Python или r с чего начать

Сравниваем R и Python

Python и R — лучшие варианты для кодирования datascience-проектов. Оба языка часто используют для анализа данных или машинного обучения.

Рассказываем, почему R больше подходит для визуализаций, а Python — для развертывания моделей.

Обзор языков

R — это статистический язык. Он используется для разработки статистического программного обеспечения и анализа данных. У R множество библиотек для создания динамических и интерактивных графиков.

Разработка R началась как исследовательский проект новозеландцев Роберта Джентльмана и Росса Ихака. В 1993 году первые бинарные версии R были опубликованы в Statlib — архиве статистического программного обеспечения и наборов данных.

У R есть собственный репозиторий с opensource-кодом CRAN (Comprehensive R Archive Network). В CRAN доступно свыше 16000 пакетов — здесь есть библиотеки для любой аналитической задачи.

R — язык командной строки, но есть несколько IDE, которые предоставляют интерактивный графический интерфейс.

Python — многофункциональный язык, который можно использовать в веб-разработке, разработке программного обеспечения, написании системных сценариев. Он входит в десятку наиболее часто используемых языков программирования.

Python разработал голландский программист Гвидо ван Россум в 1991 году. Вдохновением для названия стало телешоу «Летающий цирк Монти Пайтона». Язык создан легко читаемым, у него есть сходство с английским. Python использует динамическую типизацию (переменная связывается с типом в момент присваивания значения) и позднее связывание функций с переменными во время работы программы.

Облака тегов R и Python / Towards Data Science

В чем разница

• R был создан для статистических задач и анализа данных, тогда как Python более универсален.
• R отлично подходит для сложных визуализаций, в отличие от Python.
• R сложно интегрировать в производственный процесс, а Python легко может стать частью продукта.
• Коды Python легче поддерживать, и они надежнее, чем аналогичные алгоритмы на R.
• Раньше Python недоставало библиотек для data-анализа и ML. Сейчас Python предоставляет прогрессивные API для создания искусственного интеллекта.
• Большинство задач по обработке данных можно решить с помощью пяти библиотек Python: Numpy, Pandas, Scipy, Scikit-learn и Seaborn. Он подойдет тем, кто хочет использовать результаты вычислений в приложении или на сайте.

Преимущества каждого

Плюсы Python

Считается, что новичкам легче изучить Python. В языке R довольно крутая «кривая обучения», потому что статистики создали его для себя. У Python более простой синтаксис.

Python — многофункциональный язык. На нем можно создать сайт или написать инструмент командной строки.

Если сравнивать с логикой R, кодирование алгоритмов на Python больше совпадает с тем, как мыслят люди. Поэтому Python легче «перевести» на другие языки программирования.

Большую часть анализа данных составляет их предварительная очистка. Проще очищать дату при помощи языков с гибким функционалом (как Python), чтобы добавлять новые функции и слои для разделения данных. Если для этих функций требуется локальное хранилище или веб-доступ, их легко интегрировать в Python.

курсы по теме:

Machine Learning. Введение в регрессионный анализ

Зачем учить R в 2023 году?

Всем привет, я Дмитрий Володин, Analytics Engineer из TrafficStars. Сегодня я хочу немного порефлексировать на тему спроса на R и целесообразности его изучения.

Текст будет выражать личный опыт и мнение, я не буду проводить аналитическую работу по сравнению средних зарплат и количества вакансий на разных языках. Скорее поделюсь своими мыслями. И постараюсь оставаться не предвзятым по максимуму.

R как первый язык

R был моим первым языком программирования, который я использовал именно в работе. В школе были QBasic и Pascal, в институте был ещё Fortran. Была попытка начать учить Python, но как-то не зашло. А вот с R случилась любовь (или мэтч) с первого взгляда.

