Czym jest data science?
Data science to dziedzina, która łączy programowanie, statystykę i wiedzę biznesową, aby wyciągać z danych wnioski i podejmować na ich podstawie lepsze decyzje. Typowy projekt obejmuje pozyskanie danych, ich oczyszczenie, analizę, budowę modelu i przedstawienie wyników w zrozumiały sposób.
Na każdym z tych etapów potrzebne jest narzędzie, które poradzi sobie z dużymi zbiorami danych, pozwoli zautomatyzować pracę i da dostęp do gotowych algorytmów. Takim narzędziem w większości firm jest dziś Python.
Dlaczego Python dominuje w analizie danych?
- Prosta, czytelna składnia. Kod w Pythonie przypomina zwykły tekst, dlatego szybko uczą się go także osoby bez doświadczenia programistycznego, na przykład analitycy biznesowi.
- Ogromny ekosystem bibliotek. Do niemal każdego zadania, od czyszczenia danych po sieci neuronowe, istnieje dojrzała i darmowa biblioteka.
- Uniwersalność. W jednym języku można przygotować analizę, zautomatyzować raport, zbudować model i udostępnić go jako aplikację.
- Aktywna społeczność. Rozwiązania typowych problemów, poradniki i przykłady kodu są łatwo dostępne.
- Integracja z innymi narzędziami. Python łączy się z bazami danych, arkuszami, usługami chmurowymi i narzędziami BI.
Biblioteki Pythona, które warto znać
| Biblioteka | Do czego służy |
|---|---|
| pandas | Wczytywanie, czyszczenie, łączenie i agregowanie danych w tabelach |
| NumPy | Szybkie obliczenia numeryczne na dużych tablicach danych |
| Matplotlib i seaborn | Wykresy i wizualizacja wyników analizy |
| scikit-learn | Klasyczne uczenie maszynowe: klasyfikacja, regresja, grupowanie |
| Jupyter | Interaktywne notatniki łączące kod, wyniki i opis analizy |
| PyTorch i TensorFlow | Głębokie uczenie i sieci neuronowe |
Do czego firmy wykorzystują Pythona w data science?
- Prognozowanie sprzedaży i popytu na podstawie danych historycznych.
- Segmentacja klientów i personalizacja ofert.
- Wykrywanie anomalii, na przykład nietypowych transakcji czy awarii maszyn.
- Automatyzacja raportów, które wcześniej przygotowywano ręcznie w arkuszach.
- Analiza tekstu, na przykład opinii klientów i zgłoszeń do obsługi.
Jak zacząć naukę Pythona do data science?
- Podstawy języka: zmienne, typy danych, pętle, funkcje i praca z plikami.
- Praca z danymi w pandas: wczytywanie, filtrowanie, grupowanie i łączenie tabel.
- Wizualizacja: wykresy, które pomagają zrozumieć dane i przedstawić wnioski.
- Statystyka w praktyce: miary położenia i rozproszenia, korelacje, testowanie hipotez.
- Uczenie maszynowe: pierwsze modele w scikit-learn i ocena ich jakości.
- Własny projekt: analiza danych z Twojej pracy lub publicznego zbioru, którą możesz pokazać innym.
Jeśli dopiero zaczynasz przygodę z programowaniem, przeczytaj nasz wpis Python od podstaw.
Jakie role zawodowe otwiera Python w data science?
- Analityk danych przygotowuje zestawienia, raporty i analizy wspierające decyzje biznesowe.
- Data scientist buduje modele predykcyjne i szuka w danych zależności, których nie widać na pierwszy rzut oka.
- Inżynier danych projektuje przepływy danych i dba o ich jakość i dostępność.
- Inżynier uczenia maszynowego wdraża modele w systemach produkcyjnych.
Python przydaje się też poza typowymi rolami analitycznymi: w finansach, marketingu, logistyce czy HR wszędzie tam, gdzie pracuje się na danych.
Szkolenia z Pythona i data science w ERNABO
W katalogu znajdziesz szkolenia dla początkujących i dla osób, które chcą rozwijać się w analizie danych:
- Szkolenia Python od podstaw języka
- Python w analizie danych
- Machine learning
- Power BI do raportowania wyników
Szkolenia z Pythona możesz sfinansować z Krajowego Funduszu Szkoleniowego albo przez Bazę Usług Rozwojowych.
Najczęściej zadawane pytania o Pythona w data science
Czy do data science trzeba znać matematykę?
Na start wystarczą podstawy statystyki: średnia, mediana, rozkład, korelacja. Wiele analiz da się wykonać bez zaawansowanej matematyki. Głębsza wiedza z algebry i rachunku prawdopodobieństwa przydaje się dopiero przy budowie i strojeniu modeli uczenia maszynowego.
Python czy R do analizy danych?
Oba języki dobrze sprawdzają się w analizie danych. R jest popularny w środowisku akademickim i statystyce, a Python jest bardziej uniwersalny: oprócz analizy pozwala automatyzować zadania, budować aplikacje i wdrażać modele. Dlatego w firmach częściej wybiera się Pythona.
Czy analityk pracujący w Excelu powinien uczyć się Pythona?
Warto, jeśli pracuje na dużych zbiorach danych, często powtarza te same przekształcenia albo chce zautomatyzować raporty. Python nie zastępuje Excela, ale przejmuje zadania, przy których arkusz zaczyna być powolny i podatny na błędy.
Czy szkolenia z Pythona można dofinansować?
Tak. Pracodawcy mogą skorzystać z Krajowego Funduszu Szkoleniowego, a firmy i osoby indywidualne, zależnie od programu w województwie, z dofinansowania przez Bazę Usług Rozwojowych.
Zacznij pracę z danymi w Pythonie
Pomożemy dobrać szkolenie do Twojego poziomu i sprawdzimy możliwości dofinansowania.