10 βιβλιοθήκες Python που κάθε αναλυτής δεδομένων πρέπει να γνωρίζει

Ενδιαφέρεστε για ανάλυση δεδομένων; Ακολουθεί μια λίστα με βιβλιοθήκες Python που δεν μπορείτε να κάνετε χωρίς.

Η απόκτηση ρόλου αναλυτή δεδομένων είναι ένας πολύ καλός τρόπος για να ξεκινήσετε την καριέρα σας στα δεδομένα. Για να εργαστείτε ως αναλυτής δεδομένων, θα πρέπει να είστε ειδικευμένοι σε Python, SQL, εργαλεία BI, στατιστικά στοιχεία και πολλά άλλα.

Πέρα από τον βασικό προγραμματισμό Python, οι εργασίες που θα κάνετε ως αναλυτής δεδομένων θα σας απαιτήσουν να εξοικειωθείτε με μερικές βιβλιοθήκες Python. Αυτές οι βιβλιοθήκες θα απλοποιήσουν κοινές εργασίες—από τη συλλογή, τον καθαρισμό, την ανάλυση και την οπτικοποίηση δεδομένων.

Σε αυτό το άρθρο, θα εξετάσουμε τις βιβλιοθήκες Python που πρέπει να γνωρίζετε ως αναλυτής δεδομένων. ας ξεκινήσουμε.

1. Αιτήματα

Τι χρησιμεύει: Το Requests είναι μια βιβλιοθήκη Python που μπορείτε να χρησιμοποιήσετε για αιτήματα HTTP για την ανάκτηση δεδομένων από API και ιστότοπους ιστού. Αυτή είναι μια απαραίτητη ικανότητα για τους αναλυτές δεδομένων για να εργαστούν με δεδομένα σε πραγματικό χρόνο ή να ανακτήσουν μεγάλα εξωτερικά σύνολα δεδομένων.

Βασικά χαρακτηριστικά

Απλή σύνταξη για αιτήματα HTTP
Χειρίζεται τον έλεγχο ταυτότητας, τις κεφαλίδες και το χειρισμό σφαλμάτων
Απλή ανάλυση του JSON για γρήγορη εξαγωγή δεδομένων

Πόροι μάθησης

Εκμάθηση Python Requests από τον Corey Schaefer
Python's Requests Library (Οδηγός)

2. Όμορφη σούπα

Σε τι χρησιμεύει: Θα χρησιμοποιήσετε το Beautiful Soup για ανάλυση HTML και XML για την απόξεση δεδομένων ιστού—ιδανικό για την προμήθεια δεδομένων εκτός API από ιστότοπους.

Βασικά χαρακτηριστικά

Εύκολη πλοήγηση και εξαγωγή στοιχείων από HTML και XML
Χρήση σε συνδυασμό με Αιτήματα για αγωγούς απόξεσης ιστού

Πόροι μάθησης

Web Scraping with Python - Beautiful Soup Crash Course
Web Scraping με BeautifulSoup και αιτήματα

3. NumPy

Τι χρησιμεύει: Το NumPy είναι η θεμελιώδης βιβλιοθήκη Python για αριθμητικούς υπολογισμούς και αποτελεσματικούς χειρισμούς πινάκων. Συχνά είναι χρήσιμο να εργάζεστε με το NumPy πριν συνεχίσετε να χρησιμοποιείτε panda και άλλες βιβλιοθήκες.

Βασικά χαρακτηριστικά

Γρήγοροι πολυδιάστατοι πίνακες και συναρτήσεις για μαθηματικές πράξεις
Πρέπει να γνωρίζετε για χειρισμό δεδομένων στην Python (συχνά χρησιμοποιείται κάτω από την κουκούλα σε άλλες βιβλιοθήκες όπως τα pandas και το SciPy)

Πόροι μάθησης

Python NumPy Tutorial για αρχάριους
Python Numpy Tutorial (με Jupyter και Colab)

4. Πάντα

Σε τι χρησιμεύει: Το Pandas είναι μια βιβλιοθήκη Python που πρέπει να γνωρίζετε για χειρισμό και ανάλυση δεδομένων. Μπορείτε να χρησιμοποιήσετε τα πάντα για (σχεδόν) όλα τα έργα ανάλυσης δεδομένων—από τον καθαρισμό δεδομένων μέχρι την εξερεύνηση και τη μετατροπή.

Βασικά χαρακτηριστικά

Πλαίσια δεδομένων για το χειρισμό δομημένων δεδομένων
Ευέλικτες συναρτήσεις ευρετηρίασης, συγχώνευσης και συνάθροισης
Εργαστείτε με βάσεις δεδομένων, αρχεία CSV, JSON και Excel

Πόροι μάθησης

Μάθετε τα πάντα
10 λεπτά για τα πάντα

5. Πολικοί

Σε τι χρησιμεύει: Αφού μάθετε πώς να εργάζεστε με πάντα, μπορείτε να δοκιμάσετε να χρησιμοποιήσετε το Polars. Το Polars διευκολύνει τον χειρισμό δεδομένων ast με έμφαση στην απόδοση, καθιστώντας το μια εξαιρετική εναλλακτική λύση στα panda για μεγαλύτερα σύνολα δεδομένων.

