Cómo utilizar Python para el análisis de datos

En los últimos años, la tecnología analítica se ha vuelto cada vez más prominente en los campos de datos, redes y finanzas. Se utilizan varias combinaciones de software para la recopilación, gestión y análisis de datos, y las conclusiones extraídas se utilizan para la toma de decisiones comerciales, el análisis de las necesidades comerciales, etc. La tecnología analítica se utiliza para estudiar los efectos de los productos y las decisiones de préstamos bancarios en el mercado, y estos son sólo la punta del iceberg de la tecnología analítica. Tiene implicaciones de gran alcance en áreas como big data, seguridad, análisis digital y de software. Aquí hay una continuación del papel principal de Python en el análisis:

En un mundo sobrecargado de información, solo aquellos que pueden aprovechar el análisis de datos para obtener conocimientos pueden beneficiarse de él. Muchas herramientas desarrolladas por empresas de análisis se basan en Python para limitar grandes cantidades de datos. Los analistas encontrarán que Python no es difícil de aprender y es un medio poderoso para la gestión de datos y el soporte empresarial.

Utilizar un único lenguaje para procesar datos tiene sus beneficios. Si ha usado C o Java antes, Python no debería resultarle difícil. El análisis de datos se puede implementar utilizando Python y existen suficientes bibliotecas de Python para admitir el análisis de datos. Pandas es una excelente herramienta de análisis de datos porque sus herramientas y estructura son fáciles de dominar para los usuarios. Para big data, es sin duda la opción más adecuada. Incluso en el campo de la ciencia de datos, Python eclipsa a otros lenguajes debido a su "facilidad para los desarrolladores". Es más probable que los científicos de datos estén familiarizados con Python que con otros lenguajes.

Además de las ventajas obvias de Python en el análisis de datos (fácil de aprender, gran comunidad en línea, etc.), el uso generalizado de Python en la ciencia de datos y la mayor parte del análisis basado en web que vemos hoy también es un resultado La razón principal por la que Python se ha extendido tanto en el campo del análisis de datos.

Ya sea que se trate de derivados financieros o análisis de big data, Python ha jugado un papel importante. En el primer caso, Python funciona bien con otros sistemas, herramientas de software y flujos de datos (incluido, por supuesto, R). Graficar big data usando Python es mejor e igualmente confiable en términos de velocidad y utilidad. Algunas empresas utilizan Python para análisis predictivos y estadísticos.