Лайфхаки в аудите

ТОП 5 языков программирования для аудитора

Время прочтения: 4 мин.

1.SQL

«Язык структурированных запросов» определяет, управляет и запрашивает реляционные базы данных. Язык появился в 1974 году и с тех пор претерпел множество видоизменений, но основные принципы остаются неизменными по сей день, что говорит об удачной концепции, заложенной при его создании. Если необходимые данные лежат в базе и необходимо их получить, то Вы обречены на знакомство с этим языком с этим языком. Других вариантов нет.

Преимущества:

  • Очень эффективен и быстр при работе с запросами к данным.
  • Логика языка используется во многих других языках программирования, так что его изучение всегда будет стоящей инвестицией.
  • Базовый синтаксис достаточно прост и может выглядеть как фраза, написанная по-английски.

Недостатки:

  • Синтаксис SQL все же достаточно специфичен и не похож на другие языки. Читаемость сложных вложенных запросов может вводить в ступор неподготовленного новичка.

Вердикт – эффективен, не смотря на возраст.

SQL более полезен в качестве языка обработки данных, чем в качестве передового аналитического инструмента.

2.Python

Основываясь на таких принципах, как «красивое лучше, чем удобное» и «простое лучше, чем сложное», Python изначально развивался с идеей сделать процесс программирования максимально необременительным, что ему в полной мере удалось. Де-факто он стал основным инструментом при работе с данными и их анализом.

Преимущества:

  • Прост. Крайне низкий порог вхождения. Зачастую код на Python больше похож на алгебраические выражения, знакомые всем, либо на псевдокод.
  • Лаконичен. Любую идею можно реализовать в несколько строк кода, в то время как на другом языке на это может уйти несколько экранов.
  • Огромное количество сторонних библиотек, которые по сути и сделали его столь популярным. Без NumPy, Pandas и SciPy Python так бы и остался одним из многих языков программирования, но скорость обработки массивов сделали его must have в работе с данными.
  • Python так же стал основным инструментом для Data Science исследований. Ведущие IT корпорации, такие как Google и Facebook создают свои библиотеки для машинного обучения именно на этом языке. Scikit-learn, Tensorflow, PyTorch изначально писались на Python и владение этим языком открывает широчайшие возможности перед всеми.

Недостатки

  • Лаконичность языка все же имеет и недостатки. Порой, в одной строке кода заключено столько логики, что ее понимание требует значительных усилий, а читаемость снижается  по сравнению с С-образными языками.
  • Особенность языка делает его менее чувствительным к ошибкам при разработке.
  • Многие библиотеки разрабатываются сообществом. Реализация специфических задач может потребовать функционал, который язык не в силах предложить.

Вердикт – в целом крайне удобен и эффективен при обработке данных. Можно использовать и как замену привычному Excel, и как для тренировки алгоритмов глубокого обучения.

Python является идеальным для целей науки о данных как для начинающего, так и продвинутого уровней.

C#

Это главный язык платформы .NET, то есть основной язык, если Вы хотите написать что- либо для Windows: от консольного приложения до более продвинутого софта.

Преимущества:

  • Понятный и логичный синтаксис, входит в семейство C-образных языков, которое стало стандартом современной профессиональной разработки.
  • Большая скорость при взаимодействии с MS SQL Server.
  • Дает огромные возможности для автоматизации офисной рутины.

Недостатки:

Достаточно высокий порог для вхождения.

Вердикт – если Вы хотите нажатием одной кнопки делать значимую часть ежедневных повторяющихся операций, то этот язык обязателен к изучению. Затраты времени на изучение сторицей окупятся повышением производительности.

R

Являясь прямым потомком старшего языка программирования S, был выпущен в далеком 1995 году и с тех пор становится все совершеннее.

Преимущества:

  • Отличный набор высококачественных пакетов и открытым исходным кодом практически для любого количественного и статистического применения, которые можно себе представить, включая нейронные сети, регрессии, сложные диаграммы и графики.
  • R прекрасно адаптирован для матричных вычислений – основы современной науки о данных.

Недостатки:

  • Низкая общая производительность.
  • Специфичность. R слабо подходит для программирования под общие цели, этот язык разрабатывался для работы с данными.

Вердикт – хорошая альтернатива Python.

R – мощный язык, который отличается наличием огромного выбора приложений для сбора данных их визуализации. Именно благодаря своей эффективности в заявленной области языку удалось достичь широкой популярности.

MATLAB

Это признанный язык для численных расчетов, используемый как в научных целях, так и в индустрии.

Преимущества:

  • MATLAB был создан для сложных математических расчетов, обработки сигналов, преобразований Фурье, матричной алгебры и обработки изображений.
  • Мощный встроенный функционал по визуализации данных.

Недостатки:

  • Платный.
  • Невозможность разработки дополнительных библиотек сторонними разработчиками.

Вердикт – стоит Вашего внимания,  если есть необходимость в тяжелых математических расчетах.

Советуем почитать