Какие языки программирования используются в аналитике данных
Узнайте о 4 ключевых языках программирования (Python, R, SQL и Julia) для аналитики данных и их примерах использования!
Алексей Кодов
Автор статьи
7 июня 2023 в 14:13
Аналитика данных — это процесс извлечения знаний из больших объемов информации для принятия более обоснованных решений. В этой статье мы рассмотрим основные языки программирования, которые используются в этой сфере.
Python
Python — один из самых популярных языков программирования для аналитики данных. Его простота и читаемость кода делают его отличным выбором для новичков. Библиотеки, такие как Pandas, NumPy и Matplotlib, делают работу с данными и визуализацией очень удобной. ��
Пример кода на Python для анализа данных:
import pandas as pd data = pd.read_csv('data.csv') data['Age'].mean()
Аналитик данных: новая работа через 5 месяцев
Получится, даже если у вас нет опыта в IT
R
R — язык программирования и программное обеспечение для статистического анализа и графики. Он был разработан специально для анализа данных и статистики, и имеет сильное сообщество и множество пакетов для работы с данными. ggplot2 — одна из самых популярных библиотек для визуализации данных на R. ��
Пример кода на R для анализа данных:
library(dplyr) data <- read.csv("data.csv") mean(data$Age)
SQL
SQL (Structured Query Language) — это язык запросов для работы с реляционными базами данных. Хотя это не является языком программирования в традиционном понимании, аналитики данных должны знать SQL, чтобы извлекать информацию из баз данных и совершать операции с данными. ��️
Пример запроса на SQL для анализа данных:
SELECT AVG(Age) as AverageAge FROM data;
Julia
Julia — относительно новый язык программирования, который стремительно набирает популярность в научном и аналитическом сообществе. Он обладает высокой производительностью и простотой использования. Хотя количество доступных библиотек и пакетов меньше, чем у Python и R, для него все же есть некоторые мощные инструменты, такие как DataFrames.jl и Plots.jl. ����
Пример кода на Julia для анализа данных:
using CSV, DataFrames
data = CSV.read(«data.csv»)
mean(data.Age)
В заключение, выбор языка программирования для аналитики данных зависит от ваших предпочтений и опыта. Python и R являются наиболее популярными и широко используемыми, в то время как SQL необходим для работы с базами данных. Если вы хотите попробовать что-то новое и быстрое, обратите внимание на Julia. Удачи вам на пути к становлению аналитиком данных! ��
какой язык программирования из перечисленных является наиболее важным для аналитика
Michael Jones
Один из основных факторов, который следует учесть при выборе виртуальных серверов, — тип используемых накопителей. Наши VPS/VDS серверы предоставляют доступ к накопителям SSD eMLC, которые отличаются высокой производительностью и надежностью. Благодаря этому, ваше приложение будет работать стабильно и без сбоев, независимо от операционной системы.
Одним из важных аспектов безопасности является защита от DDoS-атак. Наши VPS/VDS серверы Windows и Linux имеют встроенную защиту от DDoS, что обеспечивает беспрерывную работу проекта даже в условиях множественных атак.
Надежность сервера также зависит от инфраструктуры центра обработки данных (ЦОД). Наши VPS/VDS серверы размещаются в ЦОД уровня TIER III, обеспечивая надежность и доступность сервера на уровне 99,982%. Это гарантирует, что ваш проект будет доступен для пользователей в любое время.
Высокоскоростное интернет-соединение является еще одним важным фактором успеха вашего проекта. Наши VPS/VDS серверы Windows и Linux предоставляют скорость интернета до 1000 Мбит/с, обеспечивая быструю загрузку веб-страниц и высокую производительность онлайн-приложений на обеих платформах.
Мы предлагаем скидку 10% на все VPS/VDS серверы Windows и Linux, делая доступ к высокой производительности, надежной защите, надежной инфраструктуре и высокоскоростному интернету еще более доступными по цене. Не упустите возможность улучшить работу вашего веб-проекта с помощью VPS/VDS серверов Windows и Linux от 13 рублей.
