Программирование в аналитике: ваша перспектива на будущее | Статья в журнале «Молодой ученый»

Отправьте статью сегодня! Журнал выйдет 28 декабря, печатный экземпляр отправим 1 января.

Опубликовать статью в журнале

Рубрика: Информационные материалы

Опубликовано в Молодой учёный №22 (208) июнь 2018 г.

Статья просмотрена: 7 раз

Библиографическое описание:

Программирование в аналитике: ваша перспектива на будущее. — Текст : непосредственный // Молодой ученый. — 2018. — № 22 (208). — URL: https://moluch.ru/archive/208/106951/ (дата обращения: 18.12.2024).

Аналитика – сложная и очень важная область. Она связана с множеством систем и программ, требует постоянного сбора и изучения данных. И все это требует от специалиста немалого количества времени, сил и внимательности. Ведь малейшая ошибка приводит к фатальным последствиям и может  просто свести на нет весь объем уже проделанной работы.

Выход есть – использовать программирование в аналитике, чтобы рутинные и  монотонные процессы автоматизировать, систематизировать и упростить работу.

Программирование для анализа данных – объемная сфера, которая служит современным инструментом. Изначально для него использовался язык С, однако он оказался слишком сложным в использовании. Теперь в обиходе специалистов есть немало различных языков – насчитывают около восьми тысяч различных вариантов, отличающихся по сложности, скорости обработки компьютерами и прочим параметрам. Причем регулярно создают новые и всевозможные модификации старых.

Разнообразие языков программирования необходимо для решения разных задач и достижения различных целей. Наиболее востребованными считаются JavaScript, C#, TypeScript, Java, Python.

Эксперты говорят, что изучать программирование в аналитике – это достаточно перспективно. Ведь современная жизнь неотъемлема от компьютерных технологий, а они постоянно совершенствуются и внедряются во все сферы. Программирование – это элемент промышленных процессов, проектирования, а также многих других областей. А специалисты, которые вооружены знаниями в программировании ценятся работодателям и всегда востребованы на рынке труда. А потому вы всегда найдете для себя комфортное место для труда, сможете выбирать подходящие условия для работы и получать более высокий заработок за счет своей высокой компетенции.

Выбирайте профессию на свой вкус – продуктового или бизнес аналитика, а также анализа по другим направлениям.

Важные советы

При освоении основ и нюансов программирования важно не только полностью вникать и все внимательно изучать. Немаловажно то, где именно выбудете получать эти знания. Ведь только при правильном выборе центра обучения есть гарантия, что процесс будет комфортным, простым, продуктивным, а вы получите полноценные знания, сможете использовать их во благо своего будущего.

  • Обратите внимание на репутацию компании, которая предлагает курсы. Она должна работать не один год и иметь в своем арсенале отзывы пользователей. Обязательно у нее должна быть государственная лицензия на ведение подобной деятельности, чтобы выданный диплом был легитимным.
  • Также учтите, что не должно быть никаких скрытых платежей. Все условия – прописаны в официальном договоре и строго выполнены ответственными.
  • Важно, чтобы на курсах ученикам  предоставлялся индивидуальный подход и личный куратор с возможностью решить все возникшие вопросы.

Обучение в Skypro – выбор тех, кто ценит свое время, дорожит репутацией, стремится к комфорту и хочет иметь большее.

  • На платформе собраны только актуальные курсы, с которыми можно не просто пополнить свои знания, а сделать выгодное вложение в будущее.
  • Здесь помогают с выбором профессии и трудоустройством, дают гарантии, прописанные в договоре.
  • Деятельность ведется на основе образовательной лицензии.

Вы же хотите работать лучшие и получать заработную плату выше? Тогда решение очевидно. Осваивайте новые профессии, получайте уникальные знания в максимально удобном формате – не отрываясь от любимой семьи, не покидая рабочего места или учебы в университете. Все, что нужно для изучения – доступ в инет и желание самосовершенствоваться.

Основные термины (генерируются автоматически): знание, программирование.


Ключевые слова

программирование для анализа данных

Похожие статьи

Интеллектуальный анализ данных и бизнес-аналитика в 2024 году

В статье автор рассматривает современные технологии интеллектуального анализа данных и бизнес-аналитики, их роль в повышении эффективности бизнес-процессов, а также российские платформы для интеграции данных.

Выбор платформы интеллектуального анализа данных для применения в академических целях

В статье произведен обзор возможностей программной среды RapidMiner для интеллектуального анализа данных. А также сравнительный анализ инструментов для аналитической обработки данных. Сделаны выводы относительно применения в академических целях.

Особенности использования ИТ-технологий в аналитике

В статье рассматриваются проблемы использования ИТ-инструментов в аналитике крупных компаний и предлагаются пути решения.

Получение первичных навыков программирования и алгоритмизации с помощью электронных средств

Чем может быть полезно изучение программирования в школе

Организация и подготовка данных для аналитики

В статье проведен анализ литературы на предмет описания проблем качества данных и предлагаемых решений.

Какие задачи позволяет решать машинное обучение

В статье автор изучил понятие «машинное обучение» и представил его методы и основные классы задач, которые решают с помощью машинного обучения.

Автоматизированный итерационный процесс проектирования механических систем в САПР

В статье дано определение итерационного процесса проектирования и кратко изложены различные методы по его оптимизации. Предложена методика повышения качества проектирования в Siemens NX.

Анализ эффективности методов нахождения оптимальной концепции веб-дизайна

Статья посвящена методам нахождении оптимальной концепции веб-дизайна. Рассматриваются методы нахождения оптимальной концепции и анализируется эффективность их применения.

Использование машинного обучения при разработке информационной системы генеалогического древа математиков теории чисел

В статье автор рассказывает о том, как можно использовать машинное обучение при создании информационной системы.

Похожие статьи

Интеллектуальный анализ данных и бизнес-аналитика в 2024 году

В статье автор рассматривает современные технологии интеллектуального анализа данных и бизнес-аналитики, их роль в повышении эффективности бизнес-процессов, а также российские платформы для интеграции данных.

Выбор платформы интеллектуального анализа данных для применения в академических целях

В статье произведен обзор возможностей программной среды RapidMiner для интеллектуального анализа данных. А также сравнительный анализ инструментов для аналитической обработки данных. Сделаны выводы относительно применения в академических целях.

Особенности использования ИТ-технологий в аналитике

В статье рассматриваются проблемы использования ИТ-инструментов в аналитике крупных компаний и предлагаются пути решения.

Получение первичных навыков программирования и алгоритмизации с помощью электронных средств

Чем может быть полезно изучение программирования в школе

Организация и подготовка данных для аналитики

В статье проведен анализ литературы на предмет описания проблем качества данных и предлагаемых решений.

Какие задачи позволяет решать машинное обучение

В статье автор изучил понятие «машинное обучение» и представил его методы и основные классы задач, которые решают с помощью машинного обучения.

Автоматизированный итерационный процесс проектирования механических систем в САПР

В статье дано определение итерационного процесса проектирования и кратко изложены различные методы по его оптимизации. Предложена методика повышения качества проектирования в Siemens NX.

Анализ эффективности методов нахождения оптимальной концепции веб-дизайна

Статья посвящена методам нахождении оптимальной концепции веб-дизайна. Рассматриваются методы нахождения оптимальной концепции и анализируется эффективность их применения.

Использование машинного обучения при разработке информационной системы генеалогического древа математиков теории чисел

В статье автор рассказывает о том, как можно использовать машинное обучение при создании информационной системы.

Задать вопрос