Зачем финансистам учиться программированию?
Вопрос может показаться риторическим, ведь в современном мире компьютерная грамотность является необходимым условием эффективной работы и успешного карьерного роста. Поэтому для повышения точности анализа большого объема информации финансисты все чаще используют языки программирования.
Раньше финансисты довольно редко прибегали к анализу данных с использованием программного обеспечения. Но ситуация в мире меняется, растет объем информации, которую нужно быстро проанализировать и обработать, а обращаться к программистам по каждому запросу просто неэффективно. Поэтому можно указать на некоторые причины, по которым современные финансисты все чаще начинают сами изучать программирование.
- Для анализа больших объемов информации в современных условиях требуется использование программного обеспечения.
- Постоянное изменение и развитие компьютерных языков, рост скорости вычислений и совместимость систем позволяет быстрее решать задачи повышенной сложности.
- Финансистам приходится все чаще оперировать огромными объемами данных, которые нужны их для бизнес-аналитики и при исследовании рынка.
Также можно отметить немаловажный момент, что точность подсчетов зависит от правильно введенных данных. Программисты, как профессионалы, подсчитают и проанализируют все, что им дадут, но вот за точность информации они ответственности не несут. В финансах или бизнес-аналитике программисты не разбираются, так что точность и актуальность данных должен проверять сам экономист. Поэтому проще и надежнее самому вносить необходимые данные и самому разбираться в полученных результатах.
Какое преимущество даст экономистам умение программировать?
В современной экономической сфере все больше требуются новые, цифровые решения, которые нуждаются в более мощных вычислительных ресурсах. А это, в свою очередь, требует от специалистов навыков программирования, хотя бы базовых.
В условиях современного производства уже сложно становится обрабатывать информацию при помощи таблиц, как это делали финансисты в прошлом, на эту работу можно потратить несколько часов. А новые системы программирования решают подобные задачи буквально за несколько минут. Какой вариант эффективнее – даже можно не пояснять.
Языки программирования помогают систематизировать информацию и визуализировать необходимые данные. Автоматизированная обработка данных дает колоссальную экономию времени и ресурсов. К тому же важна не только скорость обработки информации, но и точность. Человек, посвятивший монотонной работе несколько часов, может допустить ошибку от усталости. Машина же не ошибается.
Если автоматизировать многочисленные рутинные задачи, то можно оптимизировать и облегчить свою работу.
Поэтому будет эффективнее самому научиться использовать язык программирования, чтобы самостоятельно оперировать нужными данными, а не обращаться по каждому случаю к программисту.
Важность получения точных данных
Чтобы построить правильный анализ всегда требуются точные и проверенные данные. И этот процесс нередко сопровождается определенными трудностями. К примеру, нужно проанализировать показатели из нескольких стран на протяжении десяти лет. Эти показатели меняются не только ежегодно, но и ежедневно. Представьте, какой объем данных нужно будет проанализировать и систематизировать.
А если нужны данные не по десятку, а по сотне и более стран, также за период в десять лет? В этом случае показателей наберется порядка нескольких миллионов. Такой колоссальный объем данных под силу обработать только мощной компьютерной программе.
В условиях современной цифровой экономики время, потраченное на изучение программирования, никак не будет считаться потраченным впустую, скорее, его можно рассматривать как важную инвестицию в ваше профессиональное будущее.
Это важно для того, чтобы всегда быть в курсе современных технологических инноваций, для увеличения вашего дохода и повышения уровня профессионализма. Возможно, профессионалом в области программирования вы и не станете, но полученные в этой области знания принесут неоценимую пользу для вашей деятельности.
Итак, не вызывает сомнений, что умение программировать просто необходимо современным финансистам для успешной работы. Тогда встает вопрос, с чего начинать обучение и какую платформу выбирать.
С чего начинать?
Прежде всего, надо определиться, насколько своевременно применение языка программирования в вашей работе. При соблюдении трех основных условий обработка данных будет эффективна:
1. Большой объем данных
Если данных не так много и их обработка не замедляет работу, можно вполне успешно обойтись табличным редактором. Но если ваши файлы Excel настолько перегружены, что уже почти не открываются, а дашборды«зависают», то самое время обратиться к другим, более продвинутым инструментам, например, использовать языки программирования.
2. Однородный массив данных
Для автоматического объединения разрозненных данных необходимо, чтобы они имели одну размерность.
3. Постоянный вид итоговых данных
Если вы не определили порядок следования финансовых показателей, не отладили схемы и процессы, то использовать программирование еще рано. Для работы вполне достаточно табличного редактора или визуальной аналитики.
После того, как вы решили, что в вашей работе присутствуют рутинные операции, или имеется достаточный объем отчетности, для которых уже требуются навыки программирования, следует определиться с выбором языка.
Для работы с данными одинаково хорошо подходят языки Python и R, они очень просты и удобны в использовании. При этом они имеют определенную часть сходных синтаксических конструкций, так что учить два языка одновременно неэффективно.
У языков есть и различия. Python имеет более общий характер и его можно с успехом использовать для разноплановых аналитических работ. Это один из самых популярных языков на сегодняшний день и считается универсальным языком программирования. Python быстро развивается и это тоже одна из причин его высокой популярности.
Что касается языка R, то он идеален для статистической работы, это одно из лучших программных обеспечений для анализа и обработки данных.
Если вас заинтересовал данный инструмент, то читайте книги по Python и библиотеке Pandas, в частности, посещайте тематические интернет-ресурсы и, конечно, проходите курсы и тренинги.
