Kas soovite saada andmeteadlasena? Õppige neist keeltest üks

Hankige edasi andmetesse, õppides üht neist tulusatest keeltest

Igaüks tahab, et nende karjäär oleks suur nõudlus, sest nõudlus tähendab suurt palka ja töö puudust. Tänapäeval on suur tööruum täis sellist tööd, sest igas suuruses ettevõtetel tuleb otsuste ja prognooside tegemiseks (ja tulemuste saamiseks) koguda ja analüüsida teavet.

Just seda teevad andmeteadlased: teabe leidmine, ühenduste loomine, andmete visualiseerimine ja aidata ettevõtetel tõhusalt töötada.

Ja põhjalik arusaam õigetest programmeerimiskirjadest on statistiliste andmete tõlgendamisel ja andmebaasidega töötamisel hädavajalik.

KDnuggetsi andmetel kasutab 91% andmeteadlaste järgmist nelja keelt.

Keel 1: R

R on statistiliselt orienteeritud keelekasutajate hulgas populaarne. See on avatud lähtekoodiga S-objektorienteeritud rakendus ning see pole liiga keeruline õppida.

Kui soovite õppida, kuidas arendada statistilist tarkvara, on R hea keel teada. Samuti võimaldab see manipuleerida ja graafiliselt kuvada andmeid.

Osana oma andmeteadusliku spetsialiseerumise programmist pakub Coursera R-klassi klassi, mis mitte ainult ei õpetab, kuidas programmis keelt, vaid ka seda, kuidas seda rakendada andmeteaduse / analüüsi kontekstis.

Keel 2: SAS

Sarnaselt R-ga kasutatakse peamiselt statistilist analüüsi. See on võimas tööriist andmebaaside ja arvutustabelite andmete teisendamiseks loetavates formaatides (nt HTML-ja PDF-dokumendid), samuti rohkem visuaalseid tabeleid ja graafikuid.

Algselt väljaarendatud teadlaste poolt on see muutunud üheks populaarsemaks analüütilisi tööriistu kogu maailmas ettevõtete ja organisatsioonide igat liiki. See on rohkem suurettevõtte tüüpi tarkvara ja seda ei kasuta tavaliselt väiksemad ettevõtted või üksikisikud, kes töötavad ise.

SASi õppimise ressursid on loetletud selles dokumendis .

Keel pole avatud lähtekoodiga, seega ei pruugi te tõenäoliselt ennast tasuta õpetada.

Keel 3: Püthon

Kuigi analüütikute maailmas peetakse kõige sagedamini R ja SAS-i kui "suurt kahte", on Python hiljuti ka kandidaat saanud. Üks selle peamistest perksidest on selle mitmekülgne raamatukogud (nt Pandas, NumPy, SciPi jne) ja statistilised funktsioonid.

Kuna Python (näiteks R) on avatud lähtekoodiga keel, lisatakse värskendused sellele kiiresti. (Ostetud programmidega nagu SAS peate ootama järgmise versiooni vabastamist.)

Teine tegur, mida pean arvestama, on see, et Python on ehk kõige lihtsam õppida, kuna see on lihtne ja kursuste ja ressursside laialdane kättesaadavus. See veebisait on suurepärane koht alustamiseks.

Siit leiate ka Pythoni õppematerjalide täielikuma loendi.

Keel 4: SQL

Seni oleme vaadanud ühes ja samas perekonnas olevaid keeli ja (enam-vähem) samu funktsioone. SQL, mis tähistab "struktureeritud päringukeele", on see, kus see muutub. Selles keeles pole mingit pistmist statistikaga; see keskendub teabe käitlemisele relatsioonandmebaasis.

See on kõige laialdasemalt kasutatav andmebaasi keel ja see on avatud lähtekoodiga, nii et püüdlane andmete teadlane kindlasti ei peaks seda vahele jätma.

SQL-i õppimine peaks varustama teid SQL-i andmebaaside loomisega, hallata nende sees olevaid andmeid ja kasutada asjakohaseid funktsioone. Udemy pakub väljaõppekursust, mis hõlmab kõiki põhitõdesid ja mida saab täita suhteliselt kiiresti ja valutult.

Järeldus

Vähemalt peaksite tõenäoliselt õppima SQL-i ja valima vähemalt ühe statistika keele. Kuid kui teil on aega (ja SAS-i puhul, raha) ja soovite tõesti oma turustatavust, pole midagi öelda, et te ei saa kõiki nelja õppida!

Ärge kiirustades seda, omandage palju praktikat, parandage oma oskusi ja naudi töökoha turvalisust.