перейти к содержанию

Зачем экономисты учатся программировать?

Пол Бэкон
Пол Бэкон
Директор по управлению продуктом и контентом Datastream, автор материалов по экономической тематике

Зачем экономисты учатся программировать? Задачи по изучению и тестированию массивов данных всегда стояли перед экономистами, но в наши дни они все чаще используют языки программирования, такие как R и Python, для повышения эффективности и анализа более сложных моделей.


1.       Техники анализа больших данных становятся все более популярными за пределами узкого круга специалистов по обработке данных.

2.       Изучая программирование, экономисты получают возможность воспользоваться преимуществами программного обеспечения для обработки больших данных.

3.       Оперировать обширными массивами данных с помощью таблиц становится все сложнее, в то время как новые системы справляются с такими задачами в считанные минуты. Многие специалисты в этой отрасли используют онлайн-решение Datastream DSWS в качестве надежного источника данных.

Большие данные окружают нас повсюду, и сегодня пользователи наших продуктов все чаще используют навыки программирования для того, чтобы оперировать огромными массивами данных для бизнес-аналитики и исследования рынка.

Лидеры отрасли предлагают широкий спектр решений, предназначенных не только для специалистов по обработке данных.

Андреа Дзаццарелли, технический директор Fathom Consulting, ведущей независимой компании, предлагающей услуги исследования и консалтинга в области больших данных, отмечает растущую тенденцию в использовании и изучении языков программирования экономистами за пределами образовательной сферы.

Раньше экономисты неохотно прибегали к программированию. Немаловажную роль в этом сыграл тот факт, что они не использовали данные в таких же масштабах, что и специалисты по обработке данных. По мнению Дзаццарелли эта ситуация меняется, поскольку использование языков программирования позволяет добиться большей гибкости за счет широкого функционала, постоянного развития языков, скорости вычислений и совместимости систем.

В связи с этим анализ больших данных привлекает все больше внимания экономистов.

Дзаццарелли упоминает, что одними из основных причин, подтолкнувших его к изучению языка R около 6 лет назад, были открытость исходного кода и активная поддержка со стороны сообщества программистов.

Пример диаграммы нисходящего анализа ряда отраслей с использованием нескольких условных операторов.

Aнализ больших данных

Обычно экономисты работают с менее частотными данными и пользуются более общепринятыми теоретическими основаниями, в то время как специалисты по обработке данных имеют дело с высокочастотными данными и циклическими тестами данных.

Однако поскольку в современной экономике все чаще применяются цифровые решения, более мощные вычислительные ресурсы и новые источники данных заставляют задуматься о пересмотре устоявшейся ситуации. Например, Дзаццарелли часто использует в своей работе приемы группирования, позаимствованные из арсенала специалистов по обработке данных. Он считает, что обширные данные о потребительских расходах в Интернете могут быть более эффективными, чем более традиционные, но менее репрезентативные опросы потребителей. Дзаццарелли полагает, что преимущества программирования на языке R особенно важны в его деятельности по размещению активов.

Язык R позволяет команде Андреа эффективнее комбинировать, моделировать и тестировать экономические и финансовые отношения в рамках одной среды моделирования.

Дзаццарелли также отмечает, что с развитием языков программирования необходимость использования и скрупулезного изучения гигантских матриц уходит в прошлое.

Например, индикатор финансовой уязвимости Fathom служит системой раннего предупреждения, предоставляющей актуальные обновления данных о рисках по более чем 170 странам.

На этом уровне становится все сложнее оперировать данными с помощью таблиц. Одно только обновление данных может занять несколько часов, в то время как новые системы справляются с такими задачами в считанные минуты.

Намного эффективнее научиться использовать язык программирования, чтобы оперировать такими данными.

Какие преимущества дают навыки программирования?

Чарльз Кара, руководитель отдела количественных стратегий компании Absolute Strategy Research, разделяет эту точку зрения.

В 2007 году он столкнулся с необходимостью обработки крупных массивов данных и поиска технологий, которые могли бы помочь ему в этом. Кара предусмотрительно посвятил время и силы изучению программирования.

В то время программирование часто считалось функцией бэк-офиса, но сейчас благодаря востребованности специалистов по обработке данных и растущей популярности языков программирования, таких как SQL, Python, R, JAVA, C++, C#, оно стало частью деятельности специалистов фронт-офиса.

Кара проводил нисходящий анализ и выяснил, что язык программирования R мог бы помочь ему в построении наглядных графиков, поскольку он содержит библиотеку математических функций и другие инструменты, обеспечивая интеграцию с другими пакетами кода.

По этой причине он выбрал этот язык программирования.

Кара самостоятельно изучал программирование и уверяет, что это похоже на изучение иностранного языка: «Как и в изучении любого языка, важно делать маленький шаг каждый день».

Семь лет назад Кара покинул пост в инвестиционном банке Merrill Lynch и присоединился к Absolute Strategy. Все это время он продолжал понемногу углублять свои знания, помогая компании выводить на рынок выгодные предложения.

Сейчас Absolute Strategy обслуживает клиентов, в управлении которых свыше 5 триллионов долларов США. Компания предоставила Каре двух помощников для работы с данными.

Собрав пакет интеллектуального анализа данных, он запускает его повторно по мере необходимости.

Простое обновление комплексных индикаторов, таблиц, факторного анализа и индексов заметно снижает объем работ, что позволяет быстрее предоставлять клиентам актуальные данные.

Облако тегов социальной сети по теме «машинный код»

Точный анализ

Получение точных данных имеет важнейшее значение для построения любого анализа.

Кара предпочитает пользоваться онлайн-решением Datastream DSWS, поскольку оно позволяет ему получить всесторонние и точные данные для выполнения комплексных задач по интеллектуальному анализу данных.

Это подтверждается объемом используемых данных и тем, что Absolute Strategy является одним из ключевых пользователей Datastream.

Если начать анализировать некоторые показатели, например, в 170 странах на протяжении 10 лет, которые меняются ежедневно по 8 переменным, в скором времени такой анализ будет включать в себя свыше пяти миллионов показателей.

Скорость изменения технологий, пожалуй, вызывает наибольшую обеспокоенность профессионалов, поскольку язык, актуальный в настоящее время, может устареть уже в ближайшем будущем.

Чтобы оставаться в курсе событий можно пользоваться такими известными ресурсами, как YouTube и GitHub.

Кроме того, можно стать членом сообщества, чтобы получать актуальные данные. Например, Кара создал свою страницу и рекомендует посещать встречи по интересам Meetup.

Время как инвестиция

Если вы хотите оставаться в курсе технологических инноваций, увеличить свой доход или улучшить резюме, время, потраченное на изучение программирования, может стать отличной инвестицией в условиях современной цифровой экономики.

Возможно, вы не станете специалистом в этой сфере, однако получение знаний в этой области может принести неоценимую пользу в вашей деятельности.

Главная задача — понять, как применять и адаптировать техники, разработанные специалистами по обработке данных, под свои потребности.

 

Узнайте о преимуществах программирования с Datastream.