Основная обязанность аналитика данных — изучать, оценивать, анализировать и уточнять данные для принятия обоснованных стратегических решений для роста бизнеса. Чтобы эффективно выполнять эти обязанности, вы должны владеть различными языками программирования, а также другими инструментами и навыками, необходимыми для успешной работы в качестве аналитика данных.

Хотя в этой области доступно множество языков программирования, я расскажу о восьми лучших вариантах изучения, если вы хотите стать профессионалом в области анализа данных. В конце чтения у вас должен быть обзор этих языков и того, как вы можете использовать их для эффективной работы.

1. Питон

Язык программирования Python Гвидо ван Россум — это высокоуровневый (легко читаемый) многоцелевой язык программирования. Согласно индексу TIOBE, это также один из самых популярных языков программирования в аналитике данных. Он имеет огромное сообщество пользователей и в основном известен своими надежными вариантами использования, помимо анализа данных. Например, вы можете использовать его для веб-разработки, разработки программного обеспечения и искусственного интеллекта.

Кроме того, Python отлично подходит для приложений автоматизации. Автоматизация задач является ключевой частью набора навыков каждого опытного аналитика данных, поскольку она сэкономит ваше время. Это также увеличивает возможности исследований во время анализа данных благодаря обширному списку библиотек. Вот несколько известных используемых библиотек:

  • NumPy расшифровывается как Numerical Python: популярная библиотека с обширным списком передовых математических функций, таких как базовые функции линейной алгебры, расширенные возможности случайных чисел и инструменты для языковой интеграции низкого уровня. Примерами таких низкоуровневых языков являются FORTRAN и C++. Наиболее заметной особенностью NumPy является объект n-мерного массива.
  • SciPy — еще одна известная библиотека, построенная на основе NumPy, что означает Scientific Python. SciPy особенно полезен для различных передовых научных и инженерных дисциплин.
  • Pandas — это библиотека Python, которая в основном используется для анализа, очистки и управления наборами данных. Это одна из наиболее важных библиотек, которые вам нужны при анализе данных с помощью Python.
  • Matplotlib незаменим для построения различных типов графиков (гистограмм, линейных графиков, круговых диаграмм и тепловых диаграмм).
  • Seaborn — это библиотека Python для создания информативных и эстетически привлекательных статистических графиков.
  • Scikit-learn — одна из библиотек Python, созданная на основе NumPy, SciPy и Matplotlib. Он содержит множество инструментов для машинного обучения и моделирования.

Python должен быть одним из ваших любимых языков для тех, кто хочет стать исключительным в анализе данных. Он предлагает понятный синтаксис с широким спектром функций, чтобы сделать вас более продуктивным.

2. Скала

Мартин Одерски в 2004 году разработал язык программирования Scala как язык программирования общего назначения, поддерживающий как объектно-ориентированное, так и функциональное программирование. Основное преимущество Scala заключается в том, что он предлагает новые решения некоторых недостатков языка программирования Java.

Некоторые из ключевых приложений Scala в аналитике данных включают:

  • Обработка больших данных: Scala используется для сред распределенных вычислений, таких как Apache Spark и Flink, для параллельной обработки массивных наборов данных на нескольких узлах.
  • Машинное обучение. Безопасность типов и функциональные возможности Scala делают его идеальным выбором для создания масштабируемых и высокопроизводительных приложений машинного обучения.
  • Обработка данных. Scala содержит множество богатых библиотек и API-интерфейсов, которые обеспечивают эффективную обработку данных и манипулирование ими, что делает его хорошо подходящим для приложений, управляемых данными, таких как конвейеры ETL.
  • Визуализация данных. Интерактивный и реактивный характер Scala позволяет создавать приложения для визуализации данных в режиме реального времени. Он имеет несколько библиотек, таких как Apache Zeppelin и Jupyter Notebooks.

