데이터를 필터링하고 기업에서 실제로 사용할 수 있는 결과를 찾는 작업은 소프트웨어 개발자, 데이터 과학자 및 통계학자의 어깨에 떨어집니다. 빅 데이터 분석을 지원하는 도구는 많지만 파이썬이 가장 인기 있는 도구입니다.
왜 파이썬?
파이썬의 가장 큰 장점은 사용하기 쉽다는 것이다. 이 언어는 직관적인 문법을 가지고 있으며, 강력한 다목적 언어이기도 하다. Python 은 구글, YouTube, 디즈니, 소니 드림 공장 등 많은 기업에서 이미 사용되고 있는 빅 데이터 분석 환경에서 매우 중요합니다. 또한, 파이썬 오픈 소스, 많은 데이터 과학 클래스 라이브러리가 있습니다. 그래서 빅 데이터 시장은 파이썬 개발자가 절실히 필요하다. 파이썬 개발자가 아닌 전문가는 상당한 속도로 이 언어를 배울 수 있어 데이터 분석 시간을 극대화하고 이 언어를 배우는 시간을 최소화할 수 있다.
데이터 분석을 위해 Python 을 사용하기 전에 Continuum.io 에서 Anaconda 를 다운로드해야 합니다. 이 패키지에는 Python 에서 데이터 과학을 배우는 데 필요한 모든 것이 들어 있습니다. 다운로드 및 업데이트가 모두 하나의 단위로 수행되기 때문에 단일 라이브러리를 업데이트하는 데 시간이 많이 걸린다는 단점이 있습니다. 하지만 그만한 가치가 있습니다. 결국, 그것은 당신에게 필요한 모든 도구를 주었기 때문에, 당신은 고민할 필요가 없습니다.
자, 만약 당신이 정말로 파이썬으로 빅 데이터 분석을 하고 싶다면, 파이썬 개발자가 되어야 한다는 것은 의심의 여지가 없습니다. 그렇다고 해서 당신이 이 언어의 대가가 되어야 하는 것은 아니지만, 파이썬 문법, 정규식, 그리고 튜플, 문자열, 사전, 사전 파생, 목록, 목록 파생이 무엇인지 알아야 합니다. 이것은 시작에 불과합니다.
다양한 클래스 라이브러리
파이썬 (Python) 의 기초를 습득할 때, 데이터 과학에 관한 라이브러리가 어떻게 작동하는지, 무엇이 필요한지 알아야 한다. (존 F. 케네디, 과학명언) 고급 수학 연산 함수를 제공하는 기본 클래스 라이브러리인 NumPy, 도구 및 알고리즘에 초점을 맞춘 신뢰할 수 있는 클래스 라이브러리인 SciPy, Sci-kit-learn, 데이터 프레임 기능을 조작하는 도구 세트인 Pandas 에 중점을 둡니다.
클래스 라이브러리 외에도 Python 이 인정한 최고의 통합 개발 환경 (IDE) 이 없다는 것을 알아야 합니다. R 언어도 마찬가지입니다. 따라서 다른 ide 를 직접 시도해 보고 어떤 것이 당신의 요구에 더 잘 맞는지 확인해야 합니다. 먼저 아이파이썬 노트북, 로데오, 스파이더를 추천합니다. 다양한 ide 와 마찬가지로 파이썬도 Pygal, Bokeh, Seaborn 등과 같은 다양한 데이터 시각화 라이브러리를 제공합니다. 이러한 데이터 시각화 도구 중 가장 본질적인 것은 간단하고 효과적인 숫자 그리기 클래스 라이브러리인 Matplotlib 입니다.
Anaconda 에는 이러한 라이브러리가 모두 포함되어 있으므로 다운로드 후 어떤 도구 조합이 당신의 요구에 더 잘 맞는지 검토해 볼 수 있습니다. 파이썬으로 데이터를 분석하면 많은 실수를 할 수 있으니 조심해야 한다. 설치 설정 및 각 도구에 익숙해지면 Python 이 시중에서 가장 큰 데이터 분석을 위한 플랫폼 중 하나라는 것을 알 수 있습니다.
너를 도울 수 있기를 바란다!