Язык программирования Python часто используется в аналитике данных. Этому способствует простота языка, а также разнообразие открытых библиотек. Например, с помощью библиотек Scikit-learn, TensorFlow и PyTorch можно создавать и обучать модели машинного обучения для разных задач. А библиотеки Matplotlib и Seaborn позволяют создавать визуализации данных.

Можно сказать, что Python служит мостом между техническими и бизнес-направлениями, позволяя разработчикам и аналитикам работать в единой среде.

🔜 Читайте карточки, чтобы узнать больше про роль Python в анализе данных.

Какие бывают аналитики и как поделены зоны ответственности в анализе данных?

Рассказываем в карточках, чем занимаются:
⏺️ Аналитик данных
⏺️ Специалист DS
⏺️ Системный аналитик
⏺️ Бизнес-аналитик
⏺️ 1С-аналитик
⏺️ Инженер данных

Ещё больше полезных материалов и инсайдов от тех, кто уже работает в индустрии, — на нашем бесплатном курсе «Какую профессию выбрать в анализе данных».