Обложка: Зачем программисту математика, и причём тут аналитика

Зачем программисту математика, и причём тут аналитика

3
4

Более 10 лет я занимаюсь преподаванием математики и программирования.

Многие программисты утверждают, что математика не так важна, как стек технологий, которые необходимо использовать для решения бизнес задач клиента. В большинстве случаев я соглашусь, и действительно, если человек не умеет программировать, не знает существующих бизнес-процессов, не понимает логики, то никакая математика ему не поможет. Данная статья адресована тем, кто желает анализировать свои данные, а визуализацию бизнес-процессов сделать более интерактивной и не только.

Аналитика

«Любой продукт, у которого есть аудитория, собирает данные. Аналитика есть везде: в банках, играх, консалтинге. Если сильно обобщить, то можно сказать так: там, где есть возможность сохранять данные о продукте и поведении пользователя, рано или поздно должен появиться аналитик.

Даже читая данную статью о вас собирают данные и через некоторое время ваш браузер заспамит вас рекламой от том, как стать великим аналитиком данных, а если у вас получится дочитать статью до конца, то это сделаю я и впихну вам какой-нибудь свой инфопродукт по обучению Data Science. Шутка. Мои курсы и так продаются хорошо, а научиться можно и без всяких курсов, ведь вся документация по популярным библиотекам находится в открытом доступе.

От вас только смогут спрятать технологии, с помощью которых эта аналитика делается намного быстрее, но поверьте мне, что и за большие деньги с Вами не поделятся данными технологиями. Высокими технологиями только делятся с теми, у которых есть подобные по масштабу технологии. Так что учитесь создавать свои продукты и анализируйте существующие, становитесь как программистом, так и аналитиком

Хороший аналитик данных не просто математик с навыками программиста. Он понимает бизнес-процессы и хорошо знает продукт. Такой специалист разбирается, на чем зарабатывает конкретный бизнес. В результате его работы компания может получать больше прибыли и делать своих пользователей счастливее. Сильный аналитик данных прежде чем взяться за работу всегда спрашивает руководителя о том, какую задачу хочет решить бизнес.

Иллюстрация: аналитика

Данные — очень важная информация для любой компании. По ним можно предсказать поведение клиентов, отследить спрос на определённый товар, улучшить сервис и повысить продажи. Обработка значений и показателей сформировала целую профессию — аналитик данных

Преобразование данных в полезную аналитику — это разница между борьбой за выживание и процветанием для самых разных предприятий и организаций. Чтобы максимального увеличить эффективность информации, требуется аналитика — процесс, при котором для получения выводов анализируются первичные данные.

Мой научный руководитель говорил: «Язык Python — это детский сад» и выступал всегда за системы компьютерной математики. Я с ним согласен, но на многих хакатонах я встречал ребят, которые делали прекрасную аналитику данных на Python с помощью библиотеки Pandas. Именно с изучения этого языка и библиотеки я вам и рекомендую начинать.

Пишите свои комментарии ведь это моя первая статья на tproger.ru и мне необходимо сделать аналитику о чём писать дальше, какие сервисы вам рекомендовать и какими кейсами делиться.

Что думаете?