Es stimmt, dass die Anforderungen von Unternehmen und Kunden je nach Projekt variieren. Doch fast jedes Mal, wenn wir über Datenanalyse sprechen, taucht dieselbe Programmiersprache auf: Python.
Python ist eine äußerst vielseitige Programmiersprache, die in der Datenanalyse weit verbreitet ist, vor allem wegen ihrer Einfachheit und der umfangreichen Bibliotheksunterstützung. Datenanalysten verwenden beispielsweise Bibliotheken wie Pandas für die Datenmanipulation, NumPy für numerische Berechnungen und Matplotlib oder Seaborn für die Datenvisualisierung. Ein praktisches Beispiel ist die Verwendung von Pandas zum Bereinigen und Vorverarbeiten eines Datensatzes, bevor maschinelle Lernalgorithmen für prädiktive Analysen angewendet werden.
Im Laufe der Jahre hat sich Python als das Hauptwerkzeug für die Entwicklung von Tools zur Analyse, Behandlung und Verarbeitung von Daten etabliert. Daher ist es wenig überraschend, dass das Erlernen von Python in einer Welt, in der Big Data immer wichtiger wird, zu einer höheren Priorität für diejenigen geworden ist, die in die Welt der Datenanalyse eintreten möchten.
Die Bedeutung von Python laut Stack Overflow
Laut einer Umfrage von Stack Overflow ist Python die beliebteste Programmiersprache unter Datenexperten, wobei über 80 % der Befragten sie für die Datenanalyse nutzen. Die umfangreichen Bibliotheken und die Community-Unterstützung machen Python zu einem unverzichtbaren Werkzeug für Datenwissenschaftler und Analysten.
Datenanalyse mit Python Verstehen
Obwohl es andere Programmiersprachen gibt, die ebenfalls in diesem Bereich an Bedeutung gewonnen haben, ist es unbestreitbar, dass viele Argumente für das Erlernen von Python sprechen, wenn du dich für Daten interessierst:
Hauptvorteile von Python
Einfach zu lernen: Einer der größten Vorteile ist, wie einfach es zu erlernen ist; jeder mit minimalen Programmierkenntnissen kann die Prinzipien dieser Sprache problemlos erlernen.
Vielseitigkeit und Reproduzierbarkeit: Im Laufe des Lernens wirst du weitere Vorteile entdecken, wie beispielsweise die Vielseitigkeit und Reproduzierbarkeit von Python.
Aufgabenvielfalt: Python ermöglicht das Ausführen einer Vielzahl von Aufgaben.
Plattformunabhängigkeit: Ein in Python geschriebenes Stück Code kann auf jeder Plattform ausgeführt werden.
Große Entwicklergemeinschaft: Python hat auch eine breite Entwicklergemeinschaft, was es ermöglicht, schnell neue Funktionen und Skripte zu entwickeln.
Open Source: Python ist quelloffen und kostenlos. Programmierer werden ermutigt, verschiedene Lösungen zu erforschen, Verbesserungen einzubauen und neue Funktionen zu entwickeln.
Jetzt, da du die Grundlagen verstanden hast, lass uns einige der wichtigsten Fragen rund um Python und seine Anwendung in der Datenanalyse untersuchen.
Sollte ich Python oder R für Datenanalyse lernen?
Datenvisualisierung: Eine der Stärken von R war die Datenvisualisierung, ein Bereich, in dem Python anfangs nicht so fortgeschritten war.
Vielzahl an Bibliotheken: R bot eine breite Palette an Grafikbibliotheken, die es den Benutzern ermöglichten, analysierte Daten klar und einfach darzustellen.
Entwicklungen in Python
Fazit
Während R durch seine starke Datenvisualisierung beeindruckte, hat Python durch kontinuierliche Verbesserungen und eine engagierte Community aufgeholt und bietet jetzt ebenfalls mächtige Tools zur Datenvisualisierung. Die Wahl zwischen Python und R hängt daher von deinen spezifischen Anforderungen und Vorlieben ab, aber Python hat sich als vielseitige und weit verbreitete Wahl etabliert.
Foto von Hitesh Choudhary auf Unsplash
Welche Python-Bibliotheken Solltest Du Lernen?
Das Lernen von Python ist nur der erste Schritt auf dem Weg zu einem Job in der Technikbranche. Einige erfahrene Entwickler, die bereits in diesem Bereich arbeiten, werden dir sagen, dass es zwar hilfreich ist, die Grundlagen dieser Sprache zu lernen, aber die beste Vorgehensweise ist, die genutzten Ressourcen sorgfältig auszuwählen, um das Lernen auf Datenanalyse auszurichten. Wenn du nicht richtig wählst, könntest du dich in andere Bereiche wie Programmierung, Webentwicklung, Softwaretechnik oder jede andere Anwendung, die Python bietet (und das sind viele!), einarbeiten.
