18 полезных библиотек для анализа данных в Python

18 полезных библиотек для анализа данных в Python Аналитика

Что делать с пропущенными значениями?

Отсутствующие значения – некоторые записи остаются пустыми из-за недоступности информации. Обычно это обозначается NaN,? или 0.

Как мы можем с ними справиться? Наилучший вариант – заменить числовую переменную их средним значением, а категориальную переменную – режимом.

Иногда может возникнуть ситуация, когда нам нужно отбросить отсутствующее значение, это можно сделать с помощью:

 
df.dropna()  

Если мы хотим отбросить строку, мы должны указать ось как 0. Если мы хотим отбросить столбец, мы должны указать ось как 1.

Более того, если мы хотим, чтобы эти изменения происходили непосредственно в наборе данных, мы укажем еще один параметр inplace = True.

Теперь посмотрим, как можно заменить значения.

Синтаксис –

 
df.replace(missing value, new value) 

Здесь мы создадим переменную и сохраним в ней среднее значение атрибута (значение которого мы хотим заменить).

 
mean=df["attribute name"].mean() 
df["attribute name"].replace(np.nan,mean) 

Почему аналитики выбирают python

Аналитикам или Data Science-специалистам для работы нужен функциональный и одновременно простой язык. Потому многие из них предпочитают работать именно с Python. Ведь наряду с простотой и высокой функциональностью, Python имеет много других преимуществ:

  • изучение Python не вызывает трудностей и займет гораздо меньше времени, чем обучение языкам Java, C и т.д.;
  • простой синтаксис позволяет быстро писать сам код. Это гораздо проще делать в Python, чем на Java либо C. Да код, написанный на Python, легко читается и интерпретируется;
  • в Питон встроен интерпретатор, который позволяет писать код практически на ходу. Это значительно облегчает задачу аналитиков, проверяющих многочисленные гипотезы, т.к. позволяет это делать в интерактивном режиме. С другими языками подобного добиться очень сложно;
  • специалистам, работающим с Big Data, также пригодится встроенный интерпретатор. Он позволяет преобразовывать исходный код в машинную инструкцию и генерировать идеи по оптимизации;
  • высокая скорость развития языка. Практически каждый разработчик может предложить собственные идеи и чуть позже они могут оказаться добавленными в вышедших обновлениях. Это способствует постоянному усовершенствованию языка, т.к. с выходом каждой новой версии, его производительность растет, а синтаксис становится еще совершеннее.

Аналитики предпочитают осваивать этот ключевой современный инструмент и осуществлять анализ данных, используя его, потому что он позволяет:

  • автоматизировать выполнение рутинной работы;
  • работать с огромными объемами информации, не прибегая к администрированию и базам данных.

Pandas

Вы наверняка слышали, что от 70 до 80 процентов работы дата-сайентиста это исследование и подготовка данных.

Pandas в первую очередь применяется для анализа данных, это одна из самых популярных библиотек. Она предоставляет множество полезных инструментов для сбора, очистки и моделирования данных. С Pandas вы можете загружать, подготавливать, анализировать и манипулировать любыми индексированными данными. Библиотеки для машинного обучения также используют датафреймы из Pandas в качестве входных данных.

NumPy

Главное преимущество NumPy — поддержка n-размерных массивов. Эти многомерные массивы в 50 раз надёжнее списков в Python. Благодаря им, NumPy очень любят дата-сайентисты.

NumPy часто используют другие библиотеки типа TensorFlow, для внутренних вычислений с тензорами. Библиотека предлагает быстрые универсальные функции для рутинных вычислений, которые сложно делать вручную. NumPy использует функции оптимизированные для работы с многомерными массивами, скорость работы которых сравнима с MATLAB.

Scikit-learn

Scikit-learn, это возможно самая важная библиотека для машинного обучения на Python. После очистки и манипуляций с данными в Pandas или NumPy, Scikit-learn используется для создания моделей машинного обучения. Библиотека предоставляет множество инструментов для предиктивного моделирования и анализа.

Есть много причин использовать Scikit-learn. Например, для создания нескольких типов моделей машинного обучения, с подкреплением и без подкрепления, перекрестной проверки точности моделей и отбора важных признаков.

Gradio

Gradio позволяет создавать и разворачивать веб-приложения для машинного обучения используя всего лишь несколько строк кода. Он служит тем же целям что и Streamlit, или Flask, но быстрее и проще позволяет разворачивать модели.

