dmshar

Если вы уже "нашли себя в аналитике", то надеюсь, вы уже проанализировали 127 ответов на подобный вопрос в этом-же форуме. И они вас чем-то не удовлетворили. Расскажите - чем именно, что-бы мы не повторяли в 128-й раз одно и тоже, а четко дали ответы на ваши четкие вопросы?

Для работы с Big Data, Machine Learning и аналитики данных существует уйма различных инструментов - от Python до Watson, от RCPP до TensorFlow, от Tableau до SPSS, от RapidMiner до Hadoop.... Список можно продолжать и продолжать. Между прочим, даже тривиальный MS EXCEL имеет средства для большинства из указанных задач.
В принципе все задачи можна решать хоть на С++, хоть на Java хоть на Ассемблере. Вот, даже на JavaScript уже пишут нейронные сети. Вопрос - что именно вы хотите в конечном счете сделать, как глубоко понимать что именно вы делаете, как быстро вам надо проходить путь от постановки задачи к готовому решению, какие деньги вы готовы потратить на получение этого решения и какими начальными знаниями в области технологий программирования вы или ваша команда владеете.
Поэтому рекомендую обучение начать не с инструментов, а с идей, алгоритмов и методов, лежащих в основе задач Data Science. А по ходу - разберетесь, какой именно инструмент конкретно для вашего случая наиболее подходящий. И скорее всего, это будет не один какой-то инструмент, а несколько, которые в совокупности наиболее полно и эффективно покроют именно ваш круг потребностей.