Языки для того, чтобы стать мастером Data Science

Каждый хочет, чтобы их карьера была востребована, потому что спрос переводится на большую плату и отсутствие недостатка в работе. В наши дни большое пространство данных наполнено таким видом занятости, поскольку компании всех размеров должны собирать и анализировать информацию для принятия решений и прогнозов (и получения результатов).

Именно это делают ученые-данные: обнаруживают информацию, делают связи, создают визуализацию данных и помогают компаниям эффективно работать.

И глубокое понимание правильных языков программирования имеет важное значение для интерпретации статистики и работы с базами данных.

Согласно KDnuggets, 91% ученых-исследователей используют следующие четыре языка.

Язык 1: R

R - ориентированный на статистику язык, популярный среди шахтеров данных. Это объектно-ориентированная реализация S с открытым исходным кодом и не слишком сложна для изучения.

Если вы хотите узнать, как разработать статистическое программное обеспечение, R - хороший язык для изучения. Он также позволяет вам манипулировать и графически отображать данные.

В рамках своей программы специализации Data Science Coursera предлагает класс на R, который не только учит программированию на этом языке, но и рассказывает, как применять его в контексте науки и анализа данных.

Язык 2: SAS

Подобно R, SAS используется в основном для статистического анализа. Это мощный инструмент для преобразования данных из баз данных и таблиц в читаемые форматы (например, документы HTML и PDF), а также более визуальные таблицы и графики.

Первоначально разработанный академическими исследователями, он стал одним из самых популярных инструментов аналитики во всем мире для компаний и организаций всех видов. Это скорее крупный корпоративный тип программного обеспечения и обычно не используется небольшими компаниями или отдельными лицами, работающими самостоятельно.

Ресурсы для изучения SAS перечислены в этом документе.

Язык не является открытым исходным кодом, поэтому вы, вероятно, не сможете научить себя бесплатно.

Язык 3: Python

Хотя R и SAS чаще всего воспринимаются как «большие два» в мире аналитики, Python недавно стал соперником. Одним из главных преимуществ является его широкое разнообразие библиотек (например, Pandas, NumPy, SciPi и т. Д.) И статистические функции.

Поскольку Python (например, R) является языком с открытым исходным кодом, обновления быстро добавляются к нему. (С приобретенными программами, такими как SAS, вам нужно дождаться следующего выпуска версии.)

Еще один фактор, который следует учитывать, заключается в том, что Python, пожалуй, проще всего узнать из-за его простоты и широкой доступности курсов и ресурсов на нем. Этот сайт - отличное место для начала.

Здесь вы также можете найти более полный список учебных материалов Python.

Язык 4: SQL

До сих пор мы смотрели на языки, которые находятся в одном семействе и (более или менее) имеют те же функции. SQL, который обозначает «Structured Query Language», где это изменяется. Этот язык не имеет никакого отношения к статистике; он фокусируется на обработке информации в реляционных базах данных.

Это самый широко используемый язык баз данных и является открытым исходным кодом, поэтому ученым-ученым-ученым определенно не стоит его пропускать.

Обучение SQL должно помочь вам создать базы данных SQL, управлять данными внутри них и использовать соответствующие функции. Udemy предлагает учебный курс, который охватывает все основы и может быть выполнен достаточно быстро и безболезненно.

Заключение

Как минимум, вы, вероятно, должны изучить SQL и выбрать хотя бы один из языков статистики. Но если у вас есть время (и в случае SAS, деньги), и вы хотите действительно повысить свою конкурентоспособность, вам нечего сказать, что вы не можете узнать все четыре!

Не торопите его, получите много практики, оттачивайте свои навыки и наслаждайтесь безопасностью работы.