Структура
І хоча багато хто каже, що сфера IT сьогодні переповнена і дуже складно почати кар’єру новачкам, це точно не стосується дата-аналітики. У цій сфері високий попит на хороших фахівців і за статистикою постійно зростає рівень заробітної плати. Якщо ви тільки починаєте свій шлях у цій галузі, то точно хочете дізнатися, якими інструментами потрібно володіти, щоб бути затребуваним фахівцем серед роботодавців. Тому в цьому матеріалі ми зібрали 7 найбільш популярних і вже класичних програм, без яких неможливо уявити роботу будь-якого дата-аналітика.
1. Python
Звичайно, куди ж без Python. Сьогодні він посідає одне з перших місць за популярністю серед мов програмування, Python обов’язковий інструмент для аналітиків даних. Для тих, хто не знає, — це мова програмування з відкритим вихідним кодом, її вважають максимально універсальною, простою у використанні, саме тому її часто використовують новачки в програмуванні. Але також це незамінний інструмент для дата-аналітиків.
Python може реалізовувати будь-які завдання у сфері дата-аналітики завдяки багатій екосистемі бібліотек: від попереднього опрацювання даних, візуалізації та статистичного аналізу до розгортання моделей машинного та глибокого навчання.
2. Мова програмування R
Ще одна мова програмування, яка необхідна дата-аналітику. Важливо зазначити, що вона не настільки популярна, як Python, але водночас дуже важлива для роботи з даними.
R — це мова з відкритим вихідним кодом, яка була спеціально створена для науки про дані та передових обчислень. Вона дуже популярна у сфері фінансів та академічних досліджень. Сьогодні R — ідеальна мова для маніпулювання даними, обробки, візуалізації, статистичних обчислень і машинного навчання. Ця мова може похвалитися великим ком’юніті та широкою колекцією спеціалізованих бібліотек для аналізу даних і машинного навчання.
Якщо порівнювати її з Python, то новачкам вона може здатися набагато складнішою, проте, можливо, і не відразу, але вам варто її вивчити.
3. SQL
Далі в нас іде ще одна мова програмування — SQL. Це предметно-орієнтована мова, за допомогою якої програмісти можуть працювати з базами даних, а також редагувати і витягувати з них необхідні дані. Для того щоб стати аналітиком даних, без ґрунтовних знань баз даних і SQL точно не обійтися. Це дасть вам змогу працювати з різними реляційними базами даних, включно з такими популярними системами, як SQLite, MySQL і PostgreSQL. Завдяки простому синтаксису, SQL дуже зручний у вивченні порівняно з іншими мовами.
4. Excel
Microsoft Excel — це класика, яка знайома нам ще зі школи. І хоча більшість фахівців ставляться до цього інструменту доволі скептично, він все ніяк не може покинути список сильних інструментів для дата-аналітиків. Так, сьогодні вже є безліч більш сучасних, просунутих і зручних програм, але Excel, як і раніше, залишається інструментом для багатьох повсякденних завдань аналізу даних.
Excel поєднує в собі потужні можливості зі зручним інтерфейсом, що робить його непоганим варіантом для досвідчених аналітиків даних і не супер технічно підкованих користувачів. Це також чудовий інструмент завдяки його плавній інтеграції зі стеком Microsoft BI, включно з PowerBI.
5. PowerBI
Power BI — це хмарне рішення для бізнес-аналітики, яке дає змогу об’єднувати різні джерела даних, аналізувати їх і представляти аналіз даних за допомогою візуалізацій, звітів і панелей моніторингу.
Серед основних функцій Power BI:
- Пряме підключення до Excel і проста інтеграція з іншими продуктами Microsoft.
- Можливість стискати дані та витягувати цінну інформацію з великих наборів даних.
- Можливість налаштування з використанням R і Python.
- Використання Power Query для імпорту, фільтрації та перекладу даних.
- Адаптивний і зручний користувацький інтерфейс.
Кожен аналітик даних-початківець повинен вільно володіти хоча б одним інструментом BI. Power BI, без сумніву, один із найкращих кандидатів.
6. Tableau
Tableau — ще один популярний інструмент візуалізації даних, який дає змогу одночасно аналізувати дані з кількох джерел.
Tableau вважають одним із найкращих інструментів BI. Він використовується провідними компаніями для вилучення інформації з величезних обсягів необроблених даних. Завдяки інтуїтивно зрозумілій і потужній платформі як технічні, так і нетехнічні користувачі можуть створювати візуальні панелі моніторингу та робочі листи.
У багатьох аспектах Tableau пропонує ті самі можливості, що й Power BI. Однак він вважається складнішим інструментом для новачків. Тому, якщо вас цікавить лише побудова простих діаграм, вам слід обирати менш складні варіанти, але надалі, коли ви наберетеся досвіду, вам все одно доведеться вивчити цю програму.
7. Google BigQuery
І завершує наш список Google BigQuery. Це хмарна платформа для аналітики великих даних, що належить до екосистеми Google Cloud. Вона дає змогу користувачам зберігати й аналізувати великі обсяги даних у реальному часі.
BigQuery особливо цінний для компаній, які проводять великомасштабний аналіз даних, особливо тих, які вже використовують сервіси Google Cloud. Крім аналізу великих даних цей інструмент часто використовують для бізнес-аналітики, аналізу поведінки користувачів, прогнозування продажів і аналізу соціальних медіа. Серед його головних особливостей — масштабованість, швидкість, підтримка SQL, інтеграція з іншими сервісами Google Cloud.
Висновок
У цьому матеріалі ми назвали 7 різних популярних інструментів, які повинен вивчити кожен дата-аналітик. Якщо ви новачок і хочете вивчити дата-аналітику, ми радимо звернути увагу на курси від DAN. IT. На курсі ви під наглядом досвідченого викладача освоїте всі інструменти, які ми назвали вище, і з їхньою допомогою вже під час навчання будете застосовувати знання та закріплювати досвід на реальних проєктах, а після навчання у вас буде повноцінне портфоліо.