7 языков программирования, которые необходимо знать специалистам по данным и аналитикам данных
Источник
Написано Вивек Кумар Для выпускников программной инженерии, увлеченных тем, как манипулирование данными влияет на нашу текущую экономику, наука о данных и аналитика — это захватывающая область для работы. Усиливается тем фактом, что количество рабочих мест в области данных и аналитиков почти удвоилось с апреля 2016 года по апрель 2017 года. Очевидно, что эти роли также нравятся рекрутерам. Наука о данных а аналитика сочетает навыки программирования с передовыми статистическими и количественными навыками. Есть много языков программирования, предлагаемых курсы по науке о данных которые начинающие специалисты по данным и аналитики могут рассмотреть со специализацией. Несмотря на то, что существует ассортимент языков программирования, которые пригодятся для карьеры в области науки о данных и аналитики, мы перечисляем семь языков, которые необходимо знать, которые будут полезны аналитикам данных и ученым:
1. R — язык и среда для статистических вычислений и графики:
Прямой потомок старшего S программирование Язык R был выпущен Фондом R для статистических вычислений в 1995 году. Написанный на C, Fortran и на самом языке R, R может быть скомпилирован и запущен на самых разных платформах Windows, MacOS и UNIX. Его широкое распространение как специалистами по обработке данных, так и аналитиками объясняется тем, что у него есть пакет практически для всех мыслимых количественных и статистических приложений. К ним относятся филогенетика, нейронные сети, нелинейная регрессия, расширенное построение графиков и т. Д. Поскольку это язык с открытым исходным кодом, он позволяет чрезвычайно активному сообществу участников. Недавний рост и популярность R является свидетельством его эффективности в области науки о данных на долгие годы.
2. Python — язык программирования общего назначения:
Представленный Гвидо ван Россумом в 1991 году, Python — чрезвычайно популярный язык общего назначения, широко используемый в сообществе специалистов по науке о данных и аналитике. Он имеет широкий спектр специализированных модулей и может похвастаться поддержкой мирового сообщества с многочисленными онлайн-сервисами, которые предоставляют Python API (интерфейс прикладного программирования). Его легко выучить, а низкий входной барьер также делает его идеальным первым языком для тех, кто плохо знаком с областью науки о данных и аналитики. Python также является отличной перспективой для тех, кто ищет карьеру в области науки о данных, основанной на приложениях. Большая часть процесса науки о данных вращается вокруг процесса ETL (извлечение-преобразование-загрузка), который поддерживается универсальностью, которую предлагает Python. Python также предоставляет такие пакеты, как Tensorflow, pandas и scikit-learn, что делает его фантастическим вариантом для расширенных приложений машинного обучения.
3. SQL — язык структурированных запросов:
С момента своего появления в 1974 году компанией IBM SQL претерпел несколько реализаций; однако основные принципы остаются прежними. Он определяет, управляет и запрашивает реляционные базы данных — процесс, имеющий решающее значение для любой роли в области науки о данных или аналитики. SQL является фаворитом разработчиков, работающих с данными, из-за его декларативного синтаксиса, который делает его легко читаемым и понятным языком. SQL используется в целом ряде приложений, от чтения больших наборов данных до их запросов для получения значимых результатов. SQL также может быть напрямую интегрирован в другие языки с помощью таких модулей, как SQLAlchemy. Это полезный язык обработки данных, многие приложения, связанные с наукой о данных, зависят от ETL, который является одним из основных навыков SQL. Его долговечность и эффективность делают его обязательным для специалистов по обработке данных языком, который необходимо знать и осваивать.
4. Java:
В настоящее время Java поддерживается корпорацией Oracle. Это стандартный язык общего назначения, работающий на виртуальной машине Java (JVM). Он обладает мощной способностью интегрировать методы науки о данных и аналитики в существующую кодовую базу. В результате многие современные системы построены на серверной части Java. Это бесценный язык для критически важных приложений обработки данных, поскольку он обеспечивает серьезную безопасность типов. Java — идеальная вычислительная система, которая обеспечивает легкую переносимость между различными платформами. Эти факторы делают его подходящим для написания конкретных производственных кодов ETL и алгоритмов машинного обучения с интенсивными вычислениями. Многословие Java делает его очевидным первым выбором для специального анализа и специализированных статистических приложений. Многие компании требуют от специалистов по обработке данных, чтобы они могли беспрепятственно интегрировать производственный код науки о данных в их существующую кодовую базу, что стало возможным благодаря преимуществам, предлагаемым производительностью и безопасностью типов Java.