Основные плюсы Gradio:

    1. Даёт возможность дальнейшей валидации модели. Он позволяет проводить интерактивные тесты различных входных данных модели.
    2. Это хороший способ для проведения демонстраций.
    3. Легко запускать и распространять, потому что веб приложения доступны каждому по ссылке.

TensorFlow

TensorFlow — это одна из самых популярных Python библиотек для создания нейронных сетей. Она использует многомерные массивы, также известные как тензоры, которые позволяют производить несколько операций на одних входных данных.

Благодаря своей многопоточной природе, он может одновременно тренировать несколько нейронных сетей и создавать высокоэффективные и масштабируемые модели.

Keras

Keras в основном применяют для создания моделей глубокого обучения и нейронных сетей. Он использует TensorFlow и Theano и позволяет легко создавать нейронные сети. Из-за того, что Keras генерирует вычислительный граф на сервере, он немного медленнее других библиотек.

SciPy

Отличительная черта этой библиотеки — функции, которые полезны в математике и других науках. Например: статистические функции, функции оптимизации, обработки сигналов. Для решения дифференциальных уравнений и оптимизации он включает в себя функции для нахождения численного решения интегралов. Важные сферы его применения:

  • многомерная обработка изображений;
  • решения преобразований Фурье и дифф. уравнений;
  • благодаря оптимизированным алгоритмам, он может выполнять вычисления линейной алгебры очень эффективно и с высокой надёжностью.

Statsmodels

Statsmodels это отличная библиотека для хардкорной статистики. Она вобрала в себя графические возможности и функции из Matplotlib, для обработки данных использует Pandas, для R подобных формул он использует Pasty, также она использует Numpy и SciPy.

Библиотека используется для создания статистических моделей типа линейной регрессии, и проведения статистических тестов.

Plotly

Plotly это мощный, легкий в использовании инструмент для создания визуализаций, который позволяет с ними взаимодействовать.

Наряду с Plotly существует Dash, который позволяет создавать динамические дэшборды, используя визуализации Plotly. Dash это веб интерфейс для Python, который избавляет от необходимости использовать Js в аналитических веб приложениях, и позволяет запускать их онлайн и офлайн.

Подробнее о визуализации данных с помощью Plotly.

Arrow

Отдельной проблемой для нативного Python является работа с временем. Нужно парсить строки, учитывать часовые пояса, и на всё это уходят многие строки не очень интересного кода. Эту проблему должна решить библиотека Arrow.

Beautifier

У этой библиотеки довольно простая задача — упростить работу с URL’ами и email-адресами. С её помощью вы можете парсить почтовые адреса по доменами и именам пользователей, а URL-адреса — по доменам и различным параметрам (например, UTM’ам или токенам).

Bokeh

Bokeh также использует Grammar of Graphics, однако, в отличии от ggplot, он не портирован с R, а написан на самом Python. Библиотека поддерживает выгрузку в виде объектов JSON, в HTML-документы или интерактивные веб-приложения, равно как и поддерживает передачу данных в реальном времени и в виде потоков.

Codeformyself

Кроме вышеперечисленных курсов, можно найти ряд других предложений, заслуживающих внимания. Так, на CodeForMySelf, предлагается образовательную программу «Обработка и анализ данных на Python. Библиотека Pandas».

Она разбита на четыре основные части и бонус:

  1. Окружение и основы Jupyter Notebook – 6 уроков.
  2. Структура данных Series – 6 уроков.
  3. Структура данных DataFrame – 27 уроков.
  4. Практика работы с Pandas – 15 уроков.
  5. Бонус – Изучение Python. Новичкам и начинающим разбираться с этим языком, изучение курса рекомендуется начинать именно с бонусной части.

В основную часть входит 54 урока, представленных в более 17 часов видео. В бонусе собрано 48 уроков.

Прохождение курса не привязано к временным рамкам. Каждый, кто приобретет его, сможет изучать материал, когда ему будет удобно.

Datacleaner

Этот проект также может принимать на вход данные в DataFrame (как утверждает разработчик, «datacleaner — не что-то магическое, просто взять необработанный текст и автоматически распарсить его он не может»), и затем выбирает строки с пропущенными или некорректными значениями и исправляет их таким образом, каким вы ему скажете (например, заменяет их на средние или медианные значения).