Кроме того, Scala можно запускать на виртуальной машине Java, и это идеальный выбор при работе с большими наборами данных и разрозненными данными. Он имеет более 170 000 библиотек, что делает его невероятно ценным для изучения и решения различных задач. Наконец, Scala совместима с такими IDE, как Sublime Text, IntelliJ IDEA, Atom, VS Code и вашим браузером.

3. R

R — серьезный конкурент языка программирования Python. Хотя оба они чрезвычайно популярны среди специалистов по данным и предлагают широкий спектр схожих функций, есть несколько причин изучать R в дополнение к Python.

Изобретатели языка программирования R создали его для вычислительной статистики и графического представления данных, также известного как визуализация данных. R также является языком с открытым исходным кодом, что позволяет огромному сообществу пользователей вносить качественные вклады для улучшения его производительности с течением времени.

Как и язык программирования Python, R имеет расширенный список библиотек, предлагающий функции анализа данных и операции машинного обучения. Примеры включают dplyr, tidyr, readr и ggplot2.

Изучение R может быть трудным, если вы новичок. Вам потребуются предварительные знания других языков программирования, чтобы быстро освоить их. Однако при наличии решимости и стойкости вы сможете быстро начать с ним работать. Кроме того, отзывы сообщества пользователей в Интернете показывают, что это захватывающий язык.

4. Матлаб

MatLab, или Matrix Laboratory (разработанный MathWorks), представляет собой мультипарадигмальный язык программирования и платформу числовых вычислений для высокоуровневых математических и статистических операций. Это отличный инструмент для визуализации данных, необходимый для машинного обучения, глубокого обучения, робототехники и других новых технологий.

Хотя MatLab имеет различные функции, которые делают его пригодным для анализа данных, это проприетарный язык программирования. В отличие от бесплатных языков программирования с открытым исходным кодом, таких как Java и Python, для получения лицензии и доступа к MatLab требуется определенная плата.

К сожалению, не всем нравится идея платить определенную плату за доступ к функциям, которые вы можете получить бесплатно из других языков программирования, которые бесплатны и имеют открытый исходный код. Тем не менее, это необходимый язык для изучения аналитиком данных.

5. C/C++

Изучение этих двух языков может показаться сложным для новичка, потому что оба они низкоуровневые языки, которые могут читать только компьютеры. Тем не менее, знание их может помочь вам вычислить большие объемы наборов данных за сравнительно меньшее время. Вот обзор этих двух языков и их значимости для анализа данных:

  • C

C — это язык программирования общего назначения, впервые разработанный в начале 1970-х годов. Это низкоуровневый язык, известный своей эффективностью, производительностью и способностью взаимодействовать с оборудованием. Хотя C обычно не используется в качестве основного языка для анализа данных, вы можете использовать его с другими языками и инструментами для выполнения конкретных задач анализа данных.

Например, вы можете использовать C для оптимизации важных для производительности частей программы анализа данных, таких как матричные операции или численное моделирование.

  • C++

C++ — это расширение C, впервые выпущенное в 1985 году. Это язык высокого уровня, известный своей универсальностью, эффективностью и функциями объектно-ориентированного программирования. Кроме того, он обычно используется в приложениях для анализа данных, требующих высокопроизводительных вычислений и обработки в реальном времени, таких как финансовый анализ и научное моделирование.

C++ также имеет несколько библиотек и сред, специально разработанных для анализа данных, таких как библиотеки Boost и Armadillo. В целом, как новичок в анализе данных, вы должны оставить изучение программирования C и C++ напоследок, так как в идеале они требуют предварительных знаний анализа данных и других языков программирования.

6. Ява

Java — это высокоуровневый язык программирования общего назначения и вычислительная платформа, которая считается одним из самых популярных языков для анализа данных.

Одной из уникальных особенностей Java является то, что вы можете использовать его для создания сложных приложений с нуля. Он также предлагает более высокую скорость вычислений, чем другие языки программирования. Самое главное, его функция «Написать один раз, запускать где угодно» делает его совместимым и упрощает интеграцию операций во время анализа данных.

