Python, R, JavaScript и другие языки программирования для интернет-маркетологов и аналитиков - «Заработок»
https://print-prime.ru/novosti/31708-python-r-javascript-i-drugie-yazyki-programmirovaniya-dlya-internet-marketologov-i-analitikov-zarabotok.html Data-driven маркетинг становится все актуальнее, поэтому растет спрос на аналитику больших массивов данных.
Для работы с информацией в digital-мире есть целый ряд инструментов, но преимущество — в руках интернет-маркетологов и веб-аналитиков, которые умеют работать с данными напрямую, используя тот или иной язык программирования.В статье мы рассмотрим популярные и удобные языки, их особенности и области применения.PythonЭтот язык стремительно набирает обороты и в 2020 году занял третью строчку в авторитетном рейтинге TIOBE, уступив лишь С и Java. Python любят и на нем хотят писать, что неудивительно: он прост в освоении и изучается на начальных курсах программирования в университетах.Python — универсальный язык. Под него созданы сотни удобных библиотек, позволяющих делать буквально всё: от создания несложных игр (Pyxel) до популярных библиотек для работы с данными (Pandas, NumPy) и нейросетями (TensorFlow).Сегодня Python, пожалуй, самый выигрышный для маркетологов. Зная язык на приемлемом уровне, вы сможете полностью закрыть целый ряд задач:Получение данных через API сервисы. Предположим, вам нужно составить небольшой отчет, получив определенный массив данных из нескольких источников. Например, свести конверсии из Google Analytics, звонки из системы коллтрекинга и данные Яндекс.Директа или Google Ads. Вы легко можете импортировать результат в Excel, Google Sheets или базу данных, если у вас есть пара скриптов, написанных на Python.Обработка данных. Здесь на помощь придет библиотека Pandas, которая организует данные в удобные датафреймы (подобие таблиц) и позволяет оперировать столбцами и строками, внося массовые изменения.Автоматизация процессов. На Python вы легко сможете убрать из своей работы большую часть рутины, связанную с рекламными кампаниями или работой с таблицами, рассылками и т. д. Например, можно настроить автоматическую отправку писем, собирать данные по балансам с рекламных площадок, проверять/устанавливать разметку ссылок и многое другое.Парсинг информации. Если вам нужно оперативно получить определенную информацию из сети — будь то цены на конкретные товары в интернет-магазине или любые другие текстовые данные, которые содержатся в теле веб-страницы, — можете прибегнуть к библиотеке BeautifulSoup.Ниже простой пример применения BeautifulSoup. Скрипт получает информацию о странице и вывод HTML-кода заголовка, его текста, а также HTML-кода его родителя.[code]#!/usr/bin/python3from bs4 import BeautifulSoupimport requests as reqresp = req.get("http://www.something.com")soup = BeautifulSoup(resp.text, 'lxml')print(soup.title)print(soup.title.text)print(soup.title.parent)Создание чат-ботов. На Python можно запрограммировать бота в мессенджере или социальной сети. Стоит обратить внимание на то, что существуют сервисы, которые дополнительно упрощают и автоматизируют этот процесс.Машинное обучение. Python позволяет анализировать статистические выборки и строить на их основе предсказания. Например, вы сможете вычислить вероятность того, что пользователь отменит подписку на ваш продукт в ближайшее время, и вовремя повлияете на его поведение. В библиотеке Scikit-learn реализовано много алгоритмов машинного обучения, что позволяет строить модели и находить аномалии или важные паттерны.Где и как изучать PythonБесплатный курс в Stepik «Программирование на Python»Курс Python в CodecademyКурс «Аналитик данных» в Яндекс.