Какой уровень владения Python нужен для анализа данных

Python — один из ключевых инструментов не только для разработки, но и для анализа данных. Рассказываем, какие знания языка требуются на разных этапах развития аналитика — от новичка до профессионала.

Для аналитика Python — это инструмент, который помогает решать прикладные задачи: обрабатывать данные, анализировать их, визуализировать и делать выводы. В отличие от разработчиков, аналитики не создают крупные программные системы. Они пишут скрипты, проводят анализ в Jupyter Notebook и концентрируются на смысле данных, а не на архитектуре приложения.

Аналитик должен знать синтаксис и базовые конструкции Python:

● арифметические и логические операторы;
● условные конструкции if, elif, else;
● циклы for и while;
● работу с функциями.

Знание синтаксиса Python необходимо в анализе данных, чтобы не допускать ошибок. Вот пример неправильного кода, который неявно пропускает каждый последующий цикл:

# Дан список фруктов
fruits = ["Apple", "Banana", "Apricot", "Cherry", "Avocado", "Peach"]

for fruit in fruits:
if fruit[0] == 'A':
selected_fruit = fruit
# Ошибочно вынесенный continue: сразу перескакиваем на следующую итерацию
continue
print(selected_fruit) # Эта строка никогда не будет выполнена

Здесь print(selected_fruit) находится после continue, поэтому никогда не выполнится. На первый взгляд кажется, что он будет печатать selected_fruit на каждой итерации, но на деле — итерации пропускаются из-за continue.

Также для анализа важно владеть основными типами данных и коллекциями Python:

● числа — int, float;
● строки str и работа с методами строк;
● списки list;
● словари dict и доступ к значениям по ключу;
● кортежи tuple и множества set;
● множества set;
● логический тип (bool).

Освоить необходимые для анализа данных инструменты можно на курсе «Аналитик данных». Студенты разбирают задачи на наглядных примерах, учатся проводить A/B‑тестирования, визуализируют данные и готовят отчёты. После окончания курса выпускникам помогают с поиском работы.

На начальном уровне в анализе данных важно не только уметь написать работающий код на Python, но и понимать, как его отладить. Вот подробнее о том, что нужно знать junior-специалисту:

● арифметические и логические операторы;
● основные типы данных — строки, числа, списки, словари;
● условные конструкции if/else, циклы for, while;
● исключения — try/except;
● простые функции def;
● работа со строками, методами списков и словарей.

Умение работать с Jupiter Notebook — базовый навык аналитика данных

На продвинутом уровне специалист должен знать всё то же, что и новичок в анализе данных. Также важно освоить в Python следующее:

● знание контекстных менеджеров;
● понимание уровней видимости переменных;
● уверенная работа с файлами JSON, Excel, CSV;
● особенности копирования объектов — copy, deepcopy;
● владение базовыми концепциями ООП на уровне понимания, что такое класс и зачем он может быть нужен;
● знание стандартов кода PEP8 и умение писать чисто и читаемо;
● использование Markdown и пояснений в Jupyter Notebook (в аналитике комментарии и пояснения часто важнее самого кода);
● работа с виртуальными окружениями и пакетными менеджерами (pip, conda);
● использование систем контроля версий (Git).

Уровень senior предполагает глубокое понимание не только инструментов, но и самого подхода к работе с Python. На этом уровне аналитик уже умеет строить проекты — от загрузки и обработки данных до финального дашборда или отчёта. Его код всегда лаконичный и красивый, с оглавлением проектов.

● Глубокое знание внутреннего устройства Python: интерпретатора, области видимости, особенностей управления памятью.
● Уверенное владение ООП, типизацией и продвинутыми структурами данных.
● Умение писать масштабируемый, лаконичный и читаемый код.
● Владение системой документации docstrings и стилями оформления.
● Использование стандартных модулей: os, datetime, re, itertools, collections и др.
● Разработка reusable-функций и скриптов для автоматизации.