Зачем Python нужен аналитику данных?

Существует мнение, что знание Python не обязательно для работы в аналитике данных. Часто возникает вопрос: если одного SQL достаточно, чтобы стать успешным аналитиком и строить карьеру, то почему его не преподают в университетах, ориентированных на прикладную аналитику? Достаточно ли владения только SQL для построения успешной карьеры в аналитике данных? Разбираемся вместе с соавтором курса по основам Python для исследований и анализа данных — Яной Сосновской.

Чтобы понять, какие навыки востребованы на рынке труда для аналитиков и какую роль в этом играет Python, первым делом стоит заглянуть на сайты по поиску работы. Открыв один из таких сайтов и введя ключевое слово «аналитик», вы сразу заметите, что среди основных требований чаще всего фигурируют инструменты SQL.

В этом году году была опубликована статья «Рынок вакансий для аналитиков данных в 2024 году» с анализом объявлений на должность аналитика данных на hh.ru. В ней были рассмотрены 1239 вакансий, размещённых с февраля по май 2024 года. Автор исследовал, какие навыки и компетенции работодатели ожидают от кандидатов различных категорий: junior (без опыта), junior+ (с опытом от одного до трёх лет), middle (с опытом от трёх до шести лет) и senior (с опытом более шести лет). В конце приводились рекомендации по навыкам, которые стоит развивать в зависимости от уровня опыта.

Исходя из анализа вакансий и требований рынка, можно выделить основные навыки, которые необходимы аналитикам данных. На первом месте стоит SQL, за ним идёт Python. Эти два языка являются основой для работы аналитиков данных. Хотя на старте карьеры важнейшим навыком является SQL, Python становится всё более важным по мере накопления опыта.

На картинке выше можно оценить самые популярные требования к кандидатам от работодателей. В зависимости от опыта требования в ключевых навыках к кандидатам меняются.

По инфографике выше становится поянтно, что для junior-аналитиков важны не только знание SQL, но и базовые софт-скиллы, умение строить дашборды, а также начальные знания Python и математики. С повышением уровня — junior+, middle и senior — знание Python и SQL становится обязательным условием.

Вы можете задаться вопросом: «Получается, чтобы устроиться аналитиком данных, достаточно научиться пользоваться SQL?». Давайте разбираться подробнее.

SQL — это язык программирования, который используется для сбора, обработки и хранения данных. Для работы с SQL необходимо понимать структуру баз данных. Аналитику SQL нужен для того, чтобы эффективно обрабатывать, структурировать и представлять данные. Но зачем тогда нужен Python?

StackOverflow* ежегодно проводит исследования среди пользователей и отслеживает тренды в IT-индустрии. Эти данные помогают понять, какие языки программирования наиболее востребованы на рынке труда. Согласно результатам 2024 года, самым популярным языком программирования является JavaScript, за ним следуют HTML, Python и SQL. Следовательно, Python занимает более высокие позиции в популярности по сравнению с SQL.

Очевидно, что предпочтение языков программирования будет зависеть от специфики IT-профессии. Например, разработчики данных чаще используют JavaScript, C++ и Python, тогда как аналитики данных отдают предпочтение SQL.

Python — это универсальный язык программирования, который позволяет автоматизировать сбор, анализ и обработку данных. В Python есть множество пакетов, расширяющих возможности аналитики: можно выполнять статистические расчёты и визуализировать данные.

Python не ограничивается работой с базами данных, он позволяет исследовать любые направления в IT, начиная с машинного обучения и языковых моделей, заканчивая регрессионным моделированием и созданием автоматизированных решений. С помощью Python можно дополнить анализ данных, выходя за рамки того, что предоставляет SQL. SQL помогает подготовить данные, а Python позволяет решать задачи машинного обучения. Например, можно создать модель, которая способствует увеличению продаж компании. В Python можно визуализировать данные, работать с аномалиями и пропусками, проводить кластерный, факторный и регрессионный анализ, а также автоматизировать весь процесс анализа данных.

С помощью Python вы расширяете возможности анализа данных, дополняя те решения, которые предоставляет SQL. SQL помогает подготовить данные, а Python позволяет их обрабатывать для задач машинного обучения. Например, можно создать модель для повышения продаж компании. С помощью Python вы можете визуализировать данные, работать с отклонениями и пропусками, проводить кластерный, факторный, регрессионный и другие виды анализа, а также автоматизировать процесс анализа данных.

Если SQL фокусируется на работе с базами данных, то Python открывает доступ к решению различных задач и способствует динамичному развитию в профессиональной сфере. Освоив Python и SQL, вы станете более конкурентоспособным на рынке труда. Да, вы сможете найти работу, владея только SQL, но знание Python значительно увеличит ваши карьерные возможности. На уровне junior+ и выше владение обоими языками даст вам преимущество при поиске вакансий.

Ну а если вы готовы к сложностям и хотите научиться собирать и анализировать данные, а также разбираться в их структуре, рекомендуем начать свой пусть с прохождения курса Основы Python для исследований и анализа данных.

* StackOverflow – это специальная платформа, где каждый желающий имеет возможность задать вопрос о проблемной ситуации, связанной с программированием. StackOverflow — живое сообщество программистов с разными навыками кодинга, предпочтениями в использовании языков программирования и со специалистами с разнообразным опытом работы.