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.
In de loop der jaren is dit uitgegroeid tot de belangrijkste programmeerbron voor de ontwikkeling van tools die de analyse, behandeling en verwerking van gegevens mogelijk maken. En het is geen verrassing dat in een wereld waar Big Data steeds belangrijker wordt voor bedrijven, het leren van Python een hogere prioriteit wordt voor diegenen die de kant van data-analyse willen opgaan.
Hoewel er andere programmeertalen in de sector zijn die ook aan populariteit hebben gewonnen, valt het niet te ontkennen dat de argumenten voor Python in de data-analyse-industrie, hoog zijn. Een van de belangrijkste voordelen is dat het zo eenvoudig is om het te leren. Iedereen met minimale programmeerkennis kan de principes van deze taal probleemloos leren. En terwijl je leert, zal je er nog meer voordelen in zien, zoals de veelzijdigheid en reproduceerbaarheid. Je kan er dus niet alleen een groot aantal taken mee uitvoeren. Een stukje code, een script geschreven in Python, kan op elk platform worden afgespeeld.
Neem daarbij dat deze programmeertaal, die de Big Data-sector domineert, een grote ontwikkelgemeenschap heeft, waardoor hij zeer snel vooruitgang kan boeken in de ontwikkeling van nieuwe functionaliteiten en scripts. Omdat het open source en gratis is, net zoals Javascript en vele andere, worden programmeurs aangemoedigd om diverse oplossingen te onderzoeken, verschillende verbeteringen op te nemen en nieuwe functies te ontwikkelen, zodat het opgenomen kan worden in nieuwe toepassingen zoals Machine Learning of Devops.
Python vs R
Een van de belangrijkste concurrenten van Python die leek te wijzen op een mogelijke paradigmaverschuiving in de Big Data-industrie, was R. Een programmeertaal die ook meerdere voordelen heeft, maar er niet helemaal in slaagde de strijd tegen zijn belangrijkste tegenstander te winnen. Een van de sterke punten van R was datavisualisatie, een gebied waarin Python nog niet zo geavanceerd was. R had een grote verscheidenheid aan grafische bibliotheken waarmee gebruikers de geanalyseerde gegevens op een duidelijke en eenvoudige manier konden weergeven. Dankzij de gezamenlijke inspanningen van toegewijde Python-ontwikkelaars is Python echter geüpdatet om pakketten en bibliotheken zoals Seaborn of Plotly aan te bieden.
Een ander debat waar Python en R in verwikkeld waren, was de snelheid van uitvoering. Experts beweerden dat de tijden korter waren bij het gebruik van Python in vergelijking met R, dat men iets langzamer vond. Er waren echter mensen die beweerden dat dit te wijten was aan de bibliotheken waarmee ze werkten en daarom was het geen factor om rekening mee te houden.
Which Python libraries should I learn?
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
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.
Dataframes manipuleren met Pandas
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.
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.
Vermenigvuldigingsmatrices met NumPy
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.
Gestapeld staafdiagram van een automerk gesorteerd per autotype
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 je al hebben verteld, gaat het niet alleen om het leren van Python, maar ook om taken die je interesseren te laten zien. Je moet duidelijk zijn in die wereld waaraan je jezelf toewijdt. In dit geval data-analyse. Als dit het geval is kun je je eigen onderzoek doen, zoals bij elke andere programmeertaal of technologie. Je kunt ook kiezen voor codescholen waar je niet alleen meer middelen, maar ook meer ondersteuning voor je leerproces hebt en meer opties hebt om werk te vinden in de Big Data-markt.
Een alternatief is Ironhack's Data Analytics- bootcamp waar je leert werken met Python en met bibliotheken zoals Pandas of NumPy die je helpen de nodige vaardigheden te verwerven om als data-analist in het veld te werken.