Geoplotlib

Как можно догадаться из названия, Geoplotlib предназначена для работы с картами. Для её работы необходим Pyglet (объектно-ориентированный интерфейс). Так как практически ни одна из остальных библиотек не предлагает API для работы с картами, очень приятно иметь ту, которая специально заточена под них.

Ggplot

Ggplot базируется на ggplot2 (система построения графиков на языке R) и использует принципы Grammar of Graphics. Как следствие, работа с ней сильно отличается от работы с matplotlib. Если верить автору, библиотека не предназначена для создания сложных персонализированных графиков, а ориентирована скорее на простоту.

Gleam

Эта библиотека была написана под вдохновением от пакета Shiny для языка R. Она позволяет превращать результаты анализа данных в интерактивные веб-приложения, используя только Python скрипты, т.е. вам не нужно знать ни HTML, ни CSS, ни JavaScript.

Leather

Создатель Leather, Кристофер Гроскопф, удачно описал своё творение: «Leather — чертёжная библиотека для Python для тех, кому нужен график прямо сейчас, и его не волнует насколько он идеален». Он спроектирован для работы со всеми типами данных и выводит данные в SVG, благодаря чему вы можете масштабировать графики без потери качества (к слову, у нас есть отличная статья о векторных и битовых форматах изображений).

Matplotlib

Matplotlib за более чем 10 лет своего существования уже фактически стала стандартом визуализации на Python. Многие современные библиотеки для построения графиков проектируются для работы совместно с matplotlib. Некоторые библиотеки, например, pandas или Seaborn, представляют из себя обёртки над matplotlib.

Однако вместе с широтой возможностей приходит и сложность в устройстве, и, как следствие, работать с библиотекой тоже не всегда легко. Ещё один минус — оформление в духе 90-х, которое явно не подойдёт для презентаций. Последнее, однако, должен решить релиз 2.0.

Missingno

Если библиотеки для очистки входных данных от пропущенных полей (путём удаления таких записей целиком, или подстановки средних/медианных значений) вам не подходят, то вы можете легко визуализировать полноту данных с помощью Missingno. Библиотека может не только визуализировать данные, но и сортировать их или отбирать в зависимости от корреляций с, скажем, дендограммами.

Plotly

Так же, как Pygal и Bokeh, Plotly адаптирован для работы в интерактивных веб-приложениях. Его уникальные возможности — контурные графики, дендограммы и 3D чертежи.

Prettypandas

DataFrames, конечно, сильный инструмент, но он создаёт не те таблицы, которые вы бы хотели показать своему боссу. PrettyPandas использует pandas Style API, чтобы привести датафреймы в удобоваримый вид.

Productstar

Компания ProductStar предлагает годовой онлайн-курс «Профессия: Аналитик (с 0 до PRO)» с постоянным доступом к материалам. Слушатели освоят профессию аналитик продуктов с нуля. На курсе разбирается специфика профессии, инструменты от Google Analytics, Python и BI-инструментов до Machine Learning и DataScience.

Слушателей курсов ожидают:

  • 60 уроков, разбитых на 12 блоков, представленных в видеолекциях, которые можно прослушать в удобное время;
  • выполнение практических занятий после каждого урока, которые построены на кейсах ведущих компаний;
  • менторская поддержка, позволяющая проходить обучение на удобной скорости;
  • помощь в трудоустройстве, подготовка к собеседованиям (в течение 6 месяцев обучения);
  • полезные связи и общение с одногруппниками, проходящими также этот курс;
  • цифровой сертификат о прохождении курса.

Каждый выпускник школы получает:

  • навыки, необходимые для работы на должности аналитик;
  • проекты для наполнения портфолио, к примеру – выполненный для защиты диплома;
  • интересую работу с достойной оплатой в привлекательной для него компании.

При прохождении курса «Профессия: Аналитик (с 0 до PRO)», слушатели научатся:

  1. Анализировать сайты и трафик, используя данные. На их основе рекомендовать действия, которые помогут изменить стратегию и рекламные кампании.
  2. Пользоваться Google Analytics и Яндекс.Метрика на уровне продвинутого пользователя. В их компетенции будет настройка в Google Analytics и Яндекс.Метрика счетчиков и целей. Создавать собственные отчеты и разбираться в стандартных в Google Analytics и Яндекс.Метрика.
  3. Создавать проекты систем сквозной аналитики, которые позволят отслеживать полный цикл клиента с момента его перехода на веб-ресурс и до совершения покупки, а также выяснять эффективность инвестиций в проекты.
  4. Визуализации данных, что позволит более наглядно демонстрировать динамику их изменений.

