Por qué Python se conecta con los analistas de negocios

Con datos más críticos que nunca para el éxito de las empresas, Pitón se extiende más allá del dominio de los profesionales de la información y es adoptado por los analistas de negocios y otros usuarios menos técnicos. Pero si es relativamente nuevo en Python, ¿cuáles son las posibilidades y las mejores prácticas que debe tener en cuenta para garantizar su éxito?

Los profesionales de datos son un bien preciado y, en muchas organizaciones, las demandas comerciales superan los recursos y capacidades de los equipos de datos. Al mismo tiempo, los analistas de negocios están superando los límites de lo que las herramientas de BI pueden hacer por ellos y están buscando formas de realizar análisis más avanzados. Python es la clave del éxito aquí.

El uso de Python está creciendo rápidamente. Una solicitud Entre más de 20.000 desarrolladores a principios de este año, Python ocupó el segundo lugar después de JavaScript en popularidad, y Python ha agregado 3,3 millones de nuevos usuarios netos en los últimos seis meses, alcanzando los 15,7 millones de usuarios en todo el mundo.

En los últimos años, la comunidad de Python ha creado nuevos marcos y paquetes que hacen que el lenguaje sea más accesible para desarrolladores no profesionales para análisis avanzados, aprendizaje automático y desarrollo de software. Se incluyen ejemplos NumPyuna biblioteca Python de código abierto para datos numéricos; Profetapara ejecutar pronósticos y H3Uber ha lanzado un proyecto para manipular datos geográficos.

La difusión de Python a los desarrolladores no profesionales no tiene precedentes. Un patrón similar ocurrió con el auge de las herramientas de BI de autoservicio y los empresarios que aprendieron a escribir sus propias macros de Excel. El uso generalizado de Python será aún más efectivo porque el lenguaje en sí es muy capaz.

Comience con el análisis de Python

Los usuarios comerciales a menudo tienen una mejor comprensión que los desarrolladores profesionales de qué conceptos específicos serán más útiles para sus unidades comerciales, y existen varios casos de uso de nivel de entrada en los que pueden comenzar a usar Python. Aquí hay tres ejemplos:

Matrices de correlación

Una matriz de correlación es una tabla que muestra los coeficientes de correlación para diferentes variables. Esto puede permitir, por ejemplo, el análisis de diferentes dimensiones de un conjunto de datos para determinar la probabilidad de que un individuo que exhibe el comportamiento A exhiba el comportamiento B. Las matrices de correlación son útiles para determinar qué artículos colocar juntos en una tienda de comestibles. qué artículos adicionales ofrecer cuando una tienda o un usuario de comercio electrónico finaliza la compra.

Análisis de componentes principales

Otro posible punto de partida es el análisis de componentes principales, que puede reducir el tamaño de un conjunto de datos ruidoso e identificar qué atributos tienen el mayor poder predictivo para un resultado determinado. Si una empresa vende hipotecas, por ejemplo, el análisis de componentes principales puede revelar qué factores demográficos (ingresos, código postal, estado civil, etc.) predicen más las ventas, lo que ayuda a orientar las campañas y las ofertas.

Predicción

Otro desafío común para las empresas es la previsión. Pronostique la demanda, las ventas o los ingresos de los clientes, lo que deben hacer todas las empresas maduras. edificio predicciones Una forma de explorar el análisis predictivo es mediante el uso de bibliotecas de código abierto como Prophet o Scikit-Aprender En Python.

Un gran poder, como dicen, conlleva una gran responsabilidad, y existen mejores prácticas que los nuevos usuarios de Python deben seguir para garantizar que las aplicaciones que crean sean sólidas y seguras.

Cuidado y alimentación de pitones

Un problema es mantener los paquetes de Python para garantizar que las dependencias se administren correctamente. Anaconda es útil aquí porque facilita mucho la administración y la implementación de paquetes. Con Snowpark de Snowflake para Python, preinstalamos los paquetes de Python más populares de Anaconda. canal estándar Incluya nuestro tiempo de ejecución de Python para que no tenga que instalarlos manualmente. también integramos John Administrador de paquetes de Snowpark para administrar paquetes de Python y sus dependencias.

Al igual que con cualquier proyecto de datos, existen problemas de seguridad y administración, pero las plataformas modernas de datos en la nube brindan un tiempo de ejecución integrado y configurado, y los usuarios pueden aprovechar las capacidades de seguridad y administración integradas en esas plataformas. Por ejemplo, el tiempo de ejecución de Python en Snowpark no permite el acceso a la red externa de forma predeterminada para protegerse contra problemas de seguridad comunes, como la exfiltración de datos. Usar un tiempo de ejecución de Python seguro preconfigurado como Snowpark es más fácil para los usuarios novatos de Python que crear y mantener sus propios entornos o contenedores.

Todavía es pronto, y espero que con el tiempo surjan más herramientas y recursos de Python dirigidos a desarrolladores no profesionales. Un área que necesita desarrollo es la forma en que los usuarios de Python pueden compartir los resultados de su trabajo con colegas que no quieren aprender el lenguaje ellos mismos. La adquisición de Streamlit por parte de Snowflake se diseñó en parte para solucionar este problema. La herramienta de código abierto permite a los equipos de datos crear aplicaciones que visualizan datos para usuarios no técnicos. Python en sí mismo es un lenguaje poderoso para crear aplicaciones, por lo que su uso en la creación de aplicaciones de datos para usuarios finales hará que el lenguaje sea aún más adoptado.

Para empezar, RealPython ofrece una completa una guía para principiantes Python y Full Stack Python enlazan con muchos recursos aquí. La Fundación de Software Python está activa comunidad donde los usuarios experimentados brindan consejos y responden preguntas para todos los niveles de habilidad.

Si es usuario de Snowflake, lea acerca de nuestro entorno de desarrollo Snowpark aquí, admite el desarrollo de Python de forma nativa. También puedes unirte a uno de los muchos Snowflake grupos de usuarios de la comunidad en todo el mundo, organizando reuniones para discutir desarrollos técnicos y oportunidades.

Torsten es director de gestión de productos en Grabs Copo de nieve.

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