Какой язык программирования надо учить аналитику данных?

Сегодня каждая уважающая себя крупная компания собирает и хранит огромные массивы данных, надеясь извлечь из них коммерческую пользу. Эксперты, которые разбираются в этих массивах и способны показать эффективный результат, могут рассчитывать на быструю карьеру с впечатляющими окладами. Рассказываем, какие инструменты нужно выбрать, чтобы стать успешным аналитиком данных.

Единственная сложность для начинающих аналитиков данных заключается в том, что даже базовые позиции этой сферы предполагают уверенное владение компьютерными языками. Как правило, в объявлениях о вакансиях упоминаются SQL, R и Python. В чем их отличия?

Что популярнее?

Интересное исследование на эту тему специалистка по аналитике данных Женевьева Хейс (Genevieve Hayes). Она проанализировала 100 актуальных объявлений о работе в Data Science, подобрав компании самого разного размера с позициями самого разного уровня. Вакансии руководителей ее не интересовали, только те должности, где нужно работать «руками». В 15% случаев объявления адресовались начинающим специалистам, 44% пришлись на средние позиции, 41% — на старших экспертов.

Во всех трех категориях на первом месте по популярности оказался Python. SQL занял вторую строчку, R — третью. Главный тренд, который отметила Хейс, — это падение позиций SQL с повышением позиции сотрудника. Среди вакансий для начинающих сотрудников этот язык упоминался в 73% случаев, а в самой опытной категории цифра упала до 45%.

Популярные языки программирования — **Популярность основных языков программирования на разных уровнях экспертизы**

Эти результаты говорят о том, что начинающие специалисты должны знать, как сформулировать запрос базе и интерпретировать ответ, понимать принципы обмена данных между хранилищами и т.д. Очевидно, те компании, которые в исследовании Яндекса активно ищут младших экспертов по Data Science, во многом преследуют именно эти цели — наладить грамотную работу с базами, а дальше действовать по ситуации.

С другой стороны, R и Python позволяют работать с данными глубже, чем на уровне базовых запросов и операций. В серьезном статанализе и машинном обучении без этих языков делать нечего — поэтому с повышением должности эксперта от него ждут сильных навыков в этой области.

Тем, кто хочет стать веб-разработчиком с нуля, знание SQL дает отличное понимание работы с бэкендом. Python, в свою очередь, объединяет множество удобных инструментов веб-разработки, позволяющих быстро разворачивать функциональные сайты и мощные порталы. Наконец, R применяется для узких задач — у этого языка довольно специфичная природа, о которой мы расскажем подробнее ниже.

С чего начать?

Итак, именно R и Python можно считать главными языками для эксперта по Data Science. Настоящий профессионал сможет работать и с тем, и с другим, но нужно ли новичку браться сразу за все? Исследование Хейс показало, что вне зависимости от уровня сотрудника, главное требование — это знание Python. Это и неудивительно, ведь этот язык достаточно доступен для понимания новичков и невероятно функционален для применения в самых сложных рабочих задачах. Именно поэтому начинающим специалистам стоит начать именно с него, тем более что Python из года в год получает звание лучшего языка для первого знакомства с программированием.

Когда молодой аналитик овладеет базовым набором операций и поймет общую логику работы с данными, ему будет проще перенести ее на другой инструментарий. Так постепенно можно расширять свои компетенции, причем каждый новый язык будет даваться все легче.

Онлайн-курс от Skillfactory: «Аналитик данных»

Освойте 100% инструментов, необходимых junior-аналитику: от Google-таблиц до Python и Power BI.

R vs Python

Чтобы разобраться со многими вопросами выбора, стоит получше разобраться, что из себя представляют главные рабочие лошадки аналитика. У R и Python много общего, а различия в деталях и определяют специфику каждого языка.

Появление Python и R разделяет два года — первый увидел свет в 1991 году, второй в 1993-м. Оба языка создавались с таким расчетом, чтобы будущие разработчики могли расширять набор их функций с помощью подключаемых библиотек. С этим связано и использование открытого кода — ничто не мешает энтузиастам развивать, дополнять, достраивать и перестраивать.

Главная аудитория Python — это разработчики ПО и веб-разработчики. Именно для этих экспертов создается большинство функциональных модулей, позволяющих загружать данные, проводить с ними сложные операции, моделировать и анализировать. Чтобы стать хорошим веб-разработчиком достаточно собрать набор из десятка библиотек, с помощью которых можно закрыть основной круг базовых задач при сайтостроительстве.

С другой стороны, R вырос из языка S, с которым активно работают специалисты по статистике. Таким образом, его главная сила в сложных статистических функциях, которые используются в академических и высокопрофессиональных задачах.

С точки зрения аналитиков данных и экспертов по Data Science R и Python обладают схожими возможностями. Первый язык чаще выбирают специалисты, которым нужно работать с огромными массивами информации, на втором останавливаются создатели нейросетей и экспериментаторы в области машинного обучения. Следовательно, если вы уже знаете, какая область вам более интересна, вы можете планировать свое профессиональное образование.