5 лучших инструментов аналитики, которые должен знать каждый специалист по данным

Когда вы спрашиваете кого-то, без каких пяти вещей он не может жить, он обычно отвечает, что это еда, машина и интернет. Когда вы зададите тот же вопрос специалисту по данным, он даст вам краткое изложение своих пяти лучших аналитических инструментов, которые облегчают управление работой и жизнью. Давайте более подробно рассмотрим, что представляют собой эти инструменты аналитики и что они делают:

1. Питон

питон — это популярный язык программирования общего назначения, который прост в изучении, имеет меньше строк кода, чем другие языки, очень разборчив и имеет открытый исходный код. Он имеет хорошо развитую и расширяющуюся экосистему инструментов математики и анализа данных с открытым исходным кодом, что делает его хорошим претендентом на звание «инструмента будущего». Это молниеносно и поставляется с большой коллекцией статистических данных. Это один из языков, с которым знакомо большое количество программистов, что позволяет плавно перейти к аналитике с точки зрения ИТ.

ТАКЖЕ ЧИТАЙТЕ: Как наука о данных может помочь вашему бизнесу?

Это навык, которому нужно научиться, если кто-то хочет перейти в сектор аналитики из опыта программирования. Он только недавно завоевал популярность среди профессионалов в области аналитики, поэтому вакансий меньше, но это определенно навык, которому нужно научиться, если кто-то хочет перейти в сектор аналитики из опыта программирования. Python упрощает кодирование и отладку благодаря лучшему синтаксису, что приводит к гораздо более короткой кривой обучения.

Плюсы

• Простой синтаксис Python упрощает его изучение. Многие программисты уже знакомы с Python, и им проще изучить Python для аналитики, чем новый язык, такой как R.
• Python — полностью бесплатный язык программирования.
• Статистические библиотеки Python быстро расширяются, что в настоящее время делает его довольно универсальным инструментом.

Минусы

• Python совсем недавно превратился из языка программирования в инструмент аналитики. В результате ему не хватает универсальности R и SAS.
• Python быстро набирает обороты в области аналитики. Популярность Python будет только расти по мере того, как все больше ИТ-программистов переходят на аналитику. Python, несомненно, является инструментом, достойным изучения.

2. Excel для специалиста по данным

Майкрософт Эксель — это программа для работы с электронными таблицами, которая входит в пакет программного обеспечения Microsoft Office для повышения производительности. Мы все использовали его для составления списков и таблиц в какой-то момент нашей жизни, будь то в школе или в колледже. Однако Excel способен на гораздо большее. Excel обладает широким спектром возможностей, включая сортировку и обработку данных, а также представление их в виде графиков и диаграмм. Он может выполнять широкий спектр арифметических операций, в том числе связанных со статистикой, инженерией и финансами. Он также позволяет вам программировать с помощью VBA (Visual Basic для приложений).

ТАКЖЕ ЧИТАЙТЕ: Как наука о данных может помочь вашему бизнесу?

Благодаря своей повсеместной доступности Excel является одним из самых простых инструментов обработки данных для изучения и использования. Существует не так много компьютеров, на которых не установлен MS Office (как платный, так и бесплатный) и, соответственно, MS Excel. Самым значительным преимуществом Excel является то, что он позволяет пользователям изменять GUI (графические пользовательские интерфейсы) и выполнять визуализацию данных на разумном уровне (хотя ничего сложного). Хотя он может управлять небольшими объемами данных, он не предназначен для обработки больших объемов данных или выполнения таких задач, как прогнозное моделирование.

Тем не менее, это по-прежнему один из наиболее широко используемых инструментов для обработки данных, и он принесет пользу каждому начинающему специалисту по данным. Он также имеет очень удобный интерфейс для нетехнических пользователей, которые хотят заняться исследованием данных.

Плюсы

• Excel — программа, с которой знакомы все. Даже если у них нет дополнительного программного обеспечения для аналитики, у большинства пользователей на компьютерах установлен Excel.
• Excel — удобная программа. Пользовательский интерфейс прост и удобен в использовании.
• Excel имеет много возможностей визуализации.

Минусы

• Excel не предназначен для сложного статистического анализа. Простые методы прогнозного моделирования, такие как кластеризация и регрессия, могут быть реализованы в Excel с помощью надстроек, а более сложные подходы, такие как машинное обучение, — нет.
• Excel может управлять более чем 16 000 столбцов и 1 миллионом строк. С другой стороны, работа даже с 100 000 строк и 1000 столбцов мучительна.
• Например, если вы выполните сводку для такого большого количества данных, Excel станет медленным и может выйти из строя.

