Limbile să devină un maestru al științei datelor

Toată lumea dorește ca cariera lor să fie foarte solicitată - pentru că cererea se traduce într-o mare salarizare și lipsă de muncă. În aceste zile, spațiul mare de date este în plină ascensiune cu acest tip de angajare, deoarece companiile de toate dimensiunile trebuie să colecteze și să analizeze informații pentru a lua decizii și predicții (și pentru a obține rezultate).

Exact acest lucru face cercetătorii de date: descoperă informații, realizează conexiuni, creează vizualizări de date și ajută companiile să funcționeze eficient. Iar o înțelegere aprofundată a limbajelor de programare corecte este esențială pentru interpretarea statisticilor și lucrul cu bazele de date.

Potrivit KDnuggets, 91% dintre oamenii de știință folosesc următoarele patru limbi.

Limba 1: R

R este un limbaj orientat spre statistici popular printre minerii de date. Este o implementare open-source, orientată spre obiecte a lui S, și nu este prea greu de învățat.

Dacă doriți să aflați 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 de specializare a datelor din domeniul 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 academicieni, 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 utilizat 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 o mare varietate de biblioteci (de exemplu, Pandas, NumPy, SciPi etc.) și funcții statistice.

Din moment ce 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. Site-ul LearnPython este un loc minunat pentru a începe.

Puteți găsi, de asemenea, 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 o sursă deschisă, oamenii de știință atât de aspiranți de date nu ar trebui să o ignore.

Learning SQL trebuie să vă doteze să creați baze de date SQL, să gestionați datele din ele și să utilizați funcții relevante. Udemy oferă un curs de instruire 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 vă satisfaceți cu adevărat gradul de comercializare, nu este nimic de spus că nu puteți afla toate cele patru!

Nu vă grăbiți, nu faceți prea multă practică, nu vă îmbunătățiți abilitățile - și vă bucurați de siguranța locului de muncă.