R называют сложным языком. Во многом как раз из-за того, что он векторный. В R не существует скалярных структур данных. Приходится сразу воспринимать векторы и списки как цельные объекты, к которым применяются функции, возвращающие вам по сути новые объекты. То есть сразу в голове держать и изменение всей коллекции и отдельно её элементов.

Но я считаю эти аспекты R наоборот его преимуществом для тех, кто не знает программирования и единственным инструментом аналитики данных для кого был Excel. Векторизованность присуща формулам в электронных таблиц (а ещё какие-то элементы функциональной парадигмы). И если вы не знакомы с программированием, но вам приходилось проводить анализ данных в Excel, то я настоятельно рекомендую начать изучать R, потому что вам будет легче. Потому что R в первую очередь именно про работу с данными и их анализ.

Ещё одним важным преимуществом R я считаю простоту получения первых результатов. Крайне важно для только ещё обучающегося аналитика получить первые вменяемые результаты. Даже в базовом R, без всяких tidyverse, вы можете получить информативный график, агрегированные данные и стат выводы буквально в пару строк кода без всякого boilerplate.

Но что делать потом, когда азы понятны и можно даже уже работать и получать зарплату? Учиться дальше. R имеет превосходные возможности по статистическому и машинному обучению. С визуализацией (а тем более интерактивной) у языка тоже полный порядок. Написать и доставить аналитическое веб приложеие на Shiny с одной стороны просто, но при этом функциональность можно задать любую: от простого графика с параметрами, до управленческого дэшборда с функциональными элементами. Также в MLflow и Spark есть интерфейсы на R, то есть писать аналитические приложения на современном стеке можно (и нужно) и на R.

К тому же очень редкий разработчик сейчас знает только один язык. R не только отличный первый язык, но и удобный мостик к другим языкам для работы с данными. Из R очень легко вкатиться в SQL, так как подход к работе с таблицами очень похож. Да и с тем же Python проблем не будет, если чуть более погрузиться в императивную парадигму и подучить алгоритмы.

Для меня R остаётся идеальным языком для начала карьеры в работе с данными. Но на нём одном замыкаться точно не стоит.

R как второй язык

Тут я буду больше фантазировать, потому что личного опыта нет. Если вы из академической среды с опытом в Fortran/Matlab/SPSS/Stata/APL, то R для вас может стать современным, но при этом довольно привычным инструментом работы с данными. Боюсь разжечь в комментариях пожар этими утверждениями, напоминаю, что это моё мнение, основанное на небольших теоретических знаниях о перечисленных инструментах.

Если вы уже крутой дата саентист и занимаетесь дип лёрнингом на Python, то и вам стоит посмотреть в сторону R. Хотя бы для расширения кругозора. Или для более удобных способов обработки и визуализации данных. Ну и для огромного арсенала статистических инструментов. Да к тому же привычные Torch, TensorFlow с Keras и H2O есть и в R.

Вот для бэк- и фронтендеров я не буду советовать свой путь в анализе данных (если уж решились) начинать с R. Во-первых, наверняка в вашем привычном языке что-то уже есть для анализа данных, например библиотеки визуализации данных в JS. Во-вторых, проще будет с Python, так как это язык общего назначения.

Рынок труда

Самая больная тема для всех R-специалистов. Да, вакансий на R в разы меньше, чем на Python. Даже только в сфере работы с данными. Но ведь есть и обратная сторона: аналитиков на R гораздо меньше, чем на Python. То есть конкуренция может быть примерно одинаковой. А преимущества из первой части статьи всё ещё на месте.

К тому же компаниям, особенно небольшим, достаточно индифферентно, на каком языке вы работаете с данными. Там рады, что в принципе вышли из порочного круга 1С+Excel.

Освоив R и выбрав корпоративный карьерный путь, вы рано или рано натолкнётесь на SQL. А зачастую и его одного достаточно для получения неплохой работы. Я получал оффер в крупную российскую компанию на должность ведущего дата инженера после тестирования только SQL и немного теории. Причём на Hadoop стек, с которым я не был знаком и о чём сообщил, конечно же.