Βασικά χαρακτηριστικά

Βελτιστοποιημένο για απόδοση
Υποστηρίζει επεξεργασία εκτός πυρήνα
Εργαλείο βελτιστοποίησης ερωτημάτων για να βρείτε τον βέλτιστο τρόπο εκτέλεσης ερωτημάτων

Πόροι μάθησης

Οδηγός χρήστη Polars
Εκμάθηση της Βιβλιοθήκης Polars DataFrame

6. DuckDB

Σε τι χρησιμεύει: Το DuckDB είναι μια βάση δεδομένων SQL OLAP σε διαδικασία επεξεργασίας που λειτουργεί καλά με την Python για αναλυτικά στοιχεία. Κάτι που κάνει το DuckDB κατάλληλο για εξερεύνηση και ανάλυση μεγάλων συνόλων δεδομένων.

Βασικά χαρακτηριστικά

Σύνταξη τύπου SQL για αναζήτηση αρχείων CSV και Parquet
Υποστηρίζει σύνθετα αναλυτικά ερωτήματα

Πόροι μάθησης

DuckDB Tutorial για αρχάριους
Οδηγοί – DuckDB

7. Στατιστικά μοντέλα

Σε τι χρησιμεύει: Η βιβλιοθήκη Python statsmodels σάς επιτρέπει να εργάζεστε με στατιστικά μοντέλα και δοκιμές. Μπορείτε να το χρησιμοποιήσετε για έλεγχο υποθέσεων και διαγνωστικά μοντέλα.

Βασικά χαρακτηριστικά

Ολοκληρωμένο σύνολο στατιστικών δοκιμών και εργαλείων δημιουργίας μοντέλων
Υποστήριξη για μοντέλα παλινδρόμησης και ανάλυση χρονοσειρών
Ενσωματώνεται με panda για ευκολότερο χειρισμό δεδομένων

Πόροι μάθησης

Ξεκινώντας με τα statsmodels
Στατιστικά μοντέλα | Python Library

8. SciPy (Ενότητα στατιστικών στοιχείων)

Σε τι χρησιμεύει: Μπορείτε επίσης να χρησιμοποιήσετε το SciPy για μαθηματικές και στατιστικές συναρτήσεις. Θα το χρησιμοποιείτε συχνά με το NumPy για σύνθετους στατιστικούς υπολογισμούς.

Βασικά χαρακτηριστικά

Υποστήριξη για γραμμική άλγεβρα, βελτιστοποίηση και στατιστικές συναρτήσεις
Υποστηρίζει τον έλεγχο υποθέσεων, τους υπολογισμούς συσχέτισης και πολλά άλλα

Πόροι μάθησης

Εκμάθηση SciPy
SciPy Tutorial: Για Φυσικούς, Μηχανικούς και Μαθηματικούς

9. Θαλάσσιος

Σε τι χρησιμεύει: Το Seaborn είναι μια βιβλιοθήκη Python για οπτικοποίηση στατιστικών δεδομένων, η οποία βασίζεται στο Matplotlib για να απλοποιήσει πολύπλοκες απεικονίσεις.

Βασικά χαρακτηριστικά

Λειτουργίες υψηλού επιπέδου για τα περισσότερα κοινά οικόπεδα
Πιο απλό στην εκμάθηση και τη χρήση από το matplotlib

Πόροι μάθησης

Μια εισαγωγή στο seaborn
Seaborn Tutorial : Seaborn Full Course

10. SQLAlchemy

Σε τι χρησιμεύει: Η SQLAlchemy είναι μια βιβλιοθήκη Python για αλληλεπίδραση με σχεσιακές βάσεις δεδομένων, παρέχοντας ευελιξία για σύνδεση με πολλές βάσεις δεδομένων όπως η PostgreSQL, η MySQL και η SQLite. Είναι ένα πολύτιμο εργαλείο για τους αναλυτές δεδομένων, που επιτρέπει την απρόσκοπτη ενοποίηση με βάσεις δεδομένων για μεγάλα σύνολα δεδομένων και την πιο κλιμακωτή, οργανωμένη χειραγώγηση δεδομένων.

Βασικά χαρακτηριστικά

Υποστήριξη για PostgreSQL, MySQL, SQLite και άλλα
ORM (Object-Relational Mapping) για αλληλεπίδραση με βάσεις δεδομένων στη σύνταξη Pythonic
Υποστηρίζει ακατέργαστα ερωτήματα SQL παράλληλα με το ORM για ευελιξία

Πόροι μάθησης

Εκμάθηση SQLAlchemy από τον Arjan Codes
Εκμάθηση SQLAlchemy ORM για προγραμματιστές Python

Αναδίπλωση

Ελπίζω να βρήκατε αυτό το άρθρο χρήσιμο.

Αυτό θα σας δώσει μια ιδέα για τις εργασίες στις οποίες θα εργαστείτε ως αναλυτής δεδομένων και τις βιβλιοθήκες Python που θα σας βοηθήσουν να κάνετε αυτές τις εργασίες. Για να μάθετε περισσότερα, ανατρέξτε στους πόρους εκμάθησης που παρατίθενται.

Καλή ανάλυση δεδομένων!