Работа аналитика данных с использованием Python достаточно перспективная. Обучиться основам этой специальности, овладеть инструментами и отработать профессиональные навыки можно на специализированных курсах. Будем рады, если статья поможет сделать правильный выбор. Если возникли вопросы – задавайте. В комментариях указывайте, какие курсы проходили вы, их эффективность и надежность.

Pygal

Из основных преимуществ этой библиотеки можно выделить предельную простоту, возможность выгрузки данных в SVG-файлы (аккуратно, при больших объёмах данных SVG, пожалуй, не стоит использовать из-за проблем производительности) и возможность встраивать результат работы в веб-приложения.

Scrubadub

Часто приходится обрабатывать конфиденциальные данные, выдавать которые не стоит (например, если вы работаете в сфере здравоохранения или в сфере финансов). На помощь приходит scrubadub, которая может удалять из списка данных имена, телефоны, URL’и, идентификаторы Skype и многое другое. Естественно, присутствует возможность гибкой настройки того, что именно вы хотите убрать и каким образом.

Seaborn

Как уже было сказано выше, Seaborn — обёртка над matplotlib, привносящая в неё улучшения (главным образом в плане эстетики).

Tabulate

Tabulate позволяет выводить в удобном виде списки списков (или другие iterable структуры из iterable структур), списки (или другие структуры) из словарей), двумерные массивы NumPy, pandas.DataFrame и массивы записей NumPy. Причём выгружать он их может не только в консоль, но и в HTML, PHP или Markdown Extra, что является очень приятным дополнением.

Библиотеки для визуализации данных

Если просматривать страницы Python Package Index, можно найти библиотеки практически для любого отображения данных, от GazeParser‘а для отслеживания движения глаз, до pastalog‘а для отображения развития нейронной сети в реальном времени.

Библиотеки для форматирования и очистки данных

В нашем мире всё запутано и переплетено — то же самое можно сказать и об информации. Недавнее исследование показывает, что очистка данных занимает до 60% времени у специалистов по Data Scienсe. И 57% из них считают, что это самая утомляющая часть работы. Чтобы сделать этот процесс более приятным и быстрым, существует множество библиотек, о которых мы вам и расскажем.

Биннинг в python

Это относится к процессу преобразования числовых переменных в категориальные переменные.

Допустим, мы взяли атрибут «цена» из набора данных. Мы можем разделить его данные на три категории в зависимости от диапазона, а затем обозначить их такими названиями, как низкая цена, средняя цена и высокая цена.

Мы можем получить диапазон, используя метод linspace():

 
bin = np.linspace(min(df["attribute-name"]),max(df["attribute-name"]),4) 
cat_names=["low-price","mid-price","high-price"] 
df["bin_name"]=pd.cut(df["attribute-name"],bin,labels=cat_names) 

Где пройти обучение

Стать аналитиком данных с использованием языка программирования Python сможет каждый желающий, т.к. многие онлайн-школы проводят соответствующие курсы. Предлагаем список компаний, предлагающих подобные образовательные курсы. Выбирайте те проекты, которые вам больше нравятся.

Где учить?

Источник Top 10 Python Libraries for Data Science in 2021

Данные

Тип данных, с которыми мы работаем во время анализа, в основном имеет формат csv (значения, разделенные запятыми). Обычно первая строка в файлах csv представляет собой заголовки.

Доступные пакеты

В пакетах Python доступно множество библиотек, которые могут упростить реализацию без написания длинного кода.

Примеры некоторых пакетов:

  1. Библиотеки научных вычислений, такие как NumPy, Pandas и SciPy.
  2. Библиотеки визуализации, такие как Matplotlib и seaborn.
  3. Библиотеки алгоритмов, такие как scikit-learn и statsmodels.

Зачем нужен python

Анализ данных применяется практически во всех областях экономики: от финансового и IT-сектора до предприятий тяжелой, нефтяной и газовой промышленности. Даже в сельском хозяйстве не обойтись без грамотного анализа данных.