Ажиотаж вокруг айти пока ещё не утихает и многие стремятся в этот поезд запрыгнуть. Следующий мой совет будет не для абитуриентов, студентов и выпускников вузов, а для тех, кто решает сейчас менять свою карьеру. Я вам рекомендую начать свой путь именно с анализа данных на R. И становиться аналитиком в своей отрасли. Может быть прямо в вашей текущей компании. Так у вас будет два огромных преимущества: знания современных и мощных инструментов для анализа данных и широкий опыт в индустрии (то, что за бугром называют domain specific knowledge и считают огромным преимуществом для аналитиков). Ну а дальше набирайтесь опыта и новых знаний и ваша карьера будет активно развиваться. Строго говоря, это правило применимо для любой профессии. Учиться надо до самой пенсии, но и там не стоит останавливаться.

На своём курсе по R я как раз даю необходимый минимум для старта в профессии. После его окончания вы сможете получать, обрабатывать и визуализировать данные, проводить статистический анализ и представлять заказчикам его результаты.

С чего начать изучение Python?

Python — высокоуровневый язык с динамической типизацией. Это значит, что код на нем прост для чтения и понимания, а разработка быстрая, так как Python сам классифицирует вводимые данные.

Посмотрите, как можно вывести на экран фразу «Hello, World!» в одну строчку с помощью одной понятной команды:

print('Hello, World!') 

И как это можно сделать с помощью языка Java:

class HelloWorld  public static void main(String[] args)  System.out.println("Hello World!"); > > 

Python также известен своей философией — правилами, которые разработчики стараются соблюдать при написании кода. Они сформулированы в списке из 19 пунктов под названием «The Zen of Python» . Вот несколько правил из этого списка:

• Явное лучше, чем неявное
• Простое лучше, чем сложное
• Читаемость имеет значение.

У Python есть более сотни библиотек кода — наборов инструментов для решения программистских задач. Также есть много фреймворков: возможно, вы что-то слышали о Django, Pyramid или Flask. Каждый из этих инструментов можно освоить, чтобы выйти на новый уровень программирования на Python.

Python применяют для создания и поддержания своих продуктов такие компании, как Google, Yandex, Spotify, Microsoft, Pinterest, Quora, Intel и другие.

Где используется Python

Python — самый популярный язык программирования по данным индекса TIOBE на ноябрь 2023 года. Востребованность Python можно объяснить тем, что его применяют во многих сферах: веб-разработка (чаще всего серверная часть), машинное обучение и анализ больших данных.

Также на Python создают:

• Видеоигры
• Десктопные приложения
• 3D-графику
• Программ для обработки изображений, видео и аудио.

В сфере мобильной разработки язык Python используют очень редко.

Python в Data Science

Python — главный язык программирования для работы с анализом данных. Python любят в Big Data за счет гибкости и скорости освоения.

В анализе данных чаще работают математики, финансисты или даже маркетологи, а не «чистые» программисты. Им гораздо проще работать с Python, чем с более сложными Java или C.

За счет встроенного интерпретатора этот язык программирования позволяет быстро проверять гипотезы и моментально получать результаты.

Тем, кто хочет работать в Data Science, потребуется выучить основы Python и несколько профильных библиотек:

• Pandas — нужна для сбора и структурирования данных. Библиотека умеет извлекать информацию из баз данных и таблиц, превращая разрозненные объекты в индексированные массивы. Содержит инструменты визуализации.
• NumPy — используют для расчетов. Позволяет индексировать, умножать и добавлять массивы, разбивать их на секции и менять форму. Есть инструменты для вычисления по формулам линейной алгебры.
• Matplotlib — для визуализации данных. Помогает создавать графики, диаграммы, 2D-фигуры и встраивать их в большинство популярных приложений и сервисов.
• Statsmodels — для статистического анализа. Помогает использовать в Python формулы из языка R. С ее помощью проводят одномерный и двумерный анализ данных, решают сложные математические задачи и занимаются машинным обучением.

