Гид для начинающих: Python как инструмент, первые шаги в анализе данных и ресурсы для обучения

Всем доброго дня! Это моя первая статья и я решил, что она будет вводной, без каких-то конкретных объяснений и максимально по делу. Начнем

Python — один из лучших языков для старта в анализе данных. Он прост в изучении, универсален и поддерживается огромным сообществом. В этом руководстве — понятный пошаговый план для новичков: как начать работать с Python, какие библиотеки использовать и где учиться.

1. Почему Python?

Преимущества Python для анализа данных:

✔ Простота синтаксиса – код читается почти как обычный текст.
✔ Мощные библиотеки – Pandas, NumPy, Matplotlib, Scikit-learn и другие.
✔ Универсальность – можно анализировать данные, писать скрипты, делать ML и даже веб-разработку.
✔ Большое сообщество – легко найти ответы на вопросы.

# Загрузка данных и вывод первых строк

import pandas as pd

data = pd.read_csv("sales_data.csv")

print(data.head())

Что делает код?

1. Взяли библиотеку Pandas (очень простой и крутой инструмент для работы с табличными данными, он читает почти все, что тебе нужно будет: .csv, .xlsx (excel) и другие) и написали, что будем называть ее как "pd" ;
2. С помощью неё прочитали некую табличку "sales_data.csv" и записали ее в переменной data;
3. С помощью функции .head() запросили 5 первых строк и с помощью функции print() вывели всё на экран, чтобы посмотреть.

2. Первые шаги: установка и базовый анализ

Шаг 1. Установка Python и Jupyter Notebook

1. Скачайте Anaconda (ссылка) – в ней уже есть Python и все нужные библиотеки.
2. Запустите Jupyter Notebook (удобная среда для анализа).

Шаг 2. Основные библиотеки

• Pandas – загрузка и обработка табличных данных.
• NumPy – работа с числами и массивами.
• Matplotlib/Seaborn – визуализация.

3. Что дальше? Углубленный анализ и машинное обучение

Основные темы для изучения

1. Очистка данных – обработка пропусков, дубликатов.
2. Разведочный анализ (EDA) – поиск закономерностей.
3. Статистика – корреляции, A/B-тестирование.
4. Машинное обучение – линейная регрессия, классификация.

Пример ML (линейная регрессия):

from sklearn.linear_model import LinearRegression

# Подготовка данных

X = data[["ad_budget"]]

y = data["sales"]

# Обучение модели

model = LinearRegression()

model.fit(X, y)

# Прогноз

predicted_sales = model.predict([[5000]])

print(predicted_sales)

Сейчас это мало понятно, но когда пойдете по порядку, все станет прозрачно, понятно и легко.

4. Где учиться? Лучшие ресурсы

Бесплатные курсы

• Инди-курс программирования на Python – основы Python, все очень интересно и просто объясняется
• Kaggle Learn – интерактивные уроки по анализу данных.

Книги

• "Python for Data Analysis" (Wes McKinney) – библия по Pandas.
• "Data Science from Scratch" (Joel Grus) – основы DS на Python.

Практика

• Kaggle – датасеты и соревнования.
• StrataScratch – задачи из реальных интервью.

Итог: Roadmap для новичка

1. Установите Python (Anaconda + Jupyter).
2. Освойте Pandas и визуализацию (Matplotlib/Seaborn).
3. Практикуйтесь на реальных данных (Kaggle).
4. Изучайте статистику и ML (Scikit-learn).

Главное — не бойтесь экспериментировать и пробовать код на реальных данных. Удачи в изучении! 🚀