Во всем мире постоянно растет объем информации. Все объекты хозяйствования, в том числе магазины, маркетплейсы, платежные системы, банки накапливают огромные массивы данных. Чтобы извлечь из них пользу, выявить тенденции, закономерности, составить прогнозы и выстроить бизнес- и финансовые модели, все эти данные необходимо собрать, систематизировать, проанализировать и интерпретировать.

Как утверждает GitHub, среди современных языков программирования Python находится в тройке лидеров. Владение этим языком требуется на должности:

  • аналитика – в 84% вакансиях. По данным российского подразделения группы компаний HeadHunter, ежемесячно предлагается более 1000 вакансий на должность аналитика, владеющего Python;
  • связанные с Data Science – в 100% вакансий.

Популярность Python легко объяснима. Аналитики предпочитают использовать в работе этот язык, потому что он помогает:

  • автоматизировать сбор данных;
  • наладить обработку данных;
  • увеличивать скорость анализа;
  • воплощать в анализ абсолютно новые подходы.

Так, благодаря использованию Python стало возможным решение определенных задач, с применением обучения нейросетей.

Импорт и экспорт наборов данных

Две важные вещи, о которых мы должны позаботиться при импорте наборов данных:

  1. Формат – это способ кодирования файла. Примеры известных форматов: .csv, .xlsx, .json и т. д.
  2. Путь к файлу. Путь к файлу указывает на расположение файла, в котором он хранится. Он может быть доступен либо на любом из дисководов, либо в каком-либо онлайн-источнике.

Пример –

 
import pandas as pd 
path=" " 
df = pd.read_csv(path) 

Если набор данных не содержит заголовка, мы можем указать его следующим образом:

 
df = pd.read_csv(path,header=None) 

Чтобы просмотреть первые пять и последние пять строк набора данных, мы можем использовать df.head() и df.tail() соответственно.

Давайте посмотрим, как мы можем экспортировать данные, если у нас есть файл в формате .csv:

 
path = " " 
df.to_excel(path) 

Инструменты машинного обучения

— решение с большим количеством возможностей по машинному обучению, с фокусировкой на Support Vector Machines (SVM). Написан он на С . Shogun предлагает широкий спектр унифицированных методов machine learning, в основе которых — надежные и доступные пониманию алгоритмы.

Shogun качественно задокументирован. Из недостатков можно назвать относительную сложность работы с API. Распространяется бесплатно.

Keras — высокоуровневый API нейросетей, предоставляющий библиотеку глубокого обучения для Python. Это один из лучших инструментов для тех, кто начинает свой путь в качестве специалиста по машинному обучению. По сравнению с другими библиотеками Keras гораздо более понятен. С ним могут работать такие популярные фреймворки Python, как TensorFlow, CNTK или Theano.

4 основных принципа, лежащих в основе философии Keras, — дружественность пользователю, модульность, расширяемость и совместимость с Python. Из недостатков можно назвать относительно медленную скорость работы по сравнению с другими библиотеками.

Scikit-Learn — open-source инструмент для дата-майнинга и анализа. Его можно использовать и в data-science. API инструмента удобный и практичный, его можно использовать для создания большого количества сервисов. Одно из главных достоинств — скорость работы:

Pattern — модуль веб-майнинга, который предоставляет возможности для сбора данных, обработки языка, машинного обучения, анализа сети и визуализаций разного рода. Он отлично задокументирован и поставляется с 50 кейсами, а также 350 юнит-тестами. И он бесплатен!

Theano назван в честь древнегреческого философа и математика, давшего миру много полезного. Основные функции Theano — интеграция с NumPy, прозрачное использование ресурсов GPU, скорость и стабильность работы, самоверификация, генерация динамического С-кода.

Использование groupby

Метод groupby() pandas может применяться к категориальным переменным. Он группирует подмножества по разным категориям. Он может включать одну или несколько переменных.

Давайте посмотрим на пример, который поможет нам понять, как его можно использовать в Python:

 
df_att=df[['attribute1', 'attribute2', 'attribute3']] 
df_g=df_att.groupby(['attribute1', 'attribute2'], as_index=False).mean() 
df_g 

Использование визуализации для оценки нашей модели

Создание графиков является хорошей практикой, поскольку они показывают силу корреляции и то, является ли направление связи положительным или отрицательным.