Wenn du also wirklich darauf aus bist, Python für deine Datenkarriere zu nutzen, sind die am häufigsten verwendeten Python-Bibliotheken für die Datenanalyse:
Pandas für Datenmanipulation
Lass dich nicht vom Namen täuschen – neben dem Teilen seines Namens mit einem niedlichen Tier ist die Pandas-Bibliothek eine der vielseitigsten und robustesten und daher die Favoritin vieler Datenanalysten.
Diese Open-Source-Bibliothek hat eine besondere Arbeitsweise, bei der sie eine Reihe von Daten (CSV-Format, TSV oder SQL-Datenbank) nimmt und ein Python-Objekt mit Zeilen und Spalten erstellt, das als „DataFrame“ bezeichnet wird. Das Ergebnis dieser Transformation ist eine Tabelle mit einer Struktur, die der einer statistischen Software wie Excel sehr ähnlich ist. Daher ist Pandas eine der am häufigsten verwendeten Bibliotheken, da sie extrem einfach zu handhaben ist.
Möchtest du die Grundkenntnisse von Pandas üben und lernen? Probier diese anfängerfreundlichen Übungen aus.
Bist du bereits mit der Bibliothek vertraut und möchtest den qualitativen Sprung in der Datenanalyse machen? Lade dieses „Cheat Sheet“ herunter, um dich an die wichtigsten Formeln und Funktionen zu erinnern.
Source: Shiksha.com
NumPy
NumPy ist ein Python-Paket, das vom Begriff „Numerical Python“ stammt. Es ist mit Abstand die beste Bibliothek für wissenschaftliches Rechnen und bietet leistungsstarke Datenstrukturen, mit denen du mehrdimensionale Arrays implementieren und komplexere Berechnungen mit Arrays durchführen kannst.
Matplotlib
Wenn es darum geht, hochqualitative, veröffentlichungsfertige Grafiken zu erstellen, ist das Matplotlib-Paket in der Regel die richtige Wahl. Es unterstützt auch eine breite Palette von Raster- und Vektorgrafiken wie PNG, EPS, PDF und SVG.
Die verschiedenen Funktionen von Matplotlib helfen dir, die in deinen Analysen enthaltenen Informationen auf verständlichere Weise zu präsentieren. Der Schlüssel liegt darin, das Anzeigeformat an die Zielgruppe anzupassen; deine Ergebnisse vor dem Management zu präsentieren ist nicht dasselbe wie vor deinen Kollegen im Analysebereic.
Möchtest du lernen, wie du mit Matplotlib dieses Diagramm zusammen mit 49 anderen Visualisierungsarten erstellst? Schau dir diesen Artikel an
Python Lernen für Datenanalyse
Wie bereits erwähnt, geht es nicht nur darum, Python zu lernen, sondern auch darum, es auf die Aufgaben auszurichten, die dich interessieren. Du musst dir über den Bereich, dem du dich widmest (in diesem Fall die Datenanalyse), im Klaren sein. Wenn dies der Fall ist, kannst du, wie bei jeder anderen Programmiersprache oder Technologie, deine eigenen Nachforschungen anstellen oder dich für Tech-Bootcamps entscheiden, bei denen du nicht nur mehr Ressourcen, sondern auch mehr Unterstützung findest, um in der Datenbranche Arbeit zu finden.
Eine Alternative ist Ironhacks Data Analytics oder Data Science and Machine Learning Bootcamp, bei dem du nicht nur lernst, mit Python zu arbeiten, sondern auch mit Bibliotheken wie Pandas oder NumPy, die dir helfen, die notwendigen Fähigkeiten zu erwerben, um als Datenanalyst oder Wissenschaftler in die Tech-Branche einzusteigen.
So Startest Du mit der Datenanalyse mit Python
Installiere Python und die erforderlichen Bibliotheken: Verwende Paketmanager wie pip, um Python und wesentliche Bibliotheken wie Pandas, NumPy und Matplotlib zu installieren.
Verstehe Datenstrukturen: Lerne über Datenstrukturen in Python, wie Listen, Arrays und DataFrames.
Datenbereinigung und -vorverarbeitung: Nutze Pandas für Datenbereinigungsaufgaben, wie den Umgang mit fehlenden Werten und Datenumwandlungen.
Datenvisualisierung: Erstelle Visualisierungen mit Matplotlib und Seaborn, um Trends und Muster in den Daten zu erkennen.
Anwendung von Machine Learning: Nutze Bibliotheken wie Scikit-learn, um Machine-Learning-Modelle auf deinem Datensatz zu erstellen und zu evaluieren.
Foto von Kevin Canlas auf Unsplash
Über die Autorin:
Juliette Carreiro ist eine Technik-Autorin mit zwei Jahren Erfahrung im Verfassen ausführlicher Artikel für Ironhack. Sie deckt alles ab, von Karriereberatung und dem Navigieren auf der Jobleiter bis hin zu den zukünftigen Auswirkungen von KI im globalen Technologiebereich. Juliette ist die Anlaufstelle für Ironhacks Gemeinschaft von aufstrebenden Technikprofis.