5. Scala:
Scala был разработан Мартином Одерски в 2004 году и представляет собой мультипарадигмальный язык, позволяющий использовать как объектно-ориентированный, так и функциональный подходы. Он работает на JVM и является идеальным выбором для специалистов по обработке данных и аналитиков, работающих с большими объемами данных. Фреймворк кластерных вычислений Apache Spark был написан на Scala, который обещает высокую производительность в сложных сценариях, включающих массивные коллекции данных. Поскольку он скомпилирован на байт-коде Java, который обеспечивает взаимодействие Scala с самой Java, это делает Scala хорошо подходящим языком программирования для специалистов по обработке данных и аналитиков.
6. Julia – programming language for high-performance numerical analysis and computational science:
Выпущенная примерно в 2012 году компанией NumFocus, Julia произвела определенное впечатление в мире числовых вычислений и анализа данных. JIT (JIT) язык программирования, Julia предлагает своим разработчикам простоту, динамическую типизацию и возможности создания сценариев. Благодаря раннему внедрению в нескольких финансовых организациях, Julia уже стала фаворитом в сообществе аналитиков данных. Несмотря на то, что изначально она была ориентирована на численный анализ, она также может использоваться для программирования общего назначения.
7. MATLAB — язык программирования и среда для итеративного анализа и проектирования процессов:
Matrix Laboratory (MATLAB) — это язык числовых вычислений, используемый в академических кругах и в индустрии обработки данных. MATLAB, разработанный и лицензированный MathWorks в 1984 году, предназначен для использования в количественных приложениях, которые предъявляют сложные математические требования. К ним относятся, помимо прочего, обработка изображений, преобразования Фурье, цифровая обработка сигналов и матричная алгебра. Его встроенные возможности построения графиков также делают его идеальным инструментом для визуализации данных. MATLAB, который часто преподается как часть учебной программы на многих курсах бакалавриата по дисциплинам физики, прикладных наук, математики и инженерии, также широко используется в аналитике данных. В дополнение к этому, его широкое использование в количественной и числовой областях делает его обязательным языком в области науки о данных. Хотя это был обзор языков программирования, которые критически важно освоить специалистам по данным и аналитикам, важно также понимать, что использование каждого отдельного языка очень зависит от приложения. Тем не менее, глубокое знание кодирования дает специалистам по обработке данных и аналитикам данных идеальный баланс производительности и универсальности — комбинацию, которая очень необходима для этой должности.
Обширный глоссарий терминов по аналитике данных и бизнес-интеллекту
Добро пожаловать в наш полный глоссарий, посвященный основным терминам и концепциям в области аналитики данных и бизнес-интеллекта (BI). Ориентироваться в сложном мире данных может быть сложно, особенно с непрерывным появлением новых технологий, методологий и терминологии. Независимо от того, являетесь ли вы студентом, начинающим аналитиком, ученым-исследователем данных, деловым руководителем или просто любознательным учеником, этот глоссарий разработан так, чтобы быть вашим навигационным компасом, освещая путь с ясными и краткими определениями.
Наш глоссарий является динамическим ресурсом, предоставляющим ясность и понимание для терминов, охватывающих основные элементы данных и продвинутые аналитические техники. Каждый термин тщательно объясняется с целью предложить сбалансированное представление, доступное для читателей разного уровня экспертизы. Здесь вы не только найдете определения, но также краткие пояснения, которые придают контекст и актуальность реальным приложениям.
Начните свое обучение с уверенностью, вооружившись ресурсом, который разъясняет сложности и терминологию в области аналитики данных и бизнес-интеллекта. Используйте этот глоссарий в качестве справочника, помощника при изучении или инструмента для облегчения коммуникации в профессиональных средах. Погрузитесь, исследуйте и расширьте свои знания и понимание языка данных!