Zdobądź przewagę w nauce o danych, ucząc się jednego z tych lukratywnych języków
Właśnie to robią naukowcy: odkrywaj informacje, nawiązywaj połączenia, twórz wizualizacje danych i pomagaj firmom działać sprawnie.
Dokładne zrozumienie odpowiednich języków programowania jest niezbędne do interpretacji statystyk i pracy z bazami danych.
Według KDnuggets, 91% badaczy danych używa czterech następujących języków.
Język 1: R
R jest zorientowanym na statystyki językiem popularnym wśród górników danych. Jest to open-source, zorientowana obiektowo implementacja S i nie jest zbyt trudna do nauczenia.
Jeśli chcesz nauczyć się tworzyć oprogramowanie statystyczne, R jest dobrym językiem do poznania. Pozwala również na manipulowanie i graficzne wyświetlanie danych.
W ramach programu specjalizacji Data Science, Coursera oferuje klasę R, która nie tylko uczy, jak programować w języku, ale także opisuje, jak zastosować ją w kontekście analizy danych / analizy danych.
Język 2: SAS
Podobnie jak R, SAS jest używany głównie do analizy statystycznej. Jest to potężne narzędzie do przekształcania danych z baz danych i arkuszy kalkulacyjnych w czytelne formaty (takie jak dokumenty HTML i PDF), jak również bardziej wizualne tabele i wykresy.
Pierwotnie opracowany przez naukowców akademickich stał się jednym z najpopularniejszych narzędzi analitycznych na świecie dla firm i organizacji wszelkiego rodzaju. Jest to raczej oprogramowanie typu korporacyjnego i zazwyczaj nie jest używane przez mniejsze firmy lub osoby pracujące samodzielnie.
Materiały do nauki SAS są wymienione w tym dokumencie .
Język nie jest open-source, więc prawdopodobnie nie będzie w stanie nauczyć się za darmo.
Język 3: Python
Chociaż R i SAS są powszechnie uważane za "wielkich dwoje" w świecie analityki, Python stał się ostatnio także pretendentem. Jedną z jego głównych zalet jest szeroki wachlarz bibliotek (np. Pandy, NumPy, SciPi itd.) Oraz funkcje statystyczne.
Ponieważ Python (jak R) jest językiem open-source, aktualizacje są do niego szybko dodawane. (W przypadku zakupionych programów, takich jak SAS, musisz poczekać na wydanie następnej wersji).
Kolejnym czynnikiem, który należy wziąć pod uwagę, jest to, że Python jest prawdopodobnie najłatwiejszy do nauczenia ze względu na jego prostotę i szeroką dostępność kursów i zasobów. Ta strona jest świetnym miejscem do rozpoczęcia.
Możesz także znaleźć pełniejszą listę materiałów do nauki w Pythonie.
Język 4: SQL
Do tej pory szukaliśmy języków, które są w tej samej rodzinie i (mniej więcej) mają te same funkcje. SQL, który oznacza "Structured Query Language", to miejsce, w którym się zmienia. Ten język nie ma nic wspólnego ze statystyką; koncentruje się na przetwarzaniu informacji w relacyjnych bazach danych.
Jest to najczęściej używany język baz danych i jest open source, więc początkujący naukowcy danych zdecydowanie nie powinni go pominąć.
Nauka języka SQL powinna zapewnić ci tworzenie baz danych SQL, zarządzanie danymi w nich i korzystanie z odpowiednich funkcji. Udemy oferuje szkolenie obejmujące wszystkie podstawowe zagadnienia, które można wykonać dość szybko i bezboleśnie.
Wniosek
Jako minimum powinieneś nauczyć się języka SQL i wybrać przynajmniej jeden z języków statystyk. Ale jeśli masz czas (aw przypadku SAS, pieniądze) i chcesz naprawdę sprostać swojej rynkowej atrakcyjności, nie ma nic do powiedzenia, że nie możesz nauczyć się wszystkich czterech!
Nie spiesz się, dużo ćwicz, doskonal swoje umiejętności i ciesz się bezpieczeństwem pracy.