Глава 1

1.1. Предметная область и актуальность анализа данных

В настоящее время объемы данных, собираемых и хранимых в различных сферах деятельности, значительно возросли. Вместе с этим возросла и необходимость в анализе и интерпретации этих данных для принятия обоснованных решений. Анализ данных позволяет выявлять скрытые закономерности, прогнозировать тенденции, оптимизировать процессы и многое другое.

Язык программирования Python стал одним из наиболее популярных инструментов для анализа данных благодаря своей простоте, гибкости и богатому экосистему библиотек. Python предоставляет широкие возможности как для начинающих аналитиков данных, так и для опытных специалистов в области машинного обучения и анализа данных.

1.2. Использование Python для анализа данных

Python предоставляет множество библиотек, специально разработанных для работы с данными. Наиболее популярными из них являются:

Библиотека Pandas предоставляет высокоуровневые структуры данных и инструменты для работы с ними, что делает анализ данных более удобным и эффективным. С помощью Pandas можно проводить операции по фильтрации, сортировке, группировке и агрегации данных.

NumPy предоставляет поддержку многомерных массивов и матриц, а также математические функции для работы с этими структурами данных. Это делает NumPy незаменимым инструментом для вычислений в анализе данных.

Matplotlib и Seaborn – это библиотеки для визуализации данных в Python. Они позволяют строить различные типы графиков, диаграмм и диагностических изображений, что помогает визуализировать результаты анализа данных и делать выводы.

1.3. Синтаксис Python для анализа данных

Python – это простой и понятный язык программирования, что делает его доступным для широкого круга пользователей. В анализе данных особенно полезными являются следующие возможности Python:

• Читаемый синтаксис, который делает код более понятным и поддерживаемым.

• Интерактивная среда разработки, такая как Jupyter Notebook, позволяющая выполнять код пошагово и наблюдать результаты.

• Широкий набор инструментов для работы с данными, что позволяет эффективно решать задачи анализа и обработки данных.

Вывод

В первом разделе была рассмотрена актуальность анализа данных в современном мире и значимость использования Python в этом процессе. Было показано, что Python является мощным инструментом для анализа данных благодаря своей гибкости, простоте и обширной экосистеме библиотек. Далее были рассмотрены основные библиотеки Python, используемые для анализа данных, такие как Pandas, NumPy, Matplotlib и Seaborn. Каждая из них предоставляет уникальные возможности для работы с данными и визуализации результатов анализа. Также был проведен обзор синтаксиса Python, который делает его доступным и удобным для анализа данных. Показано, что читаемый синтаксис языка и интерактивная среда разработки, такая как Jupyter Notebook, значительно облегчают процесс анализа данных и взаимодействия с кодом. В следующих главах курсовой работы будет рассмотрено конкретное применение Python и его библиотек для анализа заработных плат работников различных сфер деятельности.