Faceți-vă înainte în știința datelor prin învățarea uneia dintre aceste limbi lucrative
Exact acest lucru fac cercetătorii de date: descoperă informații, realizează conexiuni, creează vizualizări de date și ajută companiile să funcționeze eficient.
O înțelegere aprofundată a limbajelor de programare corecte este esențială pentru interpretarea statisticilor și pentru lucrul cu bazele de date.
Potrivit KDnuggets, 91% dintre oamenii de stiinta de date folosesc urmatoarele patru limbi.
Limba 1: R
R este un limbaj orientat spre statistici popular printre minerii de date. Este o implementare open-source, orientată pe obiecte a lui S, și nu este prea greu de învățat.
Dacă doriți să învățați cum să dezvoltați software-ul statistic, R este o limbă bună de știut. De asemenea, vă permite să manipulați și să afișați grafic datele.
Ca parte a programului lor de specializare în științele datelor, Coursera oferă o clasă pe R, care nu numai că vă învață cum să programați în limba respectivă, ci și cum să o aplicați în contextul științei / analizei datelor.
Limba 2: SAS
Ca R, SAS este folosit în principal pentru analiza statistică. Este un instrument puternic pentru transformarea datelor din baze de date și foi de calcul în formate ușor de citit (cum ar fi documente HTML și PDF), precum și mai multe tabele și grafice vizuale.
Dezvoltat inițial de cercetători academici, a devenit unul dintre cele mai populare instrumente de analiză din întreaga lume pentru companii și organizații de toate felurile. Este mai mult decât un tip mare de software de tip corporație și nu este folosit în mod obișnuit de companiile mai mici sau de persoanele care lucrează singure.
Resursele pentru învățarea SAS sunt enumerate în acest document .
Limba nu este open-source, deci probabil că nu vă veți putea învăța gratuit.
Limba 3: Python
Deși R și SAS sunt cel mai adesea gândiți ca fiind "cei doi mari" din lumea analizei, Python a devenit de curând un concurent. Unul dintre avantajele sale principale este varietatea largă de biblioteci (de exemplu, Pandas, NumPy, SciPi etc.) și funcții statistice.
Deoarece Python (ca R) este un limbaj open-source, actualizările sunt adăugate la acesta rapid. (Cu programe cum ar fi SAS, trebuie să așteptați lansarea versiunii următoare.)
Un alt factor de luat în considerare este faptul că Python este poate cel mai ușor de învățat, datorită simplității sale și a disponibilității largi a cursurilor și a resurselor pe care le are. Acest site web este un loc minunat pentru a începe.
De asemenea, puteți găsi aici o listă mai completă de materiale de învățare Python.
Limba 4: SQL
Până acum, ne-am uitat la limbile care sunt în aceeași familie și (mai mult sau mai puțin) au aceleași funcții. SQL, care înseamnă "Language Structured Query", este locul în care se schimbă. Această limbă nu are nimic de-a face cu statisticile; se concentrează pe manipularea informațiilor în bazele de date relaționale.
Este cea mai folosită limbă de baze de date și este open source, deci oamenii de știință aspiranți cu siguranță nu ar trebui să o ignore.
Learning SQL ar trebui să vă doteze să creați baze de date SQL, să gestionați datele din ele și să utilizați funcții relevante. Udemy oferă un curs de formare care acoperă toate elementele de bază și poate fi finalizat destul de repede și fără durere.
Concluzie
Cel puțin, probabil că ar trebui să învățați SQL și să alegeți cel puțin una dintre limbile statistice. Dar dacă aveți timp (și în cazul SAS, bani) și doriți să într-adevăr până la comercialitatea dvs., nu este nimic de spus că nu puteți învăța toate cele patru!
Nu vă grăbiți, nu faceți prea multe exerciții, nu vă îmbunătățiți abilitățile - și vă bucurați de siguranța locului de muncă.