데이터 분석가가 Python을 배워야 하는 이유

Python의 장점도 매우 두드러집니다. 사용하기 쉽고 간결하며 효율적인 코드이기 때문에 많은 학술 연구자와 일반 열성팬을 위한 데이터 분석 도구가 되었습니다. 그러면 데이터 분석가가 Python을 배워야 하는 이유는 무엇일까요? 아래에서 그 내용을 소개해드리겠습니다.

데이터를 얻는 것은 데이터 분석의 첫 번째 단계입니다. 데이터가 없으면 데이터 분석 작업은 의미가 없습니다. (추천 학습: Python 동영상 튜토리얼)

물론 데이터를 얻는 방법에는 여러 가지가 있지만 가장 좋은 방법은 Python을 사용하는 것입니다. Python은 강력한 기능을 통해 데이터를 얻는 데 도움이 됩니다. 물론 자바 등의 언어도 크롤러 기능을 구현할 수 있지만, 파이썬은 구현이 상대적으로 간단하다. 게다가, 자바는 학습 비용이 너무 높은데 비해, 파이썬은 매우 간단합니다. 파이썬의 데이터 분석 기능을 살펴보겠습니다.

그렇다면 Python의 사용 범위는 무엇입니까?

실제로 Python은 사용자에게 Numpy 및 Pandas가 포함된 일련의 데이터 분석 패키지를 제공합니다. 또한 대규모 데이터 세트를 운영하는 데 필요한 몇 가지 효율적인 도구도 제공합니다. 일반 기업에서 처리하는 데이터의 양은 실제로 수만에서 수십만 사이입니다. 대규모 데이터의 경우 일반 사람들이 대규모 데이터를 처리할 기회가 거의 없을 수 있습니다. 그러나 수만, 수십만 개의 데이터를 처리하는 것은 현재는 물론이고 앞으로도 이러한 규모의 데이터에 직면하여 중소기업이나 연구기관의 일반적인 데이터 처리가 될 수 있습니다. 사람들이 컴퓨터를 부수고 싶을 정도로 속도가 느리고 SPSS, R, R 등 전문 통계 소프트웨어가 상대적으로 우수하지만 대부분의 사람들은 이를 사용하지 않습니다. 이 경우 Python이 탁월한 선택을 제공합니다.

Python의 장점은 특히 데이터 정리에서 매우 뛰어납니다. 우선 데이터 정리 측면에서 Python은 유연하고 사용하기 쉬울 뿐만 아니라 기존에 비해 효율성도 높습니다. 통계 소프트웨어에는 큰 장점이 있습니다. 경험이 풍부한 데이터 분석가는 데이터 정리가 전체 데이터 분석 프로젝트에서 거의 가장 많은 시간이 소요된다는 것을 모두 알고 있습니다. 그리고 재사용성이 있습니다. 프로그램은 재사용성이 좋습니다. 한 번 작성하고 다음 번에 직접 실행할 수 있으므로 반복 작업량을 크게 줄일 수 있습니다. 물론, 다른 데이터 소스에 연결할 수 있는 기능을 통해 Python은 인터넷에 쉽게 연결하여 데이터를 전송/추출할 수 있으며 텍스트 문서, Excel, 그림 및 다양한 SQL 데이터베이스를 포함한 거의 모든 저장 형식의 문서에서 데이터에 액세스할 수도 있습니다. . 이런 방식으로 데이터 분석가는 특정 형식의 데이터를 제공하기 위해 다른 사람에게 의존할 수 없으며 데이터 사용 능력이 크게 향상됩니다. 마지막으로 Python은 확장성이 좋습니다. 파이썬은 작은 데이터를 빅데이터로 처리하는 능력이 있고, 데이터 분석 이외의 기능도 매우 강력해서 배워서 나쁠 것은 전혀 없습니다.

데이터 분석 업계에서 파이썬을 배워야 하는 이유를 소개해 드렸습니다. 파이썬이 참으로 실용적인 기술이라는 것을 어렵지 않게 찾아볼 수 있습니다. 따라서 Python을 능숙하게 사용할 수 있으면 모든 사람이 데이터 분석 작업을 더 잘 수행하는 데 도움이 될 수 있습니다.

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위 내용은 데이터 분석가가 Python을 배워야 하는 이유의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!