Основы Python и работа с Jupyter Notebook

Мы уже освоили SQL для работы с базами данных. Это мощный инструмент. Но для глубокого анализа, очистки и трансформации данных, а также для построения моделей машинного обучения нужен инструмент гибче и мощнее. Это Python — один из самых популярных языков программирования в мире, незаменимый в анализе данных и антифроде.

Почему Python для антифрода?

Python — ваш швейцарский нож в борьбе с мошенничеством. Вот почему:

• Универсальность: От автоматизации рутины до создания сложных аналитических систем.
• Богатая экосистема: Готовые библиотеки упрощают работу с данными. Например:
  • Pandas — для табличных данных.
  • NumPy — для численных операций.
  • Scikit-learn — для машинного обучения.
  • Matplotlib/Seaborn — для визуализации.
• Простота: Синтаксис интуитивно понятен. Вы быстро освоите его, даже если раньше не программировали.
• Сообщество: Огромное сообщество разработчиков и аналитиков постоянно создаёт новые инструменты, делится опытом и помогает решать проблемы.

В антифроде Python позволяет:

• Автоматизировать сбор и предобработку данных из разных источников.
• Проводить глубокий статистический анализ и выявлять скрытые закономерности.
• Разрабатывать и применять алгоритмы машинного обучения для обнаружения мошенничества.
• Создавать интерактивные отчёты и дашборды.

Основы Python: переменные, типы данных, операции

Прежде чем нырнуть в данные, освоим базовые концепции Python.

Переменные

Переменная — это именованная ячейка памяти, где хранится значение. Python сам определяет тип переменной.

# Создаём переменные
fraud_score = 0.85
transaction_id = "TXN123456"
is_suspicious = True
user_age = 30

print(fraud_score)
print(transaction_id)
print(is_suspicious)
print(user_age)

Типы данных

Python поддерживает разные типы данных:

• Целые числа (int): 10, -5, 0
• Числа с плавающей точкой (float): 3.14, -0.5, 100.0
• Строки (str): "привет", 'антифрод', "123" (текст в кавычках)
• Булевы значения (bool): True (истина), False (ложь)

# Примеры типов данных
amount = 1500.75  # float
currency = "RUB" # str
is_blocked = False # bool
attempts = 3 # int

print(type(amount))
print(type(currency))
print(type(is_blocked))
print(type(attempts))

Основные операции

С переменными можно выполнять разные операции:

• Арифметические: +, -, *, /, ** (возведение в степень), % (остаток от деления)
• Сравнения: == (равно), != (не равно), > (больше), < (меньше), >= (больше или равно), <= (меньше или равно)
• Логические: and (И), or (ИЛИ), not (НЕ)

# Арифметические операции
a = 10
b = 3
print(f"Сумма: {a + b}")
print(f"Разность: {a - b}")
print(f"Произведение: {a * b}")
print(f"Деление: {a / b}")
print(f"Возведение в степень: {a ** 2}")
print(f"Остаток от деления: {a % b}")

# Операции сравнения
age = 25
is_adult = age >= 18
print(f"Пользователь совершеннолетний: {is_adult}")

# Логические операции
is_fraud = True
is_high_risk = False
print(f"Мошенничество и высокий риск: {is_fraud and is_high_risk}")
print(f"Мошенничество или высокий риск: {is_fraud or is_high_risk}")
print(f"Не мошенничество: {not is_fraud}")

Jupyter Notebook: интерактивная среда для анализа данных

Jupyter Notebook — это интерактивная среда, где вы пишете и запускаете код Python (и не только) прямо в браузере. Идеальный инструмент для анализа данных, так как позволяет комбинировать код, текст, графики и изображения в одном документе.

Преимущества Jupyter Notebook:

• Интерактивность: Выполняйте код по частям, сразу видите результаты, быстро экспериментируете.
• Воспроизводимость: Весь анализ — код, комментарии, результаты — сохраняется в одном файле.
• Визуализация: Легко встраивайте графики и изображения прямо в документ.
• Документирование: Добавляйте пояснительный текст (используя Markdown), чтобы ваш анализ был понятен другим и вам самим в будущем.

Основные элементы Jupyter Notebook

Jupyter Notebook состоит из ячеек (cells):

1. Ячейки кода (Code cells): Здесь вы пишете и выполняете код Python. Результат отображается сразу под ячейкой.
2. Ячейки Markdown (Markdown cells): Здесь вы пишете текст, используя синтаксис Markdown (как этот курс!). Добавляйте заголовки, списки, жирный текст и т.д.

Работа с Jupyter Notebook

1. Запуск: Обычно запускается из командной строки командой jupyter notebook. Откроется вкладка в браузере.
2. Создание нового ноутбука: В интерфейсе Jupyter выберите New -> Python 3.
3. Выполнение ячеек: Выделите ячейку и нажмите Shift + Enter или кнопку Run на панели инструментов.
4. Сохранение: Ноутбуки сохраняются автоматически, но вы можете сохранить их вручную через File -> Save and Checkpoint.

💡 Совет: Не бойтесь экспериментировать! Jupyter Notebook создан для того, чтобы вы могли пробовать разные подходы, менять код и сразу видеть результат. Это лучший способ обучения.

Установка Python и Jupyter Notebook (для самостоятельной работы)

Для работы с Python и Jupyter Notebook на вашем компьютере удобнее всего использовать дистрибутив Anaconda. Он включает Python, Jupyter Notebook и множество полезных библиотек для анализа данных.

1. Скачайте Anaconda: Зайдите на официальный сайт Anaconda и скачайте установщик для вашей операционной системы (Windows, macOS, Linux).
2. Установите Anaconda: Следуйте инструкциям установщика. Обычно достаточно выбирать опции по умолчанию.
3. Запустите Jupyter Notebook: После установки Anaconda, вы найдёте ярлык "Jupyter Notebook" в меню "Пуск" (Windows) или в приложениях (macOS). Запустите его.

Теперь, когда мы освоили основы Python и научились работать с Jupyter Notebook, мы готовы перейти к самому интересному — использованию библиотеки Pandas для эффективной обработки данных. Это ключевой навык для любого антифрод-исследователя.