Jezici koji će postati majstor znanosti o podacima

Svatko želi da njihova karijera bude u velikoj potražnji - jer se potražnja pretvara u veliku plaću i bez manjka posla. Ovih dana veliki prostor podataka je prepun takve vrste zapošljavanja, jer tvrtke svih veličina moraju prikupljati i analizirati informacije kako bi donosile odluke i predviđale (i dobivale rezultate).

Upravo to rade znanstvenici za podatke: otkrivaju informacije, uspostavljaju veze, stvaraju vizualizacije podataka i pomažu tvrtkama da djeluju učinkovito. A temeljito razumijevanje pravih programskih jezika je bitno za tumačenje statistike i rad s bazama podataka.

Prema KDnuggets, 91% znanstvenika koji koriste podatke koriste sljedeća četiri jezika.

Jezik 1: R

R je jezik orijentiran prema statistici koji je popularan među rudarima podataka. To je open-source, objektno-orijentirana implementacija S, i nije pretjerano teška za učenje.

Ako želite naučiti kako razviti statistički softver, R je dobar jezik za znati. Također vam omogućuje manipuliranje i grafički prikaz podataka.

Kao dio njihovog programa Data Science Specialization, Coursera nudi razred na R koji ne samo da vas uči kako programirati na jeziku, već i proučava kako ga primijeniti u kontekstu znanstvene / analize podataka.

Jezik 2: SAS

Kao i R, SAS se prvenstveno koristi za statističku analizu. To je moćan alat za pretvaranje podataka iz baza podataka i proračunskih tablica u čitljive formate (kao što su HTML i PDF dokumenti), kao i više vizualnih tablica i grafova.

Izvorno razvijen od strane akademskih istraživača, postao je jedan od najpopularnijih analitičkih alata širom svijeta za tvrtke i organizacije svih vrsta. To je više softver velike vrste korporacije i obično ga ne koriste manje tvrtke ili pojedinci koji rade sami.

Resursi za učenje SAS navedeni su u ovom dokumentu. Jezik nije otvorenog koda, tako da se vjerojatno nećete moći podučavati besplatno.

Jezik 3: Python

Iako se R i SAS najčešće smatraju "velikim dvjema" u svijetu analitike, Python je nedavno postao i kandidat. Jedna od njegovih glavnih prednosti je široka raznolikost knjižnica (npr. Pande, NumPy, SciPi, itd.) I statističkih funkcija.

Budući da je Python (kao R) jezik otvorenog koda, ažuriranja se brzo dodaju. (S kupljenim programima kao što je SAS morate čekati na sljedeće izdanje verzije.)

Drugi čimbenik koji treba razmotriti je da je Python možda najlakše učiti, zbog svoje jednostavnosti i široke dostupnosti tečajeva i resursa na njemu. Web-lokacija LearnPython odlično je mjesto za početak.

Također možete pronaći potpuniji popis Python materijala za učenje.

Jezik 4: SQL

Do sada smo gledali na jezike koji su u istoj obitelji i (manje ili više) imaju iste funkcije. SQL, koji se zalaže za "Strukturirani jezik upita", je mjesto gdje se to mijenja. Ovaj jezik nema nikakve veze sa statistikom; fokusira se na rukovanje informacijama u relacijskim bazama podataka.

To je jezik koji se najviše koristi i otvoreni je izvor, tako da ga znanstvenici koji se bave podacima sigurno ne bi trebali preskočiti.

Učenje SQL-a trebalo bi vas opremiti za izradu SQL baza podataka, upravljanje podacima unutar njih i korištenje relevantnih funkcija. Udemy nudi tečaj koji pokriva sve osnove i može se završiti prilično brzo i bezbolno.

Zaključak

U najmanju ruku, vjerojatno biste trebali naučiti SQL i odabrati barem jedan od statističkih jezika. Ali ako imate vremena (a u slučaju SAS-a, novac) i želite stvarno ispuniti svoju tržišnost, nema se što reći da ne možete naučiti sve četiri!

Nemojte ga žuriti, puno vježbati, usavršavati svoje vještine - i uživati ​​u sigurnosti posla.