Практикум, в бесплатном доступе примерно 20 часов первого блокаБесплатный курс по программированию с нуля «Питонтьютор»Книга «Легкий способ выучить Python», автор — Зед ШоуКнига «Программирование на Python», автор — Марк ЛутцНесколько материалов о работе маркетолога с Python:Получаем показатели рекламных кампаний с помощью Python-скриптаРабота с первичной аналитикой: выгружаем сырые данные из Метрики с помощью скриптаАвтоматически анализируем шаблоны объявлений конкурентов в контекстной рекламеАвтоматически сцепляем ключевые фразы с посадочными страницами с помощью скриптаBannerRПо сравнению с Python R — более узкоспециальный язык: в основном его используют для работы с математическими и статистическим моделями. Если говорить об особенностях, то у R не такая подробная и удобная документация, как у Python, не такое обширное сообщество и более специфический синтаксис. Но даже несмотря на это, R — прекрасный инструмент для работы с данными.У Python и R схожие возможности. На R у вас получится:автоматизировать рутинные операции, связанные с Excel;парсить данные с помощью пакета rvest;писать скрипты для обращения к API разных систем.Как и Python, R позволяет удобно визуализировать результаты. Например, с помощью пакета ggplot2 можно отобразить в удобной форме графики, на которых видны важные аномалии. Ниже — график кликов по дням:Источник: Выгрузка данных по площадкам РСЯ в R, блог Якова ОсипенковаГде и как изучатьБольшой вклад в развитие российского сообщества вносит руководитель отдела аналитики агентства Netpeak Алексей Селезнев. Он создал много удобных пакетов для работы с данными Яндекс.Директа, Facebook, «ВКонтакте» и другими рекламными площадками и системами аналитики. Его наработки можно найти на GitHub.Подборка «Руководство по изучению языка R и его использование в Data Science»Видеокурс «Язык R для пользователей Excel» от Алексея Селезнева на YouTubeКурс в Stepik «Основы программирования на R»Курс в Stepik «Анализ данных в R»jаvascriptВ интернет-маркетинге jаvascript удобен при плотном взаимодействии с сайтами. Он не такой элегантный и лаконичный как Python, но настолько же мощный и разносторонний. Практически всё, что можно сделать на Python, выполнит и JS. В целом, jаvascript — неотъемлемая часть современной веб-разработки, поэтому его знание пригодится.Три digital-направления, где JS пригодится:SEO. Зная JS, вы будете понимать, как поисковые движки видят сайт. Это необходимо для поисковой оптимизации.Работа с Google Tag Manager. Основы jаvascript нужны, чтобы писать скрипты для Google Tag Manager. Система позволяет устанавливать на сайт клиента контейнер, в котором размещаются теги отслеживания и производятся любые другие манипуляции, необходимые для аналитики.Больше о работе с GTM читайте по тегу.E-commerce. Зная jаvascript, вы сможете разобраться в настройке электронной коммерции на сайте клиента, внедрить ее или внести необходимые правки.Ниже приведен пример яркого и наиболее часто встречаемого скрипта для установки электронной коммерции через GTM:[code]Где и как изучатьСовременный учебник jаvascriptКнига «Выразительный jаvascript», автор — Марейн ХавербекРаздел по алгоритмам и структурам данных jаvascript на FreecodecampРуководство jаvascript Garden на GitHub, автор — Иво ВетцельКнига «jаvascript. Подробное руководство», автор — Дэвид ФлэнаганБлог Симо Ахавы, веб-аналитика и эксперта по GTM и Google Analytics.Другие полезные языки для интернет-маркетологовGoogle Apps Script. Этот язык, основанный на jаvascript, удобен при работе с экосистемой Google (Docs, Sheets, Slides, Forms). С его помощью можно добавлять пользовательские элементы в интерфейс инструментов, создавать надстройки и настраивать интеграцию с сервисами Google (AdSense, Analytics, Calendar, Drive, Gmail, Maps).С++. Полноценный мощный язык программирования, который в маркетинге, благодаря высокой скорости, может применяться для математических вычислений при очень больших массивах данных.ИтогоЯзык программирования — это всего лишь инструмент, а не самоцель. Не стоит быть адептом одного из них, так как это сужает возможности и перечень решаемых задач.Конечно, не нужно и учить огромное количество языков, фреймворков, разбираться в сложных инструментах и досконально штудировать Computer Science. Определитесь, что вам нужно разобрать на уровне, которого хватит для решения конкретных кейсов. Ответьте на вопросы: какие задачи нужно выполнить, с какими маркетинговыми инструментами надо применять — и выбирайте нужный язык программирования.
