«Швейцарський ніж» для Data Science: чому Python залишається головним інструментом індустрії

Попри появу вузькоспеціалізованих інструментів, Python зберігає роль ключового стандарту в індустрії роботи з даними. Як «швейцарський ніж», він може поступатися у чистій швидкості чи елегантності окремих рішень, але його універсальність не має рівних. 2026 року лідерство Python зумовлене не технічною досконалістю, а капіталізацією екосистеми, накопиченої за 15 років. Дмитро Гелешко, Machine Learning Engineer в PlantIn, розповів HBJ про причини такої стійкості, проаналізував ключові бібліотеки та пояснив, як мова адаптується до викликів ери генеративного AI.

Python і Data Science: від скриптової мови до стандарту індустрії

Домінування Python — це перемога прагматизму. Те, що починалося як інструмент автоматизації, стало стандартом завдяки балансу між низьким порогом входу та потужністю обчислень.

Як зазначає Дмитро Гелешко, Machine Learning Engineer в PlantIn, мова стала лідером на зламі 2010-х завдяки появі NumPy та Pandas. Ці бібліотеки компенсували обмеження продуктивності Python, оскільки їхні критичні частини були оптимізовані на C/C++ та Fortran. Наступним етапом стала ера нейромереж: поява TensorFlow від Google та PyTorch від Meta остаточно закріпила статус Python. За словами експерта, сьогодні це «зріла екосистема, яка однаково добре підходить як для швидкого прототипування, так і для продакшн-розгортання».

Попри міф про «повільність», у сучасних ML-пайплайнах мова виконує роль лише керуючого інтерфейсу. «Уся важка обчислювальна робота відбувається на високооптимізованих бекендах (C, C++ та CUDA), а не в самому інтерпретаторі», — пояснює Дмитро. Більшість проблем зі швидкістю зазвичай пов’язані з неефективними алгоритмами або операціями введення-виведення. Ба більше, моделі можна експортувати у формати на кшталт ONNX чи TensorRT, що дозволяє запускати їх у продакшені без жодних накладних витрат, як це роблять такі компанії як Google, Meta та інші.

Зрештою, головний актив Python сьогодні — це час та спільнота. Кожна нова бібліотека розробляється насамперед під цей стек, що змушує фахівців обирати мову через інструменти, а розробників інструментів — через фахівців. 

«Наразі не існує реального конкурента, здатного витіснити Python з цієї сфери, — каже Дмитро Гелешко. — Навіть більш технічно досконалі мови повинні мати радикальну перевагу, щоб подолати підготовлену спільноту спеціалістів, існуючі кодові бази та зрілу інфраструктуру інструментів, які Python накопичив за понад 15 років розвитку».

Основні бібліотеки Python для Data Science

Стабільність екосистеми Python часто сприймають як відсутність інновацій, проте 2026 року це виглядає радше як ознака зрілості. 

«Базовий Python-стек для Data Science залишається стабільним уже багато років. NumPy, pandas, SciPy та scikit-learn і досі є фундаментом для роботи з даними, наукових експериментів і класичних алгоритмів машинного навчання. Вони перевірені часом, добре задокументовані та зрозумілі для початківців», — пояснює експерт.

Однак, якщо фундамент залишається незмінним, то архітектура верхніх рівнів зазнала суттєвих трансформацій, особливо у сфері нейронних мереж. Гнучкість перемогла жорсткі структури.

«У сфері глибокого навчання відбулися помітні зрушення. TensorFlow та Keras відчутно постаріли. PyTorch став домінуючим фреймворком у наукових публікаціях і дослідженнях, значною мірою завдяки свободі експериментів і більш природному, «пайтонічному» підходу до розробки, коли TensorFlow вимагав від розробників підлаштовуватися під власне бачення архітектури та робочого процесу», — каже Дмитро Гелешко.

Сьогодні розвиток інструментарію йде шляхом демократизації складних технологій. Найяскравішим прикладом цієї еволюції є перехід від написання моделей «з нуля» до використання готових рішень.

"Серед сучасних доповнень особливо виділяється й екосистема Hugging Face, яка фактично стала основним центром ML-рішень. Бібліотеки на кшталт Transformers надають простий доступ до великої кількості навчених моделей, а Hugging Face Hub виконує роль де-факто стандартного репозиторію для обміну моделями та датасетами в спільноті», — ділиться Дмитро.

Зворотний бік медалі: три ботлнеки інструменту

1. Споживання RAM. Python має вбудовані механізми резервування та очищення RAM, які працюють не миттєво, а за власним алгоритмом і розкладом. До цього додаються накладні витрати самих об’єктів, через що одночасна обробка багатьох запитів чи великих датасетів може вичерпувати пам’ять і змушувати використовувати обробку частинами або сторонніми спеціалізованими бібліотеками.

