Kalbos, kurios taps duomenų mokslo magistru

Kiekvienas nori, kad jų karjera būtų didelė, nes paklausa reiškia didelį darbo užmokestį ir darbo stygių. Šiais laikais didelė duomenų erdvė užima tokį darbą, nes visų dydžių įmonės turi rinkti ir analizuoti informaciją, kad galėtų priimti sprendimus ir prognozes (ir gauti rezultatų).

Būtent tokie duomenys yra mokslininkai: atrasti informaciją, užmegzti ryšius, kurti duomenų vizualizacijas ir padėti įmonėms veiksmingai veikti. Ir aiškus tinkamų programavimo kalbų supratimas yra būtinas aiškinant statistiką ir dirbant su duomenų bazėmis.

KDnuggets teigimu, 91% duomenų mokslininkų naudoja šias keturias kalbas.

1 kalba: R

R yra į statistiką orientuota kalba, populiari tarp duomenų gavėjų. Tai atviro kodo, į objektą orientuotas S įgyvendinimas ir nėra pernelyg sunku išmokti.

Jei norite sužinoti, kaip sukurti statistinę programinę įrangą, R yra gera kalba. Jis taip pat leidžia valdyti ir grafiškai rodyti duomenis.

„Coursera“, kaip „Duomenų mokslo specializacijos“ programos dalis, siūlo „R“ klasę, kuri ne tik moko jus, kaip programuoti kalba, bet ir peržengti, kaip ją taikyti duomenų mokslo / analizės kontekste.

2 kalba: SAS

Kaip ir R, SAS pirmiausia naudojama statistinei analizei. Tai galinga priemonė duomenų bazėms ir skaičiuoklėms perduodant duomenis į skaitytus formatus (pvz., HTML ir PDF dokumentus), taip pat daugiau vizualių lentelių ir grafikų.

Iš pradžių sukūrė akademiniai mokslininkai, ji tapo viena iš populiariausių analitikos įrankių visame pasaulyje visoms įmonėms ir organizacijoms. Tai daugiau didelės korporacijos tipo programinės įrangos ir paprastai nenaudoja mažesnės įmonės arba asmenys, dirbantys atskirai.

Šiame dokumente yra išvardyti SAS mokymosi šaltiniai. Kalba nėra atviro kodo, todėl jūs tikriausiai negalėsite mokyti sau nemokamai.

3 kalba: „Python“

Nors „R“ ir „SAS“ dažniausiai yra „didieji du“ analizės pasaulyje, „Python“ neseniai tapo varžovu. Vienas iš jos pagrindinių privilegijų yra įvairių bibliotekų (pvz., Pandas, NumPy, SciPi ir kt.) Ir statistinių funkcijų įvairovė.

Kadangi „Python“ (kaip ir R) yra atviro kodo kalba, į jį greitai įtraukiami atnaujinimai. (Su įsigytomis programomis, tokiomis kaip SAS, turite laukti kito versijos išleidimo.)

Kitas veiksnys, kurį reikia apsvarstyti, yra tai, kad Python yra paprasčiausias mokymasis dėl savo paprastumo ir platų kursų bei išteklių. „LearnPython“ svetainė yra puiki vieta pradėti.

Taip pat galite rasti išsamesnį Python mokymosi medžiagos sąrašą.

4 kalba: SQL

Iki šiol ieškojome kalbų, kurios yra toje pačioje šeimoje ir (daugiau ar mažiau) turi tas pačias funkcijas. SQL, kuris reiškia „Struktūrizuotos užklausos kalba“, yra tas, kur jis keičiasi. Ši kalba neturi nieko bendra su statistika; joje pagrindinis dėmesys skiriamas informacijos tvarkymui ryšių duomenų bazėse.

Tai yra plačiausiai naudojama duomenų bazės kalba ir yra atviro kodo, todėl norintys gauti duomenų mokslininkai tikrai neturėtų praleisti.

SQL mokymasis turėtų suteikti jums galimybę sukurti SQL duomenų bazes, tvarkyti jose esančius duomenis ir naudoti atitinkamas funkcijas. „Udemy“ siūlo mokymo kursą, kuris apima visus pagrindinius dalykus ir gali būti atliktas gana greitai ir neskausmingai.

Išvada

Bent jau turėtumėte mokytis SQL ir pasirinkti bent vieną iš statistikos kalbų. Tačiau, jei turite laiko (ir SAS atveju - pinigus) ir norite iš tikrųjų prisitaikyti prie savo rinkodaros, nieko nereiškia, kad negalite išmokti visų keturių!

Neskubėkite, gaukite daug praktikos, patobulinkite savo įgūdžius ir mėgaukitės darbo saugumu.