Про Python для аналитики.Python — очень популярный язык для анализа данных благодаря его простоте, универсальности и большому количеству библиотек и инструментов, связанных с данными. Некоторые из ключевых библиотек для анализа данных в Python:
Pandas: самая популярная и мощная библиотека для обработки и анализа данных, предоставляющая структуры данных и функции для работы со структурированными данными, сворачивая их в датафреймы и временные ряды.
Numpy: библиотека для числовых вычислений на Python, обеспечивающая поддержку больших многомерных массивов и матриц, а также математических функций для работы с ними.
Matplotlib: популярная библиотека для создания визуализаций и графиков на Python, включая линейные диаграммы, гистограммы и точечные диаграммы.
Seaborn: библиотека, построенная на основе Matplotlib, которая предоставляет высокоуровневый интерфейс для создания статистических визуализаций.
Scikit-learn: библиотека для машинного обучения на Python, предоставляющая широкий спектр алгоритмов классификации, регрессии, кластеризации и снижения размерности.
Эти и многие другие библиотеки делают Python мощным и универсальным языком для анализа данных, и он широко используется не только для решения повседневных задачах для бизнеса но и в научных кругах.
А тут для новичков решили показать очень простую аналитику на Python.
