Data Science для карьериста. Жаклин Нолис
Читать онлайн книгу.
и Python наиболее популярны для обработки данных по нескольким причинам:
• Они бесплатны, и у них открытый исходный код. Это означает, что он создается многими участниками, а не одной определенной компанией или группой пользователей. В этих языках есть много пакетов, или библиотек (готовых блоков кода), которые можно использовать для сбора данных, их обработки, визуализации, статистического анализа и машинного обучения.
• Благодаря большому количеству пользователей каждого из этих языков дата-сайентистам легко найти помощь при возникновении проблем. И хотя в каких-то компаниях до сих пор используют SAS, SPSS, STATA, MATLAB или другие платные приложения, многие из них начинают переходить в своей работе на R или Python.
Хотя бо́льшая часть анализа при обработке данных осуществляется на R или Python, часто приходится извлекать информацию из БД, и здесь на сцену выходит язык SQL. SQL – это язык программирования, который используется в большинстве БД для внутренней обработки данных и извлечения их из базы. Представим для примера дата-сайентиста, которому нужно проанализировать сотни миллионов записей о заказах клиентов компании и спрогнозировать, как со временем будет изменяться ежедневное количество заказов. Для начала он, скорее всего, напишет SQL-запрос для получения количества заказов за каждый день, после чего возьмет полученные данные и запустит статистический прогноз на R или Python. По этой причине SQL очень популярен в Data Science, и без знания этого языка вы далеко не продвинетесь.
Можно ли стать дата-сайентистом без программирования?
С данными можно успешно проделывать много вещей, используя только Excel, Tableau или другие BI-инструменты с графическими интерфейсами. Хотя код в них не пишется, часто заявляется, что этот софт так же функционален, как и программирование на R или Python. На самом деле многие дата-сайентисты действительно порой пользуются этими программами. Но могут ли они быть исчерпывающим набором инструментов? Мы говорим «нет». В реальности компаний, где DS-командам не приходится писать код, очень мало. Но даже если вам повезет оказаться в одной из них, у программирования все же есть ряд плюсов.
Первое преимущество программирования – воспроизводимость. Когда вы пишете код, а не пользуетесь программным обеспечением типа point-and-click, можно повторно запускать его при изменении данных хоть каждый день, хоть через полгода. Это преимущество также связано с контролем версий: вместо того чтобы переименовывать файл каждый раз при изменении кода, можно сохранить один файл и видеть всю его историю.
Второе преимущество – гибкость. Например, если в Tableau нет нужного вам типа графа, вы не сможете его создать. Но с помощью программирования можно написать собственный код, чтобы сделать то, о чем создатели и разработчики программных средств никогда даже не думали.
Третье и последнее преимущество языков с открытым исходным кодом, таких как Python и R, – это вклад в сообщество. Тысячи людей создают пакеты и публикуют их в открытом доступе на GitHub и/или CRAN (для R) и pip (для Python).