Java широко используется в аналитике данных благодаря своей переносимости, масштабируемости и производительности. Он предоставляет надежную платформу для разработки приложений для работы с большими данными, алгоритмов машинного обучения и инструментов визуализации данных. Некоторые из популярных приложений Java в области анализа данных включают в себя:

  1. Hadoop: Java является основным языком для платформы Hadoop MapReduce, которая используется для обработки и анализа больших наборов данных.
  2. Spark. Java — один из наиболее широко используемых языков программирования для Apache Spark, механизма распределенных вычислений для обработки крупномасштабных данных.
  3. Машинное обучение. Java предоставляет несколько библиотек и сред для разработки моделей машинного обучения, включая Weka, Deeplearning4j и Apache Mahout.
  4. Визуализация данных: Java предоставляет несколько библиотек для визуализации данных, включая JavaFX, JFreeChart и Java 3D.
  5. Веб-разработка. Java предоставляет несколько веб-платформ для разработки веб-приложений для анализа данных, включая Spring, Struts и JavaServer Faces.

В целом, Java предлагает полный набор инструментов для анализа данных, что делает его популярным среди разработчиков в этой области.

7. SQL — язык структурированных запросов

SQL — это скрипт и Domain-Specific Language (DSL), который нельзя использовать для программирования общего назначения. Он был специально создан для того, чтобы пользователи могли общаться, управлять и извлекать данные, хранящиеся в реляционной базе данных, — все это критически важные этапы анализа данных.

Программное обеспечение SQL можно разделить на четыре категории:

  1. Системы управления реляционными базами данных (RDBMS): это наиболее распространенный тип программного обеспечения SQL, предназначенного для управления структурированными данными. Примеры включают Oracle, MySQL, Microsoft SQL Server и PostgreSQL.
  2. Базы данных NoSQL. Эти базы данных не используют традиционную реляционную модель данных и предназначены для обработки неструктурированных данных. Примеры включают MongoDB и Cassandra.
  3. Инструменты для хранения данных. Эти инструменты собирают и анализируют большие объемы данных из различных источников. Примеры включают Apache Hadoop и Apache Spark.
  4. Облачные базы данных. Эти базы данных размещаются на облачных платформах и доступны из любого места, где есть подключение к Интернету. Примеры включают Amazon Aurora, Google Cloud SQL и Microsoft Azure SQL.

С тех пор он стал инструментом для запросов данных, управления и других процессов, используемых для взаимодействия с данными. А поскольку анализ данных требует взаимодействия с базой данных и манипулирования ею, вы должны изучать SQL, независимо от вашего знания языка программирования.

8. Юлия

Наконец, у нас есть Julia: быстроразвивающийся высокоуровневый динамический язык программирования, специально разработанный для числовых и научных вычислений, анализа данных и машинного обучения. Впервые язык был выпущен в 2012 году — с тех пор он приобрел большую популярность среди аналитиков данных и исследователей благодаря своей скорости и универсальности.

Кроме того, простой синтаксис Джулии облегчает обучение людям, не имеющим предварительных знаний в области кодирования. Он также имеет обширный набор встроенных функций и библиотек, упрощающих выполнение стандартных задач анализа данных.

Наконец, у Julia отличная совместимость с другими языками программирования, такими как Python, R и C, что упрощает интеграцию его кода с существующими рабочими процессами анализа данных.

Станьте востребованным аналитиком данных

Чтобы стать ценным аналитиком данных, необходимо иметь глубокие знания технических аспектов анализа данных и того, как их масштабировать. К счастью, ваше знание перечисленных выше языков программирования является отличной отправной точкой.

Хотя большинство языков программирования предлагают схожие функции и вычислительные возможности, изучение всех или как можно большего числа языков обязательно. Это повышает вашу универсальность и мастерство в различных уровнях анализа данных.

Прежде чем идти, подпишитесь на мой блог, чтобы получать уведомления, когда я добавляю новый контент на различные темы, которые могут вас заинтересовать.