Auch wenn sich bei jedem Projekt der jeweilige Firmenkontext und die Anforderungen der Kunden voneinander unterscheiden, ist es dennoch so, dass fast jedes Mal, wenn wir über Datenanalyse sprechen, die gleiche Programmiersprache auftaucht: Python.
Im Laufe der Jahre hat sich Python zur wichtigsten Programmiersprache für die Entwicklung von Tools für Analyse, Aufbereitung und Verarbeitung von Daten entwickelt. Und es ist keine Überraschung, dass in einer Welt, in der Big Data für Unternehmen immer mehr an Bedeutung gewinnt, das Erlernen von Python für alle, die in die Welt der Datenanalyse einsteigen wollen, eine höhere Priorität erhält.
Es gibt zwar auch andere Programmiersprachen, die sich in diesem Sektor behaupten, doch die Argumente für Python in der Branche der Datenanalyse sind zweifellos in der Überzahl. Einer der Hauptvorteile ist die einfache Erlernbarkeit der Sprache. Jeder, der über minimale Programmierkenntnisse verfügt, kann die Grundlagen dieser Sprache problemlos erlernen. Mit zunehmendem Lernfortschritt erkennt man weitere Vorteile wie die Vielseitigkeit und Reproduzierbarkeit. So lassen sich damit nicht nur eine Vielzahl von Aufgaben erledigen, vielmehr kann ein Stück Code, ein in Python geschriebenes Skript, auf jeder Plattform abgespielt werden.
Hinzu kommt, dass diese Programmiersprache, die den Big-Data-Sektor dominiert, über eine große Entwicklergemeinschaft verfügt. Dadurch kann sie sich bei der Entwicklung neuer Funktionalitäten und Skripte sehr schnell weiterentwickeln. Da sie, wie Javascript und viele andere, Open Source und frei verfügbar ist, werden die Programmierer angeregt, verschiedene Lösungen zu untersuchen, diverse Verbesserungen vorzunehmen und neue Funktionen zu entwickeln, um sie in neue Anwendungen wie Machine Learning oder Devops einzubinden.
Python vs R
Einer der Hauptkonkurrenten von Python, der auf einen möglichen Paradigmenwechsel in der Big-Data-Branche hinzudeuten schien, war R - eine Programmiersprache, die ebenfalls zahlreiche Vorteile hat, den Kampf gegen ihren Hauptkontrahenten aber nicht ganz für sich entscheiden konnte. Eine der Stärken von R war die Datenvisualisierung, ein Bereich, in dem Python nicht ganz so weit fortgeschritten war. R verfügte über eine Vielzahl von Grafikbibliotheken, die es den Benutzern ermöglichten, die analysierten Daten auf klare und einfache Weise darzustellen. Dank der gemeinsamen Anstrengungen engagierter Python-Entwickler wurde die Sprache jedoch aktualisiert und bietet nun Pakete und Bibliotheken wie Seaborn oder Plotly.
Eine weitere Debatte, die zwischen Python und R geführt wurde, betraf die Ausführungsgeschwindigkeit, denn Experten behaupteten, dass die Ausführungszeiten der ersten Sprache kürzer seien als die der zweiten, welche als etwas langsamer angesehen wurde. Andere argumentierten jedoch, dass dies auf die Bibliotheken zurückzuführen sei, mit denen sie arbeiteten, und dass dies daher kein zu berücksichtigender Faktor sei.
Welche Python-Bibliotheken sollte ich lernen?
Jeder Programmierer, der in diesen Markt einsteigen will, sollte sich darüber im Klaren sein, dass es nicht ausreicht, Python zu lernen, sondern dass man sie auch in die Praxis von Big Data umsetzen muss. Wie einige erfahrene Entwickler mit vorhandener Arbeitserfahrung sagen, ist das Erlernen der Grundlagen dieser Sprache zwar hilfreich, aber das beste Szenario ist die sorgfältige Auswahl der verwendeten Ressourcen, um das Lernen in Richtung Datenanalyse zu lenken. Wenn man nicht die richtige Wahl trifft, kann es passieren, dass man andere Bereiche wie Programmierung, Entwicklung von Websites oder abgeleitete Anwendungen erlernt, die diese Sprache bietet.
