможете погрузиться в основы языка и познакомиться с популярным инструментом. Подойдёт даже новичкам в профессии.
Оставляйте заявку, чтобы начать обучение. Увидимся на курсе!