Структура
И хотя многие говорят, что сфера IT сегодня переполнена и очень сложно начать карьеру новичкам, это точно не относится к дата-аналитике. В этой сфере высокий спрос на хороших специалистов и по статистике постоянно растет уровень заработной платы. Если вы только начинаете свой путь в этой области, то точно хотите узнать, какими инструментами нужно владеть, чтобы быть востребованным специалистом среди работодателей. Поэтому в этом материале мы собрали 7 наиболее популярных и уже классических программ, без которых невозможно представить работу любого дата-аналитика.
1. Python
Конечно, куда же без Python. Сегодня он занимает одно из первых мест по популярности среди языков программирования, Python обязательный инструмент для аналитиков данных. Для тех, кто не знает, — это язык программирования с открытым исходным кодом, он считается максимально универсальным простым в использовании, именно поэтому его часто используют новички в программировании. Но также это незаменимый инструмент для дата-аналитиков.
Python может выполнять любые задачи в сфере дата-аналитики благодаря богатой экосистеме библиотек: от предварительной обработки данных, визуализации и статистического анализа до развертывания моделей машинного и глубокого обучения.
2. Язык программирования R
Еще один язык программирования, который необходим дата-аналитику. Важно отметить, что он не настолько популярен, как Python, но при этом очень важен для работы с данными.
R — это язык с открытым исходным кодом, который был специально создан для науки о данных и передовых вычислений. Он очень популярный в сфере финансов и академических исследований. Сегодня R — идеальный язык для манипулирования данными, обработки, визуализации, статистических вычислений и машинного обучения. Этот язык может похвастаться большим комьюнити и широкой коллекцией специализированных библиотек для анализа данных и машинного обучения.
Если сравнивать его с Python, то новичкам он может показаться намного сложнее, тем не менее может и не сразу, но вам стоит его изучить.
3. SQL
Далее у нас идет еще один язык программирования — SQL. Это предметно-ориентированный язык, с которым программисты могут работать с базами данных, а также редактировать и извлекать из них необходимые данные. Для того чтобы стать аналитиком данных, без основательных знаний баз данных и SQL точно не обойтись. Это позволит вам работать с различными реляционными базами данных, включая такие популярные системы, как SQLite, MySQL и PostgreSQL. Благодаря простому синтаксису, SQL очень удобен в изучении по сравнению с другими языками.
4. Excel
Microsoft Excel — это классика, которая знакома нам еще со школы. И хотя большинство специалистов относятся к этому инструменту довольно скептически, он все никак не может покинуть список сильных инструментов для дата-аналитиков. Да, сегодня уже есть множество более современных, продвинутых и удобных программ, но Excel по-прежнему остается инструментом для многих повседневных задач анализа данных.
Excel сочетает в себе мощные возможности с удобным интерфейсом, что делает его неплохим вариантом для опытных аналитиков данных и не супер технически подкованных пользователей. Это также отличный инструмент благодаря его плавной интеграции со стеком Microsoft BI, включая PowerBI.
5. PowerBI
Power BI — это облачное решение для бизнес-аналитики, которое позволяет объединять различные источники данных, анализировать их и представлять анализ данных с помощью визуализаций, отчетов и панелей мониторинга.
Среди основных функций Power BI:
- Прямое подключение к Excel и простая интеграция с другими продуктами Microsoft.
- Возможность сжимать данные и извлекать ценную информацию из больших наборов данных.
- Возможность настройки с использованием R и Python.
- Использование Power Query для импорта, фильтрации и перевода данных
- Адаптивный и удобный пользовательский интерфейс.
Каждый начинающий аналитик данных должен свободно владеть хотя бы одним инструментом BI. Power BI, без сомнения, один из лучших кандидатов.
6. Tableau
Tableau — еще один популярный инструмент визуализации данных, который позволяет одновременно анализировать данные из нескольких источников.
Tableau считают одним из лучших инструментов BI. Он используется ведущими компаниями для извлечения информации из огромных объемов необработанных данных. Благодаря интуитивно понятной и мощной платформе как технические, так и нетехнические пользователи могут создавать визуальные панели мониторинга и рабочие листы.
Во многих аспектах Tableau предлагает те же возможности, что и Power BI. Однако он считается более сложным инструментом для новичков. Поэтому, если вас интересует только построение простых диаграмм, вам следует выбирать менее сложные варианты, но в дальнейшем, когда вы наберетесь опыта, вам все равно придется изучить эту программу.
7. Google BigQuery
И завершает наш список Google BigQuery. Это облачная платформа для аналитики больших данных, принадлежащая к экосистеме Google Cloud. Она позволяет пользователям хранить и анализировать большие объемы данных в реальном времени.
BigQuery особенно ценен для компаний, которые проводят крупномасштабный анализ данных, особенно тех, которые уже используют сервисы Google Cloud. Помимо анализа больших данных этот инструмент часто используют для бизнес-аналитики, анализа поведения пользователей, прогнозирования продаж и анализа социальных медиа. Среди его главных особенностей, масштабируемость, скорость, поддержка SQL, интеграция с другими сервисами Google Cloud.
Заключение
В этом материале мы назвали 7 различных популярных инструментов, которые должен изучить каждый дата-аналитик. Если вы новичок и хотите изучить дата-аналитику, мы советуем обратить внимание на курсы от DAN. IT. На курсе вы под присмотром опытного преподавателя освоите все инструменты, которые мы назвали выше, и с их помощью уже во время обучения будете применять знания и закреплять опыт на реальных проектах, а после обучения у вас будет полноценное портфолио.
