Získejte pokroky v oblasti vědy o datech tím, že se učíte v jednom z těchto lukrativních jazyků
Přesně to dělají vědci v oblasti informací: objevují informace, vytvářejí spojení, vytvářejí vizualizaci dat a pomáhají společnostem účinně pracovat.
A důkladné pochopení správných programovacích jazyků je nezbytné pro interpretaci statistik a práci s databázemi.
Podle KDnuggets, 91% vědců údajů používají následující čtyři jazyky.
Jazyk 1: R
R je statisticky orientovaný jazyk populární mezi datovými horníky. Jedná se o open-source, objektově orientovanou implementaci S a není příliš obtížné se učit.
Pokud se chcete dozvědět, jak rozvíjet statistický software, R je dobrá znalost jazyka. Umožňuje také manipulovat a graficky zobrazovat data.
V rámci svého programu Data Science Specialization nabízí Coursera třídu na R, která vás nejen učí, jak naprogramovat v jazyce, ale také přeje, jak ji aplikovat v kontextu datové vědy / analýzy.
Jazyk 2: SAS
Stejně jako R, SAS se používá především pro statistickou analýzu. Je to výkonný nástroj pro transformaci dat z databází a tabulek do čitelných formátů (jako jsou dokumenty ve formátu HTML a PDF), stejně jako více vizuálních tabulek a grafů.
Původně vyvinutý akademickými výzkumníky, stal se jedním z nejoblíbenějších analytických nástrojů po celém světě pro společnosti a organizace všeho druhu. Je to spíše typ velkého druhu softwaru, který typicky nepoužívají menší společnosti nebo osoby pracující samostatně.
Zdroje pro učení SAS jsou uvedeny v tomto dokumentu .
Jazyk není otevřený zdroj, takže se pravděpodobně nebudete moci naučit zdarma.
Jazyk 3: Python
Ačkoli R a SAS jsou nejčastěji považovány za "velké dvě" ve světě analytic, Python se nedávno stal i uchazečem. Jedním z hlavních výhod je jeho široká škála knihoven (např. Pandas, NumPy, SciPi atd.) A statistické funkce.
Vzhledem k tomu, že jazyk Python (jako R) je otevřený zdroj, jsou k němu rychle přidány aktualizace. (S zakoupenými programy, jako je SAS, musíte počkat na vydání další verze.)
Dalším faktorem, který je třeba zvážit, je, že Python je snad nejjednodušší učit se kvůli jeho jednoduchosti a široké dostupnosti kurzů a zdrojů na něm. Tato webová stránka je skvělé místo k zahájení.
Můžete také najít plnější seznam učebních materiálů Pythonu zde.
Jazyk 4: SQL
Zatím jsme se dívali na jazyky, které jsou ve stejné rodině a (víceméně) mají stejné funkce. SQL, což znamená "Strukturovaný jazyk dotazů", je místo, kde se mění. Tento jazyk nemá nic společného se statistikami; zaměřuje se na zpracování informací v relačních databázích.
Jedná se o nejrozšířenější databázový jazyk a je otevřeným zdrojem, a proto by se stoupenci vědců v oblasti dat rozhodně neměli vynechat.
Vzdělávání SQL byste měli vybavit k vytvoření databází SQL, spravovat data v nich a používat příslušné funkce. Udemy nabízí školení, které pokrývá všechny základní a může být dokončeno poměrně rychle a bezbolestně.
Závěr
Minimálně byste se měli pravděpodobně naučit SQL a zvolit alespoň jeden ze statistických jazyků. Pokud však máte čas (a v případě SAS, peníze) a chtěli byste se skutečně přizpůsobit vaší tržní schopnosti, není nic co říct, že nemůžete všechny čtyři naučit!
Nespěchejte, nezapomínejte na praxi, nezlepšujte své dovednosti - a užijte si jistotu práce.