Познакомьтесь с Python бесплатно

Что нужно, чтобы начать программировать на Python

Расскажем об основных особенностях этого языка и о том минимуме, который нужно знать, чтобы написать свое первое приложение на Python.

Установить IDE

Программисты пишут код в интегрированной среде разработки — IDE, которая включает в себя редактор кода, инструменты для его выполнения и отладки, а также систему контроля версий.

Среда разработки помогает разработчику ориентироваться в коде и искать в нем ошибки. Самые популярные IDE для Python: Python IDLE, PyCharm, Spyder, Thonny.

Еще можно установить редактор кода — это более легковесная программа, аналог текстовых редакторов. Она сохраняет проекты в правильном расширении, автоматически проверяет отступы в коде и подсвечивает синтаксис. Самые популярные редакторы кода для Python: Visual Studio Code, Sublime Text, Vim.

Также существует онлайн-IDE, с помощью которой можно писать код на Python прямо в браузере. Replit подойдет для первого знакомства с Python и создания небольших проектов.

Изучить базовый синтаксис

Синтаксис — это набор правил, по которым разработчики пишут код на любом языке программирования. Основа, без которой невозможно программировать.

Многие хотят начинать изучение программирования с Python, потому что у этого языка достаточно простой синтаксис. Код на нем можно понять без особых знаний за счет лаконичности языковых конструкций.

Вот примерный список тем, которые нужно изучить и понять перед тем, как начать кодить на Python:

• Строки — как их выводить, извлекать из них символы.
• Переменные и типы — для чего они нужны, как облегчают разработку.
• Операторы — какие они бывают в Python и как работают.
• Условия — что такое условные конструкции и как их задавать.
• Циклы — для чего нужны и как использовать.
• Структуры данных — для чего используют, сколько всего структур и какие они бывают.
• Функции — в чем особенность, как их вызывать и где искать документацию по ним.
• Классы и объекты — что это такое и как они обозначаются.

Давайте разберем пару базовых тем.

Списки

Список — это структура данных, которая используется для хранения коллекции элементов в упорядоченной последовательности. Эти элементы могут быть разного типа: числа, строки, другие списки и так далее. Список создается с использованием квадратных скобок [] , а элементы внутри списка разделяются запятыми.

Когда мы создаем список, в памяти компьютера появляется область — контейнер, в котором хранятся только ссылки на различные элементы данных.

Содержимое списка не статично, его можно изменять. Этим он принципиально отличается от строки или числа. Элементы списка можно удалять, добавлять и заменять.

Вот пример списка:

a = ['dog', 16, True] 

Наш список содержит строку, число и булево значение.

Со списками можно проводить различные операции:

• Элементы в списках можно заменять. Для этого нужно обратиться к нему по индексу.
• Списки можно объединять. Для этого используют оператор + .
• Элементы в Python можно перебирать при помощи циклов for и while .
• Списки можно сравнить друг с другом, получив в ответ булево значение — False или True .

Строки

Строка — последовательность данных. В прошлом примере слово ‘dog’ — это строка. Класс такого объекта называется str . Строка — это любая упорядоченная последовательность символов. Ее используют, чтобы хранить или выводить текстовую информацию.

Для создания строк в Python используют одинарные или двойные кавычки. Начинающим разработчикам стоит запомнить правило последовательности. В одном проекте нужно выбрать либо одинарные, либо двойные кавычки, придерживаясь единообразного стиля. Это повышает читаемость кода.

Строки в Python можно объединять при помощи математического оператора + . Но лучше использовать вместо него .join() .

В первом случае это выглядит так:

a1 = 'Я учусь' a2 = 'писать код на Python' а1 + а2 >>> 'Я учусь писать код на Python' 

''.join([а1, а2]) >>> 'Я учусь писать код на Python' 

Кавычки тут нужны для обозначения строки-соединителя. В этом примере она пустая, но может содержать в себе пробел или другой символ.