Die für die Datenanalyse am häufigsten verwendeten Python-Bibliotheken sind:
Pandas
Lasst euch von dem Namen nicht täuschen. Abgesehen davon, dass sie sich den Namen mit einem niedlichen Tier teilt, ist die Pandas-Bibliothek eine der vielseitigsten und robustesten und daher der Favorit vieler Datenanalysten.
Diese Open-Source-Bibliothek hat eine besondere Funktionsweise: Sie nimmt eine Reihe von Daten (CSV-Format, TSV oder SQL-Datenbank) und erstellt ein Python-Objekt mit Zeilen und Spalten, das als " Dataframe" bezeichnet wird. Das Ergebnis dieser Umwandlung ist eine Tabelle mit einer Struktur, die der einer Statistiksoftware wie Excel sehr ähnlich ist. Aus diesem Grund ist Pandas eine der am häufigsten verwendeten Bibliotheken, weil es extrem einfach ist, mit ihr zu arbeiten.
Manipulating dataframes with Pandas
Willst du den Umgang mit Pandas üben und die Grundlagen erlernen? Probiere diese Einführungsübungen aus. Du bist bereits mit der Bibliothek vertraut und möchtest den qualitativen Sprung in der Datenanalyse machen? Dann lade dir diesen "Spickzettel" herunter, um dir die wichtigsten Formeln und Funktionen zu merken.
NumPy
NumPy ist ein Python-Paket, das von dem Begriff "Numerical Python" abstammt. Es ist bei weitem die beste Bibliothek für die Anwendung wissenschaftlicher Berechnungen. Kurz gesagt, es bietet leistungsstarke Datenstrukturen, man kann mehrdimensionale Arrays implementieren und komplexere Berechnungen mit Arrays durchführen.
Multiplying matrices with NumPy
Matplotlib
Wenn es um die Erstellung hochwertiger, veröffentlichungsfertiger Grafiken geht, ist das Matplotlib Paket in der Regel die richtige Wahl. Es unterstützt eine breite Palette von Raster- und Vektorgrafiken, wie PNG, EPS, PDF und SVG.
Die verschiedenen Funktionen von Matplotlib helfen dabei, die in den Analysen enthaltenen Informationen verständlicher darzustellen. Der Schlüssel liegt darin, das Darstellungsformat an die Art der Zielgruppe anzupassen. Die Präsentation der Ergebnisse vor dem Managementteam ist nicht dasselbe wie die Präsentation vor den Kollegen in der Analyseabteilung.
Stacked bar chart of brand cast by car type
Learn Python for Data Analysis
Wie bereits erwähnt, geht es nicht nur darum, Python zu lernen, sondern auch darum, es auf die Aufgaben auszurichten, an denen man interessiert ist. Du musst dir darüber im Klaren sein, welcher Welt du dich widmest. In diesem Fall: Datenanalyse. Wenn dies der Fall ist, kannst du, wie bei jeder anderen Programmiersprache oder Technologie, auf eigene Faust recherchieren oder dich für eine Programmierschule entscheiden. Dort hast du nicht nur mehr Ressourcen, sondern auch mehr Unterstützung beim Lernprozess und mehr Möglichkeiten, Arbeit auf dem Big-Data-Markt zu finden.
Eine Möglichkeit ist das Data Analytics Bootcamp von Ironhack, wo du lernst, mit Python sowie mit Bibliotheken wie Pandas oder NumPy zu arbeiten, um die nötigen Fähigkeiten für die Arbeit als Datenanalyst in diesem Bereich zu erwerben.