Хотите работать аналитиком данных? Тогда взгляните на наш курс Analytics для начинающих, чтобы начать прямо сейчас.

3. САС

САС — это программный пакет для расширенной аналитики, прогнозного моделирования, бизнес-аналитики и управления данными, разработанный SAS Institute. Несмотря на свою репутацию сложного в использовании и понимании, SAS, в отличие от многих своих конкурентов, может выполнять широкий спектр задач по управлению данными и аналитике. Он отлично подходит для опытных пользователей и является одним из самых надежных и быстрых программных пакетов для аналитики в мире, а также одним из лучших для комплексного анализа.

Несмотря на то, что его цена и лицензирование являются больным вопросом, многие средние и крупные предприятия по-прежнему используют его исключительно из-за вычислительной мощности, которую он предоставляет. Несмотря на отсутствие визуализации, он по-прежнему остается незаменимым инструментом для сложного анализа больших наборов данных.

Плюсы

• SAS — это мощный инструмент, способный обрабатывать как небольшие, так и большие наборы данных, который можно использовать для всего: от простого анализа срезов до сложного многовариантного анализа.
• SAS поставляется с большим количеством интерактивной помощи.

Минусы

• Это дорогое оборудование. Лицензии SAS (включая версии без графического интерфейса) могут быть такими же дорогими, как наем специалиста по данным, а то и дороже.
• Визуализация ограничена.

Чтобы начать работу с SAS, перейдите на страницу SAS Data Science для начинающих и узнайте, как стать сертифицированным специалистом по данным.

4. Р

р , компьютерный язык и программная среда для статистических вычислений и графики, является самым грозным конкурентом SAS. Из-за своего статуса с открытым исходным кодом у него есть сильные поклонники. Это выдающийся инструмент, который может выполнять любой тип статистического анализа. Ничто не делает гиков счастливее, чем программное обеспечение с открытым исходным кодом и бесплатное пробное использование. R позволяет пользователям адаптировать программное обеспечение к своим собственным аналитическим потребностям, а надежная экосистема пакетов делает работу с ним еще проще.

С момента своего создания он становился все более надежным, и теперь у него есть активное сообщество пользователей, которые помогают друг другу. Для любой организации, которая не использует аналитику в своей основе, но, тем не менее, работает с данными, R — это то, что нужно. Это лучшее программное обеспечение для проведения воспроизводимых и высококачественных анализов. Это по-прежнему очень хороший аналитический инструмент, несмотря на его недостатки в области безопасности и управления памятью.

Плюсы

• R — гибкий язык. Некоторые пользователи считают, что теперь он даже более гибкий, чем SAS. Пользователям R редко нужно использовать какое-либо другое программное обеспечение.
• R бесплатен, потому что он с открытым исходным кодом.
• R хорошо работает с технологиями с открытым исходным кодом, которые широко распространены в мире больших данных.

Минусы

• Кривая обучения для R довольно серьезная. Это сложный инструмент для освоения.
• Хотя информации в Интернете много, она не так хорошо организована, как, например, материалы SAS.

Начните с нашего сертификационного курса Data Science with R, чтобы добавить R в свой набор инструментов для аналитики.

5. SQL

SQL (язык структурированных запросов) — это язык программирования специального назначения, который используется для взаимодействия и администрирования баз данных, в частности, в RDBMS (система управления реляционной базой данных) или RDSMS (система управления реляционной базой данных). Его просто понять и применить, но он использовался для решения множества сложных ситуаций.

ТАКЖЕ ЧИТАЙТЕ: Жизненный цикл науки о данных: все его этапы и функции

Хотя это не лучший инструмент для статистического анализа, он является одним из лучших для обработки данных и может обрабатывать большие наборы данных. Манипуляции с данными по-прежнему занимают примерно половину времени проекта, и SQL идеально подходит для этого. Он легко взаимодействует с неструктурированными данными и считывает их, а также хорошо работает как со старыми, так и с новыми базами данных.

Плюсы

• SQL работает молниеносно и может обрабатывать наборы данных любого размера.
• Поскольку SQL используется во многих местах помимо аналитики, большинство пользователей уже знакомы с ним.
• SQL — это простой язык для понимания.

Минусы

• SQL отлично подходит для нарезки и нарезки, но не для статистического анализа. В результате спектр приложений очень ограничен.

Немногие инструменты могут сравниться по скорости и простоте использования с SQL, когда дело доходит до манипулирования данными. Для специалистов по данным SQL — очень популярный дополнительный инструмент. Он прекрасно работает с SAS, R, Python и другими языками программирования.

Итак, у вас есть это! Это пять инструментов, которые должен иметь любой специалист по данным. Со сколькими вы знакомы? Сколько еще не попало в ваш список?