Hoewel bij elk project de context van elk bedrijf en de eisen van de klanten van elkaar verschillen is het gewoon zo dat bijna elke keer dat we het over data-analyse hebben, dezelfde programmeertaal naar voren komt: Python.
Python is een zeer veelzijdige programmeertaal die veel wordt gebruikt in data-analyse vanwege de eenvoud en uitgebreide bibliotheekondersteuning. Data-analisten gebruiken bijvoorbeeld Python-bibliotheken zoals Pandas voor gegevensmanipulatie, NumPy voor numerieke berekeningen, en Matplotlib of Seaborn voor datavisualisatie. Een praktisch voorbeeld is het gebruik van Pandas om een dataset schoon te maken en voor te verwerken voordat machine learning-algoritmen worden toegepast voor voorspellende analyse.
In de loop der jaren is Python naar voren gekomen als de belangrijkste programmeerbron voor de ontwikkeling van tools die de analyse, behandeling en verwerking van gegevens mogelijk maken. En daarom is het geen verrassing dat in een wereld waar Big Data steeds belangrijker wordt, het leren van Python een hogere prioriteit krijgt voor degenen die de wereld van data-analyse willen betreden.
Volgens een enquête van Stack Overflow is Python de meest populaire programmeertaal onder data-professionals, waarbij meer dan 80% van de respondenten het gebruikt voor data-analyse. Python's uitgebreide bibliotheken en gemeenschapssteun maken het een essentieel hulpmiddel voor datawetenschappers en analisten.
Inzicht in Data-analyse met Python
Hoewel er andere programmeertalen zijn die ook aan populariteit hebben gewonnen in de sector, is het onmiskenbaar dat er veel argumenten zijn om Python te leren als je interesse hebt in het data-veld:
Een van de belangrijkste voordelen is hoe eenvoudig het is om te leren; iedereen met minimale programmeerkennis kan de basisprincipes van deze taal zonder problemen leren.
Tijdens het leerproces zul je nog meer voordelen ontdekken, zoals de veelzijdigheid en reproduceerbaarheid ervan.
Niet alleen kun je een veelheid aan taken uitvoeren, maar code geschreven in Python kan op elk platform worden uitgevoerd.
Daarnaast heeft Python een grote ontwikkelingsgemeenschap, wat ervoor zorgt dat nieuwe functionaliteiten en scripts snel ontwikkeld worden.
Bovendien is het open source en gratis, wat programmeurs aanmoedigt om verschillende oplossingen te onderzoeken, diverse verbeteringen te integreren en nieuwe functies te ontwikkelen.
Nu je de basisprincipes onder de knie hebt, laten we dieper ingaan op enkele van de meest brandende vragen rondom Python en het gebruik ervan in data.
Moet ik Python of R leren voor Data-analyse?
Een van de belangrijkste concurrenten van Python die een mogelijke paradigmaverschuiving in de Big Data-industrie leek aan te geven, was R, een programmeertaal die ook vrij veelzijdig is, maar er niet helemaal in slaagde de strijd te winnen van zijn belangrijkste tegenstander:
Een van de sterke punten van R was datavisualisatie, een gebied waarin Python nog niet zo ver gevorderd was.
R had een breed scala aan grafische bibliotheken die gebruikers in staat stelden de geanalyseerde data op een duidelijke en eenvoudige manier weer te geven.
Dankzij de gezamenlijke inspanningen van toegewijde Python-ontwikkelaars is Python echter bijgewerkt om pakketten en bibliotheken zoals Seaborn en Plotly aan te bieden.
Welke Python-bibliotheken moet ik leren?
Wat elke programmeur die deze markt wil betreden duidelijk moet zijn, is dat je niet alleen Python moet leren, maar dat je het ook in de praktijk moet brengen in Big Data. Zoals sommige ervaren ontwikkelaars die al in het veld werken zullen zeggen; hoewel het nuttig is om de principes van deze taal te leren, is het het beste om de gebruikte middelen zorgvuldig te selecteren, zodat het leren gestuurd kan worden richting data-analyse. Als je niet goed kiest, zou je uiteindelijk andere toepassingen die deze taal kent kunnen leren, zoals programmeren, de ontwikkeling van websites of andere afgeleide toepassingen.