Давайте посмотрим на различные графики, которые могут помочь нам оценить нашу модель.

1. Использование графика регрессии

import seaborn as sns  
sns.regplot(x="attribute1",y="attribute2",data=df)  
plt.ylim(0,)

2. Использование остаточного графика

import seaborn as sns  
sns.residplot(df["attribute1"],df["attribute2"])

А как мы можем оценить нашу модель численно? Вот два способа сделать это:

1. Среднеквадратическая ошибка (MSE)

Этот метод берет разницу между фактическим и прогнозируемым значением, возводит ее в квадрат, а затем, наконец, вычисляет их среднее значение.

Мы можем реализовать то же самое в Python, используя:

from sklearn.metrics   
import mean_squared_error  
mean_squared_error(df['target-variable'],Y_predict_simple_fit)

2. R-квадрат

R-квадрат также известен как коэффициент детерминации. Он показывает близость данных с подобранной линией регрессии. Его можно использовать в Python с помощью метода score().

X=df["attribute-1"]  
Y=df["attribute-2"]  
lm.fit(X,Y)  
lm.score(X,Y)

Мы должны позаботиться о следующих вещах, когда мы оцениваем модель:

  • Использование визуализации
  • Использование численных методов оценки.

Как оценить модель?

Оценка нашей модели является неотъемлемым элементом, поскольку она показывает, насколько точно наши данные соответствуют модели. Теперь мы обсудим, как мы можем использовать данные обучения для прогнозирования результатов.

Основная идея состоит в том, чтобы разделить наш набор данных на обучение и тестирование. Набор обучающих данных используется для построения нашей модели, а набор тестовых данных используется для оценки производительности нашей модели.

Его можно реализовать на Python, используя:

from sklearn.model_selection import train_test_split  
_train,y_train,x_test,y_test=train_test_split(x_data,y_data,test_size=' ',random_state=' ') 

Overfitting — это состояние, когда модель достаточно проста для соответствия данным.

Underfitting — это состояние, когда модель легко подстраивает коэффициент шума, а не функцию.

from sklearn.linear_model import Ridge  
RModel=Ridge(alpha=0.1)  
RModel.fit(X,Y)  
Yp=RModel.predict(X)  

Как преобразовать категориальные переменные в числовые?

Перейдем к процессу, называемому «One-Hot Encoding», и допустим, что есть атрибут, который содержит категориальные значения. Мы сделаем фиктивные переменные из возможных и присвоим им 0 или 1 в зависимости от их появления в атрибуте.

Чтобы преобразовать категориальные переменные в фиктивные переменные 0 или 1, мы будем использовать:

 
pandas.get_dummies(df["attribute-name"]) 
This will generate the expected results. 

Как продолжить форматирование данных?

Это относится к процессу приведения данных в понятный формат. Например – изменение имени переменной, чтобы оно было понятным.

Как разработать модель?

Во-первых, давайте разберемся, что такое модель?

Модель может относиться к уравнению, которое помогает нам предсказывать результаты. Линейная регрессия. Для прогнозирования используется только одна независимая переменная.

Множественная регрессия — для прогнозирования используются несколько независимых переменных. Уравнение простой линейной регрессии можно представить в виде:

у=b0x b1

Здесь,

  • y-зависимая переменная
  • х – независимая переменная
  • b0-наклон
  • b1-перехват

Чтобы реализовать линейную регрессию в Python-

from sklearn.linear_model import LinearRegression  
lm=LinearRegression()  
X=df["attribute-name1"]  
Y=df["attribute-name1"]  
lm.fit(X,Y)  
yp=lm.predict(X)

Корреляция

Корреляция измеряет масштаб взаимозависимости двух переменных.

Визуальная идея проверки в том, чтоб узнать какая корреляция существует между двумя переменными. Мы можем построить график и интерпретировать, как повышение значения одного атрибута влияет на другой атрибут. Что касается статистики, мы можем получить корреляцию с помощью корреляции Пирсона. Это даст нам коэффициент корреляции и P-значение.

Мы можем использовать его в нашем фрагменте кода, используя пакет scipy stat.

Допустим, мы хотим вычислить корреляцию между двумя атрибутами, атрибутом1 и атрибутом2-

 pearson_coef,p_value=stats.pearsonr(df["attribute1"],df["attribute2"]).

Далее, чтобы проверить корреляцию между всеми переменными, мы можем создать тепловую карту.