Использование .join() вместо математического оператора делает код лаконичнее и производительнее. Это имеет смысл, когда строк много, а не всего две, как в нашем примере.

Для поиска по текстовой информации используют регулярные выражения — regex . Они позволяют «вытащить» из строк нужные данные. По этому принципу, например, работает поиск в Word по документу.

У регулярных выражений есть свой синтаксис:

• . — заменяет любой символ;
• \ — экранирует, превращая спецсимволы в обычные символы;
• […] — любой символ, указанный в скобках, можно обозначить как перечислением, так и диапазоном;
• | — обозначает «или», то есть позволяет искать или один или другой символ;
• [^…] — ищет любой символ, кроме указанного в скобках;
• $ — конец строки;
• ^ — начало строки.

Объектно-ориентированное программирование

Объектно-ориентированное программирование (ООП) — это парадигма разработки, то есть набор правил и принципов, которые нужно соблюдать программисту.

Знакомство с ней необходимо для того, чтобы понимать основы. Без знания принципов ООП невозможно стать квалифицированным разработчиком.

Главный принцип ООП: все программы состоят из объектов. Объект — сущность, у которой есть набор действий и определенные данные. Перед написанием кода программисту нужно мысленно выделить основные объекты, потом наполнить их данными и прописать доступные действия.

Структура объектно-ориентированного программирования:

• Объект — отдельный элемент с собственными функциями и характеристиками.
• Класс — шаблон для объектов. Например, на сайте-картотеке фильмов и сериалов классом будет карточка фильма с пустыми полями, а объектами уже заполненные карточки с указанным названием, годом и жанром.****
• Метод — функция, связанная с конкретным объектом и работающая с его данными. Например, метод в нашем примере позволит вывести имена актеров или вывести все фильмы этого же режиссера.
• Атрибут — данные объекта. У класса описывают будущие атрибуты, а в объекте заполняют их конкретными данными. Например, в классе «фильм» есть атрибуты-поля «Режиссер» и «Год выхода». А в объекте, определенном фильме, будут конкретные фамилии и даты.

Что еще нужно знать

Программирование — творческая профессия, поэтому у разработчика есть определенная свобода действий. Написать код можно разными способами, и он будет работать.

Начинающие программисты предпочитают самые простые способы. А опытные разработчики стараются сделать свой код красивым и лаконичным.

Например, выше мы уже писали, почему стоит объединять строки при помощи .join(). И это не единственный способ оптимизации.

Что еще нужно знать:

• Декораторы — функции, о которых обязательно спросят на собеседовании. При помощи декоратора можно добавить к уже существующей функции новые возможности, не меняя исходный код.
• Случайные числа — числа из определенного диапазона с некоторой вероятностью выпадения. Их используют для того, чтобы имитировать закон распределения случайной величины. В Python для этого используют библиотеку random или модуль numpy.random .
• Рекурсия — функция, вызывающая себя саму. Ее используют для выполнения последовательности одинаковых действий. Например, если нужно узнать сумму чисел от 1 до N, есть два способа. Первый — итерационный, в котором прописывают каждый шаг при помощи цикла. А второй — рекурсионный, он оптимальнее для решения сложных задач.
• Рефакторинг кода — процесс редактирования и оптимизации. Он необходим для того, чтобы улучшить читабельность, сделать код понятнее и красивее. В процессе рефакторинга удаляют неиспользуемые переменные, ненужные и отладочные команды, избавляются от ошибок форматирования.

Сколько времени нужно, чтобы выучить Python

Судя по опыту многих разработчиков, базовые знания по Python можно получить чуть меньше, чем за месяц, если заниматься до пяти часов в неделю.

