Miért érdemes Python-t elsajátítani egy
piackutatónak?

A Python programozási nyelv napjaink legnépszerűbb programozási nyelve.
Egyszerű szintaxisa miatt könnyen tanulható és olvasható, ami lehetővé teszi a
gyors fejlesztést és hibakeresést. Emellett széles körben támogatott és használt
nyelv a különböző iparágakban, például az adatfeldolgozásban, a mesterséges
intelligenciában, a webfejlesztésben és az automatizálásban.
Python széleskörű elterjedésében jelentős szerepet játszott, hogy jelentősen
leegyszerűsített az adatelemzés folyamatát, így az adattudósok körében
egyértelműen a legnépszerűbb programozási nyelv.
A piackutatók az adattudósokhoz hasonlóan rengeteg adatot dolgoznak fel, így a
Python számukra is jelentős segítséget nyújthat. Néhány érv, miért lehet hasznos
piackutatóknak a Python programozási nyelv:
1. Adatkezelés és elemzés: A Python rengeteg eszközt és könyvtárat kínál
(pl. Pandas, NumPy), amelyek segítségével nagy mennyiségű adat gyorsan
és hatékonyan feldolgozható, elemezhető.
2. Automatizálás: A Python használatával rutinszerű feladatok (pl.
adatgyűjtés, adatfeldolgozás) automatizálhatók, ami időt takarít meg és növeli
a hatékonyságot.
3. Adatvizualizáció: A Python erős adatvizualizációs könyvtárakkal
rendelkezik (pl. Matplotlib, Seaborn), amelyekkel könnyen készíthetők
szemléletes grafikonok és diagramok, amelyek megkönnyítik az eredmények
kommunikálását.

4. Nagy közösség és támogatás: A Python mögött álló nagy közösség
sokféle forrást, eszközt és dokumentációt biztosít, ami megkönnyíti az önálló
tanulást és a problémamegoldást.:
Mint a fentiekből látható, a Python széleskörű elterjedését részben az okozta, hogy
szinte minden üzleti terület számára nyújt speciális csomagokat. Egy piackutató
számára melyek azok a Python csomagok, amiket érdemes elsajátítani?
Piackutatóknak több speciális Python csomag is rendelkezésre áll, amelyek
megkönnyítik az adatgyűjtést, adatfeldolgozást, elemzést és vizualizációt. Az alábbi
csomagokat különösen hasznosnak találhatják:
1. Pandas: Ez a könyvtár az adatkezelés és -elemzés alapvető eszköze. Könnyen
kezelhetők vele nagy adatkészletek, adatokat lehet rendezni, tisztítani, és különböző
formátumokba konvertálni.
2. NumPy: A NumPy a numerikus számításokhoz szükséges eszközöket biztosítja.
Ha nagy mennyiségű adatot kell matematikai műveleteknek alávetni, ez a könyvtár
nélkülözhetetlen.
3. SciPy: Ez a csomag a tudományos és mérnöki számításokhoz szükséges
eszközöket kínálja, és jól kiegészíti a Pandas és NumPy könyvtárakat.
4. Matplotlib és Seaborn: Ezekkel a csomagokkal az adatokat könnyen
vizualizálhatjuk. A Matplotlib általános célú grafikonokat kínál, míg a Seaborn
egyszerűbbé teszi a statisztikai vizualizációkat.
5. Scikit-learn: Ez a gépi tanulási könyvtár jól használható prediktív modellek
készítéséhez és különböző statisztikai elemzésekhez. Hasznos lehet a piaci trendek
előrejelzésében és az ügyfélprofilok elemzésében.
6. BeautifulSoup és Scrapy: Ezek a könyvtárak lehetővé teszik a webes adatgyűjtést
(web scraping). Piackutatók számára értékes eszközök lehetnek, ha nyilvánosan
elérhető adatokat szeretnének kinyerni weboldalakról.
7. NLTK (Natural Language Toolkit), SpaCy/HuSpaCy: Ha piackutatók szöveges
adatokat szeretnének elemezni (pl. közösségi média hozzászólások, ügyfél-
visszajelzések), az NLTK csomag segítségével természetes nyelvi feldolgozást
(NLP) végezhetnek.
8. Statsmodels: Ez a csomag a statisztikai modellezést könnyíti meg, és jól
használható az adatok részletes statisztikai elemzéséhez.

A kurzus elvégzése után a résztvevők az alábbi képességeket szerzik meg:
- Anaconda és Jupyter környezetben Python kódok írása
- Összetett adatbázis műveleteket végrehajtása (adattisztítás, adatok
feldolgozása, új változók létrehozása)
- Alapstatisztikákat készítése
- Látványos diagramokat készítése
A kurzus alapjául szolgáló scriptek mindegyike kutatási adatokra épül, így a
résztvevők azonnal látják hogy egy tipikus kutatási adatbázist hogyan lehet
átalakítani, elemezni és vizualizálni Python-ban!

Jelen