Самоучитель CSS
Python, R, JavaScript и другие языки программирования для интернет-маркетологов и аналитиков - «Заработок»
https://print-prime.ru/novosti/31708-python-r-javascript-i-drugie-yazyki-programmirovaniya-dlya-internet-marketologov-i-analitikov-zarabotok.html Data-driven маркетинг становится все актуальнее, поэтому растет спрос на аналитику больших массивов данных.
Для работы с информацией в digital-мире есть целый ряд инструментов, но преимущество — в руках интернет-маркетологов и веб-аналитиков, которые умеют работать с данными напрямую, используя тот или иной язык программирования.В статье мы рассмотрим популярные и удобные языки, их особенности и области применения.PythonЭтот язык стремительно набирает обороты и в 2020 году занял третью строчку в авторитетном рейтинге TIOBE, уступив лишь С и Java. Python любят и на нем хотят писать, что неудивительно: он прост в освоении и изучается на начальных курсах программирования в университетах.Python — универсальный язык. Под него созданы сотни удобных библиотек, позволяющих делать буквально всё: от создания несложных игр (Pyxel) до популярных библиотек для работы с данными (Pandas, NumPy) и нейросетями (TensorFlow).Сегодня Python, пожалуй, самый выигрышный для маркетологов. Зная язык на приемлемом уровне, вы сможете полностью закрыть целый ряд задач:Получение данных через API сервисы. Предположим, вам нужно составить небольшой отчет, получив определенный массив данных из нескольких источников. Например, свести конверсии из Google Analytics, звонки из системы коллтрекинга и данные Яндекс.Директа или Google Ads. Вы легко можете импортировать результат в Excel, Google Sheets или базу данных, если у вас есть пара скриптов, написанных на Python.Обработка данных. Здесь на помощь придет библиотека Pandas, которая организует данные в удобные датафреймы (подобие таблиц) и позволяет оперировать столбцами и строками, внося массовые изменения.Автоматизация процессов. На Python вы легко сможете убрать из своей работы большую часть рутины, связанную с рекламными кампаниями или работой с таблицами, рассылками и т. д. Например, можно настроить автоматическую отправку писем, собирать данные по балансам с рекламных площадок, проверять/устанавливать разметку ссылок и многое другое.Парсинг информации. Если вам нужно оперативно получить определенную информацию из сети — будь то цены на конкретные товары в интернет-магазине или любые другие текстовые данные, которые содержатся в теле веб-страницы, — можете прибегнуть к библиотеке BeautifulSoup.Ниже простой пример применения BeautifulSoup. Скрипт получает информацию о странице и вывод HTML-кода заголовка, его текста, а также HTML-кода его родителя.[code]#!/usr/bin/python3from bs4 import BeautifulSoupimport requests as reqresp = req.get("http://www.something.com")soup = BeautifulSoup(resp.text, 'lxml')print(soup.title)print(soup.title.text)print(soup.title.parent)Создание чат-ботов. На Python можно запрограммировать бота в мессенджере или социальной сети. Стоит обратить внимание на то, что существуют сервисы, которые дополнительно упрощают и автоматизируют этот процесс.Машинное обучение. Python позволяет анализировать статистические выборки и строить на их основе предсказания. Например, вы сможете вычислить вероятность того, что пользователь отменит подписку на ваш продукт в ближайшее время, и вовремя повлияете на его поведение. В библиотеке Scikit-learn реализовано много алгоритмов машинного обучения, что позволяет строить модели и находить аномалии или важные паттерны.Где и как изучать PythonБесплатный курс в Stepik «Программирование на Python»Курс Python в CodecademyКурс «Аналитик данных» в Яндекс.