Valodas, lai kļūtu par datu zinātnes maģistru

Ikviens vēlas, lai viņu karjera būtu ļoti pieprasīta, jo pieprasījums nozīmē lielu atalgojumu un darba trūkumu. Šajās dienās lielā datu telpa ir tāda, kāda ir šāda veida nodarbinātībai, jo visu lielumu uzņēmumiem ir nepieciešams savākt un analizēt informāciju, lai pieņemtu lēmumus un prognozes (un iegūtu rezultātus).

Tas ir tieši tas, ko zinātnieki dara: atklāj informāciju, izveido savienojumus, izveido datu vizualizācijas un palīdz uzņēmumiem efektīvi darboties. Lai interpretētu statistiku un strādātu ar datu bāzēm, ir nepieciešama pamatīga izpratne par pareizajām programmēšanas valodām.

Pēc KDnuggets datiem, 91% datu zinātnieku izmanto šādas četras valodas.

1. valoda: R

R ir uz statistiku orientēta valoda, kas populāra datu kalnraču vidū. Tā ir atklāta pirmkoda, objektu orientēta S ieviešana, un to nav pārāk grūti apgūt.

Ja vēlaties uzzināt, kā attīstīt statistikas programmatūru, R ir laba valoda. Tas arī ļauj jums apstrādāt un grafiski attēlot datus.

Datu zinātnes specializācijas programmas ietvaros Coursera piedāvā klasi R, kas ne tikai māca jums, kā programmēt valodu, bet arī iet, kā to piemērot datu zinātnes / analīzes kontekstā.

2. valoda: SAS

Tāpat kā R, SAS izmanto galvenokārt statistikas analīzei. Tas ir spēcīgs instruments, lai datus no datu bāzēm un izklājlapām pārvērstu lasāmos formātos (piemēram, HTML un PDF dokumentos), kā arī vairāk vizuālo tabulu un grafiku.

Sākotnēji to ir izstrādājuši akadēmiskie pētnieki, un tas ir kļuvis par vienu no populārākajiem analītikas instrumentiem visā pasaulē visu veidu uzņēmumiem un organizācijām. Tas ir lielāks korporatīvās programmatūras veids, un to parasti neizmanto mazāki uzņēmumi vai indivīdi, kas strādā paši.

Šajā dokumentā ir uzskaitīti resursi SAS apguvei. Valoda nav atvērtā koda, tāpēc jūs droši vien nevarēsiet sevi iemācīt bez maksas.

3. valoda: Python

Lai gan R un SAS visbiežāk tiek uzskatītas par “lielajām divām” analītikas pasaulē, Python nesen ir kļuvis par konkurentu. Viens no tās galvenajiem perks ir tās plašā bibliotēku dažādība (piemēram, Pandas, NumPy, SciPi uc) un statistikas funkcijas.

Tā kā Python (piemēram, R) ir atvērtā pirmkoda valoda, atjauninājumi tiek ātri pievienoti. (Iegādājoties tādas programmas kā SAS, jāgaida nākamās versijas izlaišana.)

Vēl viens faktors, kas jāņem vērā, ir tas, ka Python, iespējams, ir visvieglāk iemācīties, pateicoties tās vienkāršībai un plašam kursu un resursu pieejamībai. LearnPython tīmekļa vietne ir lieliska vieta, kur sākt.

Jūs varat arī atrast pilnīgāku Python mācību materiālu sarakstu.

4. valoda: SQL

Līdz šim mēs esam skatījušies valodas, kas atrodas vienā ģimenē, un (vairāk vai mazāk) ir vienādas funkcijas. SQL, kas apzīmē “Strukturētās vaicājuma valodu”, ir tas, kur tas mainās. Šai valodai nav nekāda sakara ar statistiku; tā koncentrējas uz informācijas apstrādi relāciju datu bāzēs.

Tā ir visplašāk izmantotā datubāzes valoda un tā ir atvērtā koda, tāpēc nevēlamie datu zinātnieki noteikti nevajadzētu to izlaist.

SQL apguvei vajadzētu nodrošināt jūs, lai izveidotu SQL datu bāzes, pārvaldītu tajos esošos datus un izmantotu attiecīgās funkcijas. Udemy piedāvā apmācību kursu, kas aptver visus pamatus un ko var pabeigt diezgan ātri un nesāpīgi.

Secinājums

Vismaz jums, iespējams, vajadzētu iemācīties SQL un izvēlēties vismaz vienu no statistikas valodām. Bet, ja jums ir laiks (un SAS gadījumā - nauda) un vēlaties patiešām sasniegt jūsu tirgojamību, nekas nenozīmē, ka jūs nevarat mācīties visus četrus!

Neaizmirstiet to, nesaņemiet daudz prakses, trenējiet savas prasmes un izbaudiet darba drošību.