Какой язык программирования будет полезнее и проще освоить для работы с данными в гуманитарных науках?

Первоисточник https://jms.university/blog/56058-r-i-python-dlya-gumanitariev-i-neprogrammistov/#56058-mnenie-produktovogo-analitika

Цитируя мнение продуктового аналитика, в котором действительно есть много неплохих советов :-

=================================================

Я бы рекомендовал начать изучение Python, не сильно погружаясь в основы языка и синтаксис, а с решения простых практических задач. Это позволит быстро получить положительное подтверждение тому, что вам действительно надо использовать Python. Так вы поймете, что можете существенно облегчить свою жизнь. Это станет сильной мотивацией для продолжения изучения.

Говоря про получение данных, важно упомянуть, что метод решения задачи зависит от источника данных. Например, если необходимо получить данные из социальных сетей, то в первую очередь стоит познакомиться с тем как работать с API этой социальной сети:

поищите примеры кода в документации или любительских статьях;

запустите этот код у себя;

адаптируйте его под свои нужды.

Для некоторых сервисов вы можете найти готовые библиотеки. В этом случае вам уже не нужно самому пытаться использовать API, за вас это сделает библиотека. К примеру, у Facebook есть открытая библиотека для Python. Библиотеки помогут вам, если вы занимаетесь анализом маркетинговых данных. Так, для Google Analytics есть отличная библиотека, позволяющая в несколько строчек кода вытащить статистику посещаемости сайта. Если вы хотите использовать данные, полученные с сайтов, то тогда вам нужно заняться веб-парсингом. Для этого есть отличный инструмент BeautifulSoup, который позволяет извлекать структурированную информацию из HTML-страничек.

В плане обработки данных всё немного проще. В среде аналитиков данных стандартом является библиотека Pandas. Он включает в себя огромный функционал для различных манипуляций с данными:

статистическая обработка,

очистка,

трансформация,

агрегация.

Pandas может стать достойной заменой Excel, если вы много работаете с обработкой массивов данных.

Python обладает большими возможностями и для визуализации данных. Можно начать с освоения библиотеки Bokeh или Chartify.

Особую популярность Python получил в сфере машинного обучения. В этой отрасли на нем написано большое число библиотек. Есть простой в освоении sklearn, для профессионалов есть высокопроизводительный TensorFlow.