Мови, щоб стати Майстром наук про дані

Кожен бажає, щоб їхня кар'єра користувалася великим попитом, тому що попит призводить до великої заробітної плати та відсутності нестачі роботи. У ці дні великий простір даних наповнений таким видом зайнятості, оскільки компанії будь-якого розміру повинні збирати та аналізувати інформацію для прийняття рішень та прогнозів (і отримання результатів).

Саме це роблять науковці з даних: виявляють інформацію, створюють зв'язки, створюють візуалізації даних і допомагають компаніям ефективно працювати. І глибоке розуміння правильних мов програмування має важливе значення для інтерпретації статистики та роботи з базами даних.

За даними KDnuggets, 91% вчених даних використовують наступні чотири мови.

Мова 1: R

R - це мова, орієнтована на статистику, популярна серед шахтарів даних. Це об'єктно-орієнтована реалізація S з відкритим вихідним кодом і не надто складна для вивчення.

Якщо ви хочете дізнатися, як розробляти статистичне програмне забезпечення, R - це хороша мова для знання. Він також дозволяє маніпулювати та графічно відображати дані.

У рамках своєї програми Data Science Specialization Coursera пропонує клас на R, який не тільки навчить вас програмувати мовою, але й вивчає, як його застосовувати в контексті даних / аналізу даних.

Мова 2: SAS

Подібно до R, SAS використовується в основному для статистичного аналізу. Це потужний інструмент для перетворення даних з баз даних і електронних таблиць у читабельні формати (наприклад, HTML і PDF документи), а також більш візуальні таблиці та графіки.

Спочатку розроблений академічними дослідниками, він став одним з найпопулярніших інструментів аналітики в усьому світі для компаній та організацій усіх видів. Це більше програмне забезпечення для великих корпорацій і зазвичай не використовується дрібними компаніями чи приватними особами, які працюють самостійно.

У цьому документі перелічені ресурси для вивчення SAS. Мова не з відкритим вихідним кодом, тому ви, швидше за все, не зможете навчити себе безкоштовно.

Мова 3: Python

Незважаючи на те, що R і SAS найчастіше вважаються "великими двома" в аналітичному світі, Python також недавно став претендентом. Одним з основних пільг є його різноманітні бібліотеки (наприклад, Панди, NumPy, SciPi тощо) і статистичні функції.

Оскільки Python (як і R) є мовою з відкритим вихідним кодом, оновлення додаються до неї швидко. (З придбаними програмами, такими як SAS, потрібно чекати наступного випуску версії.)

Іншим фактором, який слід врахувати, є те, що Python є, мабуть, найпростішим для вивчення, завдяки своїй простоті і широкій доступності курсів і ресурсів на ньому. Веб-сайт LearnPython є прекрасним місцем для початку.

Ви також можете знайти більш повний список навчальних матеріалів Python.

Мова 4: SQL

До цих пір ми розглядаємо мови, які знаходяться в одній сім'ї і (більш-менш) мають однакові функції. SQL, який означає "Structured Query Language", - це те, де це змінюється. Ця мова не має нічого спільного зі статистикою; вона зосереджена на обробці інформації в реляційних базах даних.

Це найпоширеніша мова бази даних і з відкритим вихідним кодом.

Навчання SQL повинно надавати вам можливість створювати бази даних SQL, керувати даними в них і використовувати відповідні функції. Udemy пропонує навчальний курс, який охоплює всі основи і може бути виконаний досить швидко і безболісно.

Висновок

Як мінімум, ви, ймовірно, повинні навчитися SQL і вибрати хоча б одну з мов статистики. Але якщо у вас є час (і у випадку SAS, гроші) і хочете дійсно досягти своєї товарності, немає нічого, щоб сказати, що ви не можете вивчити всі чотири!

Не поспішайте, отримуйте багато практики, відточуйте свої навички і насолоджуйтеся безпекою роботи.