2. Обмеження паралелізму. «GIL (Global Interpreter Lock) — це вимушене архітектурне рішення Python, яке забезпечує безпечний доступ до об’єктів з кількох потоків у межах одного процесу. Водночас GIL не дозволяє справжньої багатопоточності для CPU-bound задач і суттєво обмежує паралелізм. Хоча деякі бібліотеки можуть обходити GIL, чистий Python не здатен повноцінно використовувати кілька ядер без обхідних рішень», — розповідає Дмитро.

3. Керування залежностями в ML-середовищах. Попри наявність потужних інструментів на кшталт pip, conda та тепер уже uv, ML-середовища мають специфічні складнощі. Через залежність багатьох бібліотек від конкретних версій CUDA, те що мало б бути простим uv/pip install, може перетворитися на декілька годин чи навіть днів додаткової роботи. У середовищах із сотнями взаємопов’язаних пакетів це може означати перевстановлення драйверів, збирання бібліотек із вихідного коду, боротьбу з конфліктами до вимог або використання Docker лише для того, щоб отримати працююче середовище розробки.

Python у 2026 році: нові тренди та оновлення

Довгий час головним аргументом критиків Python була його відносно низька швидкість та обмеження багатопоточності. Проте останні версії демонструють, що мова готова до радикальної модернізації, не втрачаючи при цьому своєї ідентичності.

«За останні роки в ній з’явилися важливі структурні покращення — зокрема free-threaded режим (усунення GIL), експериментальний JIT-компілятор та покращений інтерактивний інтерпретатор. Найбільш значущими для ML-навантажень є саме зміни, пов’язані з GIL, хоча їхнє широке впровадження потребуватиме часу», — зауважує Дмитро.

Усунення Global Interpreter Lock (GIL) відкриває шлях до справжнього паралелізму, що критично для підготовки даних перед навчанням моделей. Водночас JIT-компілятор (Just-In-Time) обіцяє пришвидшити виконання чистого коду без необхідності переписувати його на C++.

Інакше кажучи, сама мова не зазнала фундаментальних змін для AI, а розвиток штучного інтелекту забезпечується насамперед екосистемою навколо Python, яка рухає прогрес, розв’язує практичні проблеми та відкриває шлях до подальших покращень.

Якщо раніше мову критикували за брак суворості, то сьогодні Python впевнено рухається в бік інженерної досконалості. Це створює ідеальний ґрунт для розвитку інструментів low-code та систем автоматичного машинного навчання (AutoML).

«Крім вище зазначених змін у продуктивності, останні оновлення покращили систему типів, оновили підсвічування синтаксису й автодоповнення коду, — підсумовує експерт. — Загалом Python еволюціонує в бік кращої типобезпеки, зменшення кількості багів, зрозумілішого дебагінгу та підвищення продуктивності, зберігаючи при цьому свою простоту».

Часті запитання (FAQ)

Чи варто у 2026 році вивчати Python для Data Science?

2026 році Python залишається безальтернативним входом у професію. Будь-яка інновація в галузі Generative AI чи LLM спочатку отримує Python-інтерфейс, а вже потім адаптується під інші стеки. Вивчаючи Python сьогодні, ви інвестуєте в доступ до найбільшої у світі екосистеми готових рішень, де шлях від ідеї до працюючої ML-моделі залишається найкоротшим на ринку.

Який Python Data Science курс підійде новачку?

Обирайте програму, що фокусується не лише на синтаксисі, а й на вмінні працювати з даними через NumPy та Pandas, оскільки це фундамент професії. Оптимальним вибором у 2026 році є курси, які поєднують математичну базу з практикою розгортання моделей. Важливо, щоб курс виходив за межі Jupyter Notebook і охоплював елементи MLOps та версіонування коду, готуючи вас до реальних бізнес-задач, а не лише до теоретичних експериментів.

Чим Python кращий за R або Julia у сфері Data Science?

Якщо R залишається спеціалізованим інструментом для глибокої статистики, а Julia демонструє вражаючу швидкість у математичних обчисленнях, вони програють Python у масштабованості та підтримці інфраструктури. На Python можна не лише побудувати модель, а й написати сервер для неї, налаштувати автоматизацію та інтегрувати її в будь-яку хмарну екосистему. Мова колосальну спільноту та готові рішення для будь-якої технічної проблеми.

Які бібліотеки обов’язкові для старту в Data Science Python?

Для старту в Data Science базовий стек починається з NumPy та Pandas — це інструменти для матричних обчислень та маніпуляцій з таблицями, без яких неможлива жодна підготовка даних. Для візуалізації та інтерпретації результатів стандартом залишається Matplotlib (або Seaborn), що дозволяє перетворювати цифри на зрозумілі графіки. Замикає цей обов’язковий перелік Scikit-learn, який надає доступ до всіх класичних алгоритмів машинного навчання в єдиному інтерфейсі. Опанування саме цих бібліотек покриває більшість щоденних задач інженера і є необхідним фундаментом перед переходом до складних нейромереж на кшталт PyTorch.