07 Июн 2023
2 мин
968

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!

Содержание

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()

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! 😄

Содержание

Добавить комментарий

Определи профессию по рисунку
Пройдите тест, узнайте какой профессии подходитеНачать тест
+