Если вы хотите стать Python-разработчиком, то готовьтесь уделять учебе от десяти часов в неделю. Занимаясь такое количество времени, вы сможете освоить Python на уровне джуна примерно в течение года.

Основы языка можно выучить самостоятельно с помощью книг, видеолекций и онлайн-курсов. Но на более поздних этапах обучения рекомендуем вам обращаться по всем вопросам к опытным разработчикам или менторам.

Попробуйте себя в Python

Полезные материалы для изучения Python

Первым делом стоит изучить документацию языка. Она дает представление о работе языка и показывает примеры его использования. Это как огромная библиотека или справочная, в которую разработчик может прийти за нужным документом или ответом в спорных ситуациях. Документацию Python можно посмотреть на официальном сайте .

Решайте задачи

Существует много разных сайтов, на которых питонисты выкладывают и решают задачи по Python. Это, например:

• LeetCode
• Codewars
• Exercism
• okpython.net
• Проект Эйлера
• CheckiO

Платформа Kaggle подойдет для тех, кто выбрал для дальнейшего развития сферу машинного обучения. На ней проходят групповые соревнования, где организаторы дают разные задачи по Data Science. Участники решают задачи с помощью языка Python. Лучшие решения можно будет положить в портфолио.

Участвуйте в играх

Изучать Python по играм не менее эффективно, чем штудировать теорию курсов и учебников. На игровых турнирах можно прокачиваться в написании кода и даже знакомиться с единомышленниками.

В какие игры можно поиграть:

• Code Monkey — пожалуй, самая популярная игра по Python. В ней нужно помогать обезьянке собирать бананы с помощью цепочки команд.
• CodeCombat — игра учит базовым навыкам программирования и написанию кода. В ней нужно захватывать земли и уничтожать врагов.
• Codebattle — это платформа, на которой проходят игры и турниры для разработчиков. Они развивают алгоритмическое мышление и дают полезные связи с разработчиками. Хекслет проводит соревнования разработчиков разных уровней на Codebattle каждый месяц — участвуйте, чтобы приобрести новый опыт и разнообразить свое обучение.

Читайте книги

Есть много хороших книг по изучению Python. Будет здорово, если вы прочитаете некоторые из них:

• Пол Бэрри «Изучаем программирование на Python»
• Марк Лутц «Изучаем Python»
• Эрик Мэтиз. Изучаем Python. Программирование игр, визуализация данных, веб-приложения».

Также у Хекслета есть свой список рекомендованной литературы. Ознакомьтесь с этими книгами — они полезны для программистов любых направлений.

На YouTube-канале Хекслета есть рубрика «Публичные собеседования» , в которой наши студенты проходят учебные интервью у специалистов разных компаний. Посмотрите видео из этой рубрики, чтобы иметь понимание о том, как проходят собеседования и какие знания нужны разработчикам, чтобы успешно их проходить.

Если в процессе обучения вы почувствуете, что вам не хватает поддержки единомышленников и более опытных разработчиков, присоединяйтесь к Хекслет Комьюнити. Там вы сможете обсуждать трудные моменты в учебе, получать помощь и поддержку.

Что дальше

Если хотите быстро и недорого попробовать работать с Python под руководством наставника — запишитесь на наши подготовительные курсы. Двухнедельный интенсив позволит получить крепкую базу знаний и написать свою первую программу на Python.

SQL, R или Python: какой язык 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.

Освойте профессию «Аналитик 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? Пройдите опрос в конце статьи и поделитесь мнением, какой язык лучше учить аналитику данных: SQL, R или Python .

Профессия / 12 месяцев
Аналитик данных
Находите закономерности и делайте выводы, которые помогут бизнесу
4 483 ₽/мес 8 150 ₽/мес

Что популярнее?

Интересное исследование на эту тему в 2019 году провела 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%. 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.

Читайте также 30 YouTube-каналов для тех, кто начинает изучать Python

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.

Станьте аналитиком данных и получите востребованную специальность

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.