Аналитик данных на Python – одна из профессий будущего

Чтобы точно понять, о чем идет речь, необходимо знать, что Python – это язык программирования, который востребован не только в создании программных продуктов, но и в процессе анализа данных. Это применение дало толчок для образования новой профессии, а именно «аналитик данных на Python».

Кто он - аналитик Python?

Сбор данных, их анализ и обработка – весьма современное явление. Ни один ВУЗ или колледж не готовят специалистов такого профиля.

 Не секрет, что профессия аналитика данных на python требует знания языка программирования, умения ориентироваться в библиотеках символов и понятий.

 Если смотреть на эту профессию в целом, то можно утверждать, что функции работы аналитика сводятся к сбору, первичной обработке, систематизации, исследованию различных информационных данных.

 Конечным итогом является поиск и нахождение закономерности, представлении информации в графические формы. Допустимо и размещение полученных данных в табличные формы, но при исследовании огромных массивов информации, лучшим отображением является программная среда.  

 Лучшим средством выступает язык программирования Python, за что выступают:

• его популярность;
• простота освоения;
• готовые библиотеки, которые и есть средства анализа.

 Конкретную работу специалиста определяют цели и задачи компании, где он трудится. А таковых на современном рынке достаточно много, они разнообразны. Например, солидный банк может нуждаться в оценке кредито- и платежеспособности перспективного клиента. Компания, которая занимается поставками какого-либо продукта, нуждается в прогнозах загруженности call-центров, в целях сведения к минимуму издержек. Если же отбросить все нюансы и детали деятельности компаний, то можно представить задачи аналитика Python в нескольких пунктах:

• регулирование процессом сбора и обработки собранных данных. Его автоматизация;
• работа со специфическими библиотеками;
• визуализация полученных данных;
• проверка полученной информации;
• рассылки по электронной почте;
• тестирование.

 Все эти обязанности не сложно исполнять, зная специфику новой профессии. Однако, работа с графическим материалом, составление статистических форм не ограничивают работу аналитика. В процессе работы ему необходим напрямую контактировать с клиентом, проводить презентации, переговоры, встречи.

  Курсы первичной подготовки

 Осваивать новую профессию, мало изведанную, но крайне перспективную, можно на курсах, которые дают основные знания и навыки.

 Объем знаний, который предлагают курсы, укладывается в сроки изучения от 1.5 месяцев до полугода. При этом неплохо изучать дистанционно аналитику Python.