​​14 полезных сервисов и приложений для работы дата-аналитика 📌 Excel — сервис для анализа информации и сведений электронных таблиц. Инструмент ориентирован на простые аналитические задачи и не предназначен для работы с большими объемами данных. Из преимуществ можно назвать простоту и доступность. 📌 Google Sheets — бесплатный онлайн-редактор таблиц. Основное удобство сервиса состоит в возможности полноценной работы в таблицах с любого устройства при наличии интернета в браузере и мобильном приложении. 📌 SQL— простой в изучении язык, который используется почти всеми реляционными базами данных. Позволяет без особых знаний кода работать с большими объемами: для сохранения данных, поиска их частей, обновления, извлечения из базы и удаления. 📌 Python — популярный и самый быстрорастущий язык программирования, позволяющий анализировать большие объемы информации. Для работы доступны более 200 000 программных пакетов. Его можно использовать с алгоритмами искусственного интеллекта, дополнительными сервисами аналитики и визуализации данных. 📌 R-Programming — язык программирования с поддержкой множества графических инструментов для эффективного и наглядного анализа данных. Сервис актуален для обработки больших объемов информации и машинного обучения. К преимуществам можно отнести бесплатный открытый код. 📌 SAS — комплекс инструментов для обработки данных. Можно использовать для составления прогнозов, бизнес-аналитики и управления данными. Также может использоваться для визуализации информации. 📌 Apache Spark — это Big Data фреймворк с открытым исходным кодом для обработки информации. Состоит из нескольких библиотек для работы с потоковыми данными, машинным обучением, структурированными массивами и графической аналитикой. 📌 Tableau — приложение, которое позволяет визуализировать результаты обработки информации. Сервис поддерживает синхронизацию с облачными или локальными хранилищами данных. 📌 Microsoft Power BI — сервис, который преобразовывает результаты анализа в простые для восприятия графики. Платформа использует множество источников данных для проведения точного и быстрого анализа. Сочетается с другими приложениями аналитики. 📌 Google Data Studio — бесплатный инструмент, который помогает создавать информационные панели на основе загруженных данных и визуализировать полученные результаты анализа. Сервис интегрируется с программами от Google: Ads, Analytics, BigQuery. 📌 Qlik — платформа для обработки данных и визуализации. Включает в себя множество типов настраиваемых диаграмм и других элементов визуализации. Веб-платформа способна создавать точные аналитические отчеты в режиме реального времени. 📌 RapidMiner — платформа помогает обрабатывать, структурировать и преобразовывать данные для прогнозной аналитики и построения моделей машинного обучения. Функционал сервиса можно расширить с использованием сценариев языков программирования R и Python. 📌 Domo — сервис разработан для обмена данными из локальных и облачных сервисов. Дает возможность создавать пользовательские приложения и объединять их с веб-платформой, упрощая доступ к коннекторам и инструментам системы. 📌 Oracle Analytics Cloud — сервис производит быструю и точную обработку информации с использованием технологий машинного обучения. #какбытьвтренде Больше на @we_project