Python este unul dintre cele mai populare limbaje pentru analiza datelor datorită simplității, flexibilității și ecosistemului său vast de biblioteci.Pașii principali ai analizei datelor folosind Python:1. **Colectarea datelor**: Datele pot fi obținute din diverse surse, cum ar fi fișiere CSV, baze de date, API-uri sau web scraping.2. **Prelucrarea preliminară a datelor**: Acest pas include curățarea datelor, gestionarea valorilor lipsă, transformarea tipurilor de date și eliminarea duplicatelor.3. **Analiza exploratorie a datelor (EDA)**: Vizualizarea datelor cu ajutorul graficelor și diagramelor pentru a înțelege modele, tendințe și valori aberante.4. **Modelare**: Construirea de modele statistice sau de machine learning pentru predicție, clasificare sau clustering.5. **Evaluarea modelului**: Evaluarea performanței modelului folosind metrici adecvate.6. **Interpretarea și prezentarea rezultatelor**: Explicarea rezultatelor obținute și crearea de rapoarte sau dashboard-uri.Biblioteci cheie Python pentru analiza datelor:* **NumPy**: Pentru calcule numerice și lucrul cu array-uri.* **Pandas**: Pentru manipularea și analiza datelor, în special a celor tabulare.* **Matplotlib** și **Seaborn**: Pentru vizualizarea datelor.* **Scikit-learn**: Pentru machine learning.* **Statsmodels**: Pentru modelare statistică și teste.