Lépj be az adat tudományba, ha megtanulod a nyereséges nyelvek egyikét
Pontosan ezek az adatok teszik tudósok: az információ felfedezése, a kapcsolatok létrehozása, az adatok vizualizációja és a vállalatok hatékony működése.
A megfelelő programozási nyelvek alapos megértése alapvető fontosságú a statisztikák értelmezéséhez és az adatbázisok kezeléséhez.
A KDnuggets szerint a tudósok 91% -a az alábbi négy nyelvet használja.
Nyelv 1: R
R statisztikailag orientált nyelv az adatbányászok körében. Ez egy nyílt forráskódú, objektumorientált S implementáció, és nem túl nehéz megismételni.
Ha meg szeretné tudni, hogyan lehet statisztikai szoftvert fejleszteni, akkor R jó nyelv. Emellett lehetővé teszi az adatok manipulálását és grafikus megjelenítését.
A Data Science Specialization program részeként a Coursera egy osztályt kínál az R-n, amely nem csak azt tanítja, hogyan programozhatja a nyelvet, hanem azt is, hogy hogyan alkalmazza az adat tudomány / elemzés összefüggésében.
Nyelv 2: SAS
Az R-hez hasonlóan elsősorban a statisztikai elemzéshez használják az SAS-t. Ez egy hatékony eszköz az adatbázisok és táblázatok adatainak olvasható formátumokká (például HTML- és PDF-dokumentumokká) történő konvertálásához, valamint a vizuálisabb táblázatokhoz és grafikonokhoz.
Eredetileg tudományos kutatók által kifejlesztett, világszerte az egyik legnépszerűbb analitikai eszközré vált a vállalatok és szervezetek számára. Ez több, mint egy nagyvállalat típusú szoftver, és általában nem használják kisebb cégek vagy magánszemélyek dolgoznak.
Ebben a dokumentumban találhatók a SAS tanuláshoz szükséges erőforrások.
A nyelv nem nyílt forráskódú, így valószínűleg nem fog tudni ingyen tanulni.
3. nyelv: Python
Bár az R és SAS-t leginkább az analitikus világban a "nagy két" -nek tekintik, a Python a közelmúltban versenyzővé is vált. Az egyik legfontosabb dolog a könyvtárak széles skálája (pl. Pandas, NumPy, SciPi stb.) És statisztikai funkciók.
Mivel a Python (mint például R) nyílt forrású nyelv, a frissítések gyorsan hozzá vannak adva. (A megvásárolt programok, például a SAS, várni kell a következő verzióra.)
Egy másik tényező, hogy fontolóra kell venni, hogy Python talán a legegyszerűbb tanulni, mert egyszerűsége és a tanfolyamok és erőforrások széles körű elérhetősége. Ez a weboldal remek kiindulópont.
Itt megtalálja a Python tananyagainak teljes listáját.
Nyelv 4: SQL
Eddig olyan nyelveket néztünk, amelyek ugyanabban a családban vannak, és (többé-kevésbé) ugyanazok a funkciók. Az SQL, ami a "Strukturált lekérdezési nyelv" kifejezést jelenti, megváltozik. Ez a nyelv semmi köze a statisztikához; a relációs adatbázisokban lévő információk kezelésére összpontosít.
Ez a legszélesebb körben használt adatbázis-nyelv, és nyílt forráskódú, így az aspiráló adatkutatók biztosan nem szabad kihagyni.
Az SQL tanulásnak fel kell használnia az SQL adatbázisok létrehozását, a bennük lévő adatok kezelését és a megfelelő funkciók használatát. Az Udemy egy olyan tanfolyamot kínál, amely lefedi az összes alapot, és meglehetősen gyorsan és fájdalommentesen elvégezhető.
Következtetés
Legalábbis valószínűleg meg kell tanulnia az SQL-t, és ki kell választania legalább egy statisztikai nyelvet. De ha van időd (és SAS esetében a pénzért), és igazán meg akarod venni a piacképességedet, nincs mit mondani, hogy mind a négyet nem lehet megtanulni!
Ne rohanjon be, ne gyakoroljon sok gyakorlatot, gyengesse a készségeket, és élvezze a munkabiztonságot.