Kielten tullessa Data Science Master

Jokainen haluaa, että heidän uransa ovat suuressa kysynnässä, koska kysyntä merkitsee suurta palkkaa eikä työtä riitä. Nykyään suuri tietotila on täynnä tällaista työtä, koska kaikenkokoisten yritysten on kerättävä ja analysoitava tietoja päätösten ja ennusteiden tekemiseksi (ja tulosten saamiseksi).

Juuri juuri tiedemiehet tekevät: löytää tietoja, luoda yhteyksiä, luoda visuaalisia kuvauksia ja auttaa yrityksiä toimimaan tehokkaasti.

Oikeiden ohjelmointikielten ymmärtäminen on välttämätöntä tilastojen tulkitsemiseksi ja tietokantojen kanssa.

KDnuggetsin mukaan 91% tiedemiehistä käyttää seuraavia neljää kieltä.

Kieli 1: R

R on tilastotietoinen kieli, joka on suosittu tietomiehistön keskuudessa. Se on avoimen lähdekoodin kohdeobjektiivi S: n toteutus, eikä sitä ole liian vaikea oppia.

Jos haluat oppia tilastollisten ohjelmistojen kehittämiseen, R on hyvä kieli. Sen avulla voit myös manipuloida ja näyttää graafisesti tietoja.

Osana Data Science erikoistumisohjelmaansa Coursera tarjoaa R-luokkaa, joka ei ainoastaan ​​opeta sinua ohjelmoimaan kielellä vaan myös soveltamaan sitä tietotieteen / -analyysin yhteydessä.

Kieli 2: SAS

Kuten R, SAS käytetään ensisijaisesti tilastolliseen analyysiin. Se on tehokas työkalu tietojen muuntamiseen tietokannoista ja laskentataulukoista luettaviksi (kuten HTML- ja PDF-dokumentteiksi) sekä visuaalisiin taulukoihin ja kaavioihin.

Alunperin akateemisten tutkijoiden kehittämä, se on tullut yhdeksi suosituimmista analyysityökaluista maailmanlaajuisesti kaikentyyppisille yrityksille ja organisaatioille. Se on suurempaa yritystyyppistä ohjelmistoa, eikä sitä yleensä käytetä pienemmillä yrityksillä tai omilla henkilöillä.

SAS-oppimisen resurssit on lueteltu tässä asiakirjassa.

Kieli ei ole avoin lähdekoodi, joten et todennäköisesti pysty opettamaan itseäsi ilmaiseksi.

Kieli 3: Python

Vaikka R ja SAS on yleisimmin ajateltu "suuriksi" analyysimaailmaksi, Python on äskettäin tullut kilpailijaksi. Yksi sen tärkeimmistä haaroista on sen monipuolinen kirjasto (esim. Pandas, NumPy, SciPi jne.) Ja tilastotoiminnot.

Koska Python (kuten R) on avoimen lähdekielen kieli, päivitykset lisätään siihen nopeasti. (Ostettujen ohjelmien, kuten SAS: n, on odotettava seuraavan version julkaisua.)

Toinen huomioon otettava tekijä on se, että Python on ehkä helpoin oppia, koska sen yksinkertaisuus ja kurssit ja resurssit ovat hyvin saatavilla. Tämä sivusto on loistava paikka aloittaa.

Täydennä Python-oppimateriaaleista löydät myös täältä.

Kieli 4: SQL

Toistaiseksi olemme tarkastelleet samassa perheessä olevia kieliä ja (enemmän tai vähemmän) samoja toimintoja. SQL, joka tarkoittaa "Structured Query Language", on se, joka muuttuu. Tällä kielellä ei ole mitään tekemistä tilastojen kanssa. se keskittyy tiedon käsittelyyn relaatiotietokannoissa.

Se on yleisimmin käytetty tietokantakieli ja se on avoimen lähdekoodin, joten pyrkivän tiedon tutkijat eivät ehdottomasti saa ohittaa sitä.

SQL-oppimisen tulisi tarjota sinulle tarvittavat SQL-tietokannat, hallita niitä ja käyttää niihin liittyviä toimintoja. Udemy tarjoaa koulutuksen, joka kattaa kaikki perusasiat ja joka voidaan suorittaa melko nopeasti ja kivuttomasti.

Johtopäätös

Sinun tulisi ainakin oppia SQL ja valita ainakin yksi tilastokieleistä. Mutta jos sinulla on aikaa (ja SAS: n tapauksessa rahaa) ja haluat todella kasvaa markkinointikelpoisuudestasi, ei ole mitään sanottavaa, että et voi oppia kaikkia neljää!

Älä kiirehdi sitä, käytä paljon käytäntöjä, hioa taitojasi ja nauti työsuhdeturvasta.