Hier zijn de Python-bibliotheken die het meest worden gebruikt voor gegevensanalyse:
Pandas voor Gegevensmanipulatie
Laat je niet misleiden door de naam. Naast het delen van zijn naam met een schattig dier, is de Pandas-bibliotheek een van de meest veelzijdigste en sterkste en daarom de favoriet van veel data-analisten.
Deze open source-bibliotheek heeft een eigenzinnige manier van werken. Er is een reeks gegevens (CSV-indeling, TSV- of SQL-database) nodig en er wordt een Python-object met rijen en kolommen gemaakt, een "dataframe" genoemd. Het resultaat van deze transformatie is een tabel met een structuur die sterk lijkt op die van statistische software, zoals Excel. Dat is de reden waarom Pandas een van de meest gebruikte bibliotheken is, omdat het uiterst eenvoudig is om mee te werken.
Wil je de basiskennis van Pandas oefenen en leren? Probeer deze startoefeningen. Ben je al bekend met de bibliotheek en wil je de kwalitatieve sprong maken in data-analyse? Download dan dit "spiekbriefje" om de belangrijkste formules en functies te onthouden.
Foto: Shiksha.com
NumPy
NumPy is een Python-pakket dat afkomstig is van de term "Numerical Python". Het is verreweg de beste bibliotheek voor het toepassen van wetenschappelijke informatica. Kortom, het biedt krachtige datastructuren, je kan multidimensionale arrays implementeren en complexere berekeningen met arrays uitvoeren.
Matplotlib
Als het gaat om het maken van afbeeldingen van hoge kwaliteit die meteen gepubliceerd kunnen worden, is het Matplotlib-pakket meestal de juiste keuze. Het ondersteunt ook een breed scala aan raster- en vectorafbeeldingen, zoals PNG, EPS, PDF en SVG.
De verschillende functies van Matplotlib helpen je de informatie in jouw analyses op een meer begrijpelijke manier te presenteren. Het geheim is om het weergaveformaat aan te passen aan het type publiek. Je bevindingen presenteren aan het managementteam is niet hetzelfde als ze presenteren aan je collega's van de analyse-afdeling.
Wil je leren hoe je deze grafiek kunt maken met Matplotlib, samen met 49 andere soorten visualisaties? Bekijk dit artikel.
Leer Python voor gegevensanalyse
Dus zoals we al hebben vermeld, gaat het niet alleen om het leren van Python, maar om het richten op de taken die je interesseren. Je moet duidelijk voor ogen hebben in welke wereld je je begeeft (in dit geval data-analyse). Als dat het geval is, kun je, net als bij elke andere programmeertaal of technologie, je eigen onderzoek doen, of je kunt kiezen voor tech-bootcamps waar je niet alleen meer middelen hebt, maar ook meer ondersteuning krijgt om werk te vinden in de data-sector.
Een alternatief is Ironhack's Data Science and Machine Learning Bootcamp, waar je leert werken met Python en ook met bibliotheken zoals Pandas of NumPy die je helpen de nodige vaardigheden te verwerven om aan de slag te gaan in de tech-industrie als data-analist of wetenschapper.
Hoe te starten met data-analyse met Python
Installeer Python en Vereiste Bibliotheken: Gebruik pakketbeheerders zoals pip om Python en essentiële bibliotheken zoals Pandas, NumPy en Matplotlib te installeren.
Begrijp Gegevensstructuren: Leer over gegevensstructuren in Python, zoals lijsten, arrays en DataFrames.
Gegevens Schoonmaken en Voorbewerken: Gebruik Pandas voor gegevensschoonmaakstaken zoals het omgaan met ontbrekende waarden en datatransformatie.
Gegevensvisualisatie: Maak visualisaties met Matplotlib en Seaborn om trends en patronen in de data te identificeren.
Toepassen van Machine Learning: Gebruik bibliotheken zoals Scikit-learn om machine learning-modellen te bouwen en te evalueren op je dataset.
Auteur:
Juliette Carreiro is een tech-schrijver met twee jaar ervaring in het schrijven van diepgaande artikelen voor Ironhack. Ze behandelt alles, van loopbaantips en het navigeren op de carrièreladder, tot de toekomstige impact van AI in de wereldwijde tech-sector. Juliette is de go-to persoon voor Ironhack’s gemeenschap van aspirerende tech-professionals.
