Jazyky, které se stanou Master Data Science

Každý chce, aby jejich kariéra byla ve vysoké poptávce - protože poptávka se promítá do velkého platu a bez nedostatku práce. V současné době je velký datový prostor proplétán tímto druhem zaměstnání, protože společnosti všech velikostí potřebují shromažďovat a analyzovat informace, aby mohly činit rozhodnutí a předpovědi (a dosahovat výsledků).

To přesně dělají vědci: objevují informace, vytvářejí spojení, vytvářejí vizualizace dat a pomáhají firmám efektivně fungovat. Pro interpretaci statistiky a práci s databázemi je nezbytné důkladné pochopení správných programovacích jazyků.

Podle KDnuggets 91% datových vědců používá následující čtyři jazyky.

Jazyk 1: R

R je statisticky orientovaný jazyk, který je populární mezi horníky. Je to open-source, objektově orientovaná implementace S a není příliš těžké se učit.

Pokud se chcete dozvědět, jak vyvíjet statistický software, R je dobrý jazyk, který potřebujete vědět. Umožňuje také manipulovat a graficky zobrazovat data.

Jako součást jejich programu Data Science Specialization nabízí Coursera třídu na R, která vás nejen naučí programovat v jazyce, ale také přebírá způsob, jak ji aplikovat v kontextu vědy a analýzy dat.

Jazyk 2: SAS

Stejně jako R, se SAS používá především pro statistickou analýzu. Je to mocný nástroj pro transformaci dat z databází a tabulek na čitelné formáty (např. HTML a PDF dokumenty) a také na vizuální tabulky a grafy.

Původně vyvinutý akademickými výzkumníky se stal jedním z nejpopulárnějších analytických nástrojů na světě pro společnosti a organizace všeho druhu. Jedná se spíše o software velké korporace, který obvykle nepoužívají menší společnosti ani jednotlivci, kteří pracují sami.

Zdroje pro učení SAS jsou uvedeny v tomto dokumentu. Jazyk není open-source, takže se pravděpodobně nebudete moci učit zdarma.

Jazyk 3: Python

Ačkoli R a SAS jsou v analytickém světě nejčastěji považováni za „velké dva“, Python se v poslední době stal také soutěžícím. Jedním z jeho hlavních výhod je široká škála knihoven (např. Pandas, NumPy, SciPi atd.) A statistické funkce.

Vzhledem k tomu, že Python (jako R) je jazyk s otevřeným zdrojovým kódem, přidávají se k němu aktualizace rychle. (U zakoupených programů, jako je SAS, musíte počkat na vydání další verze.)

Dalším faktorem, který je třeba vzít v úvahu, je to, že Python je snad nejjednodušší se naučit díky své jednoduchosti a široké dostupnosti kurzů a zdrojů na něm. Webová stránka LearnPython je skvělým místem, kde začít.

Můžete také najít úplný seznam výukových materiálů pro Python.

Jazyk 4: SQL

Zatím jsme se dívali na jazyky, které jsou ve stejné rodině a (více či méně) mají stejné funkce. SQL, což znamená „Structured Query Language“, kde se mění. Tento jazyk nemá nic společného se statistikami; zaměřuje se na zpracování informací v relačních databázích.

Je to nejrozšířenější databázový jazyk a je otevřeným zdrojovým kódem.

Výuka jazyka SQL by vás měla vybavit vytvořením databází SQL, správou dat v nich a použitím příslušných funkcí. Udemy nabízí školení, které pokrývá všechny základy a může být dokončeno poměrně rychle a bezbolestně.

Závěr

Minimálně byste se měli naučit SQL a zvolit alespoň jeden ze statistických jazyků. Pokud však máte čas (a v případě SAS peníze) a chcete skutečně dosáhnout své tržní schopnosti, nic neříká, že se nemůžete naučit všechny čtyři!

Nespěchejte to, získejte spoustu praxe, zdokonalte své dovednosti - a vychutnejte si jistotu zaměstnání.