Data Science — это многогранная и динамично развивающаяся область IT, для успешной работы в которой требуются различные инструменты и технологии для обработки, анализа и визуализации данных. То, насколько успешны вы будете, во многом определяется тем, сможете ли вы подобрать правильный набор инструментов под свои нужды.

Языки программирования

Пожалуй, самый распространённый в Data Science язык — это Python. Он прост в освоении и легко читается, что особенно актуально для новичков. Для него есть много специализированных библиотек (Pandas для обработки данных, NumPy дли численных вычислений, Matplotlib для визуализации). Для машинного обучения существуют Scikit-learn, TensorFlow и PyTorch — всё это сравнительно простые в освоении инструменты, позволяющие в теории создавать нейросети любой сложности.

Ещё один популярный (особенно в области статистики и других исследований, где важна визуализация) язык — R. В нём есть масса пакетов, полезных для Data Science: например, ggplot2 (для формирования графиков) и dplyr (для манипуляции данными).

Инструменты для обработки данных

В первую очередь обратите внимание на Jupyter Notebook — это универсальная интерактивная среда, где можно писать и запускать код на Python и R, а также комбинировать в одном документе разные виды информации. А если этого функционала окажется недостаточно, существует ряд расширений, позволяющих его дополнить.

Для работы с большими массивами данных и выполнения особо сложных вычислений будет полезна Apache Spark — платформа, позволяющая обрабатывать информацию в распределённой среде и поддерживающая разные языки программирования (в том числе те же Python и R).

Визуализация

Если вы только начинаете работать в этой области, разумнее всего будет выбрать Tableau или Power BI.

Первый даёт богатые возможности создания интерактивных дашбордов и отчётов без необходимости обладать навыками в программировании, при этом работая с самыми разнообразными источниками информации.

Второй умеет всё примерно то же самое, но разрабатывается корпорацией Microsoft, и потому в первую очередь рассчитан на интеграцию с другими её продуктами. Поэтому он будет удобнее всего для тех, кто уже плотно работает в экосистеме Microsoft.

Что выбрать?

То, чему лучше отдавать предпочтение, зависит от преследуемых вами целей, области, в которой вы работаете, вашего уровня подготовки и других факторов. Нет идеальных вариантов, которые подходили бы во всех случаях, поэтому крайне важно постоянно обучаться, экспериментировать с разными инструментами и их комбинациями, а также перенимать опыт других специалистов. Data Science стремительно развивается, и только постоянный поиск чего-то нового позволит вам быть в курсе лучших практик и сохранять конкурентоспособность.