Нетология

Компания Нетология, специализирующаяся на онлайн-образовании, предлагает пройти курс обучения «Python для анализа данных». Продолжительность курса – 4 месяца. Оно проходит в формате видеолекций, вебинаров, выполнения практических заданий и экспертной поддержки специалистов компании.

Образовательная программа от Нетологии основана на лучших кейсах, с применением передовой практики и включает:

  • 30 теоретических занятий в формате видеолекций;
  • вебинары, предполагающие живое общение с практикующими специалистами, экспертами в различных отраслях и работающими в крупных компаниях;
  • изучение 10 библиотек Python для использования в работе;
  • более 20 практических занятий, основная цель которых – отработка навыков и полученных знаний. Практика осуществляется на реальных кейсах с применением тех рабочих инструментов, с которыми работают аналитики. Включает 2 лабораторные работы и обратную связь от экспертов. На лабораторных работах и при подготовке диплома – решение больших, комплексных задач;
  • экспертную поддержку специалистов;
  • получение диплома установленного образца;

Кроме целенаправленного прохождения курса, его можно пройти в рамках обучения профессиям:

  • аналитика данных;
  • маркетолога-аналитика;
  • Data Scientist;
  • Data инженер с нуля до PRO.

Прохождение курса поможет:

  • стать более автономным и в работе с данными перестать зависеть от разработчиков, научиться понимать специалистов, пишущих программы;
  • научиться автоматизировать рутинные процессы и задачи, ощутить прелесть оптимизации процессов, использовать освободившееся время для решения новых задач;
  • получить доступ к огромному пласту данных, научившись парсить сайты. Это поможет замечать и получать информацию там, где раньше ее просто не замечали;
  • с легкостью перейти в Data Science и начать строить там карьеру;
  • научиться подготавливать данные для алгоритмов и использовать готовые решения, придавая смысл сырой информации;
  • находить в данных новые инсайты, взаимосвязи, тенденции, а затем их интерпретировать, чтобы улучшить показатели бизнеса.

Прохождение программы будет полезным:

  • аналитикам;
  • продакт-менеджерам;
  • разработчикам.

Организаторы курса утверждают, что он будет жестким и непростым. Однако обещают, что в ходе его прохождения слушатели:

  • овладеют супервозможностями Python, получат инструменты, а также отработают их при выполнении поставленных задач. Благодаря персональной поддержки, каждый слушатель получит максимам от прохождения столь интенсивного процесса обучения;
  • прокачают важные навыки.

Тем, кто еще сомневается, организаторы дают гарантию возврата денег в течение трех первых занятий.

Нормализация данных

Признаки, присутствующие в наборе данных, имеют значения, которые могут привести к смещенному прогнозу. Следовательно, мы должны довести их до сопоставимого диапазона.

Чтобы сделать это, мы можем использовать следующие методы для атрибута:

  1. Простое масштабирование функции Xn = Xold / Xmax.
  2. Мин-макс подход Xn = Xold-Xmin / Xmax-Xmin.
  3. Z-оценка Xn = Xold-µ / Ꝺ, где µ – среднее значение, Ꝺ-стандартное отклонение.

Связь между двумя категориальными переменными

Связь между двумя категориальными переменными можно рассчитать с помощью метода хи-квадрат.

scipy.stats.chi2_contingency(cont_table, correction=True)

Статистика

Мы можем узнать статистическую сводку нашего набора данных, используя метод describe(). Его можно использовать как df.describe(). Категориальные переменные можно суммировать с помощью метода value_counts().

Финансовая сторона вопроса

Говоря о преимуществах работы аналитика данных, работающего с Python, не стоит забывать и о финансовой стороне. Как сказано выше, аналитики, владеющие им, достаточно востребованы в крупном и среднем бизнесе. Особый спрос на них – в отраслях и проектах, имеющих непосредственное отношение к IT и Digital.

Средняя зарплата аналитиков в разных городах России составляет:

  • от 60 тыс. рублей – для стажеров и Junior-специалистов;
  • от 130 тыс. рублей – для специалистов с опытом.

Для кого-то такие финансовые возможности становятся решающим фактором перехода на работу с Python.

Дополнительный анализ:  Обязанность государства по взысканию заработной платы
Оцените статью
Аналитик-эксперт
Добавить комментарий