Практикум, в бесплатном доступе примерно 20 часов первого блокаБесплатный курс по программированию с нуля «Питонтьютор»Книга «Легкий способ выучить Python», автор — Зед ШоуКнига «Программирование на Python», автор — Марк ЛутцНесколько материалов о работе маркетолога с Python:Получаем показатели рекламных кампаний с помощью Python-скриптаРабота с первичной аналитикой: выгружаем сырые данные из Метрики с помощью скриптаАвтоматически анализируем шаблоны объявлений конкурентов в контекстной рекламеАвтоматически сцепляем ключевые фразы с посадочными страницами с помощью скриптаBannerRПо сравнению с Python R — более узкоспециальный язык: в основном его используют для работы с математическими и статистическим моделями. Если говорить об особенностях, то у R не такая подробная и удобная документация, как у Python, не такое обширное сообщество и более специфический синтаксис. Но даже несмотря на это, R — прекрасный инструмент для работы с данными.У Python и R схожие возможности. На R у вас получится:автоматизировать рутинные операции, связанные с Excel;парсить данные с помощью пакета rvest;писать скрипты для обращения к API разных систем.Как и Python, R позволяет удобно визуализировать результаты. Например, с помощью пакета ggplot2 можно отобразить в удобной форме графики, на которых видны важные аномалии. Ниже — график кликов по дням:Источник: Выгрузка данных по площадкам РСЯ в R, блог Якова ОсипенковаГде и как изучатьБольшой вклад в развитие российского сообщества вносит руководитель отдела аналитики агентства Netpeak Алексей Селезнев. Он создал много удобных пакетов для работы с данными Яндекс.Директа, Facebook, «ВКонтакте» и другими рекламными площадками и системами аналитики. Его наработки можно найти на GitHub.Подборка «Руководство по изучению языка R и его использование в Data Science»Видеокурс «Язык R для пользователей Excel» от Алексея Селезнева на YouTubeКурс в Stepik «Основы программирования на R»Курс в Stepik «Анализ данных в R»jаvascriptВ интернет-маркетинге jаvascript удобен при плотном взаимодействии с сайтами. Он не такой элегантный и лаконичный как Python, но настолько же мощный и разносторонний. Практически всё, что можно сделать на Python, выполнит и JS. В целом, jаvascript — неотъемлемая часть современной веб-разработки, поэтому его знание пригодится.Три digital-направления, где JS пригодится:SEO. Зная JS, вы будете понимать, как поисковые движки видят сайт. Это необходимо для поисковой оптимизации.Работа с Google Tag Manager. Основы jаvascript нужны, чтобы писать скрипты для Google Tag Manager. Система позволяет устанавливать на сайт клиента контейнер, в котором размещаются теги отслеживания и производятся любые другие манипуляции, необходимые для аналитики.Больше о работе с GTM читайте по тегу.E-commerce. Зная jаvascript, вы сможете разобраться в настройке электронной коммерции на сайте клиента, внедрить ее или внести необходимые правки.Ниже приведен пример яркого и наиболее часто встречаемого скрипта для установки электронной коммерции через GTM:[code]Где и как изучатьСовременный учебник jаvascriptКнига «Выразительный jаvascript», автор — Марейн ХавербекРаздел по алгоритмам и структурам данных jаvascript на FreecodecampРуководство jаvascript Garden на GitHub, автор — Иво ВетцельКнига «jаvascript. Подробное руководство», автор — Дэвид ФлэнаганБлог Симо Ахавы, веб-аналитика и эксперта по GTM и Google Analytics.Другие полезные языки для интернет-маркетологовGoogle Apps Script. Этот язык, основанный на jаvascript, удобен при работе с экосистемой Google (Docs, Sheets, Slides, Forms). С его помощью можно добавлять пользовательские элементы в интерфейс инструментов, создавать надстройки и настраивать интеграцию с сервисами Google (AdSense, Analytics, Calendar, Drive, Gmail, Maps).С++. Полноценный мощный язык программирования, который в маркетинге, благодаря высокой скорости, может применяться для математических вычислений при очень больших массивах данных.ИтогоЯзык программирования — это всего лишь инструмент, а не самоцель. Не стоит быть адептом одного из них, так как это сужает возможности и перечень решаемых задач.Конечно, не нужно и учить огромное количество языков, фреймворков, разбираться в сложных инструментах и досконально штудировать Computer Science. Определитесь, что вам нужно разобрать на уровне, которого хватит для решения конкретных кейсов. Ответьте на вопросы: какие задачи нужно выполнить, с какими маркетинговыми инструментами надо применять — и выбирайте нужный язык программирования.