Jazyky, aby sa stal Data Science Master

Každý chce, aby ich kariéra bola vo vysokom dopyte - pretože dopyt sa premieta do veľkej mzdy a bez nedostatku práce. V súčasnosti je veľký dátový priestor preplnený týmto druhom zamestnania, keďže spoločnosti všetkých veľkostí musia zbierať a analyzovať informácie, aby mohli robiť rozhodnutia a predpovede (a dosahovať výsledky).

To je presne to, čo odborníci v oblasti údajov robia: objavujú informácie, vytvárajú prepojenia, vytvárajú vizualizácie údajov a pomáhajú spoločnostiam efektívne fungovať. Dôkladné pochopenie správnych programovacích jazykov je nevyhnutné pre interpretáciu štatistík a prácu s databázami.

Podľa KDnuggets 91% dátových vedcov používa tieto štyri jazyky.

Jazyk 1: R

R je štatisticky orientovaný jazyk, ktorý je obľúbený u baníkov. Je to open-source, objektovo orientovaná implementácia S, a nie je príliš ťažké sa učiť.

Ak sa chcete naučiť, ako vyvíjať štatistický softvér, R je dobrý jazyk, ktorý je potrebné vedieť. Umožňuje tiež manipulovať a graficky zobrazovať údaje.

Ako súčasť svojho programu Data Science Specialization, Coursera ponúka triedu na R, ktorá vás nielen naučí, ako programovať v jazyku, ale aj to, ako ju aplikovať v kontexte vedy a analýzy údajov.

Jazyk 2: SAS

Rovnako ako R, aj SAS sa používa predovšetkým na štatistickú analýzu. Je to mocný nástroj na transformáciu údajov z databáz a tabuliek do čitateľných formátov (ako sú HTML a PDF dokumenty), ako aj viac vizuálnych tabuliek a grafov.

Pôvodne vyvinutý akademickými výskumníkmi sa stal jedným z najpopulárnejších analytických nástrojov na svete pre spoločnosti a organizácie všetkých druhov. Ide skôr o veľký softvér spoločnosti, ktorý zvyčajne nepoužívajú menšie spoločnosti ani jednotlivci pracujúci sami.

Zdroje na učenie SAS sú uvedené v tomto dokumente. Jazyk nie je open-source, takže sa pravdepodobne nebudete môcť naučiť zadarmo.

Jazyk 3: Python

Aj keď sú R a SAS najčastejšie považované za "veľké dva" v analytickom svete, Python sa nedávno stal aj uchádzačom. Jednou z jeho hlavných výhod je široká škála knižníc (napr. Pandas, NumPy, SciPi, atď.) A štatistické funkcie.

Vzhľadom k tomu, Python (ako R) je open-source jazyk, aktualizácie sú pridané k nemu rýchlo. (Pri zakúpených programoch typu SAS musíte čakať na vydanie ďalšej verzie.)

Ďalším faktorom, ktorý treba vziať do úvahy, je, že Python je možno najjednoduchšie sa naučiť vďaka svojej jednoduchosti a širokej dostupnosti kurzov a zdrojov. Webová stránka LearnPython je skvelým miestom na štart.

Môžete tiež nájsť úplný zoznam výučbových materiálov pre Python.

Jazyk 4: SQL

Doteraz sme sa pozerali na jazyky, ktoré sú v rovnakej rodine a (viac menej) majú rovnaké funkcie. SQL, čo znamená “Structured Query Language”, kde sa mení. Tento jazyk nemá nič spoločné so štatistikou; Zameriava sa na spracovanie informácií v relačných databázach.

Je to najpoužívanejší databázový jazyk a je to open source, preto by ho nemala preskakovať.

Učenie SQL by vás malo vybaviť vytváraním databáz SQL, spravovaním údajov v nich a používaním príslušných funkcií. Udemy ponúka tréningový kurz, ktorý pokrýva všetky základy a môže byť dokončený pomerne rýchlo a bezbolestne.

záver

Minimálne by ste sa mali naučiť SQL a vybrať aspoň jeden zo štatistických jazykov. Ale ak máte čas (a v prípade SAS, peniaze) a chcete skutočne dosiahnuť svoju obchodovateľnosť, nič nehovorí, že sa nemôžete naučiť všetky štyri!

Nenechajte sa ponáhľať, získavajte množstvo praxe, zdokonaľujte svoje zručnosti a užívajte si istotu zamestnania.