Езици, за да станат магистър по данни

Всеки иска кариерата им да бъде в голямо търсене - защото търсенето се изразява в голямо заплащане и липса на работа. Днес голямото пространство за данни е пълно с този вид заетост, тъй като компаниите от всякакъв мащаб трябва да събират и анализират информация, за да вземат решения и прогнози (и да получат резултати).

Точно това правят учените за данни: откриват информация, правят връзки, създават визуализации на данни и помагат на компаниите да работят ефективно. И задълбоченото разбиране на правилните езици за програмиране е от съществено значение за тълкуването на статистиката и работата с бази данни.

Според KDnuggets 91% от учените използват данни от следните четири езика.

Език 1: R

R е статистически ориентиран език, популярен сред миньорите в данните. Това е с отворен код, обектно-ориентирано изпълнение на S и не е прекалено трудно да се учи.

Ако искате да научите как да разработвате статистически софтуер, R е добър език за познаване. Той също така ви позволява да манипулирате и графично да показвате данни.

Като част от тяхната програма Data Science Specialization, Coursera предлага клас по R, който не само ви учи как да програмирате на езика, но също така преглежда как да го приложите в контекста на науката за данните / анализа.

Език 2: SAS

Подобно на R, SAS се използва предимно за статистически анализ. Това е мощен инструмент за трансформиране на данните от бази данни и електронни таблици в четливи формати (като HTML и PDF документи), както и по-визуалните таблици и графики.

Първоначално разработена от академични изследователи, тя се превърна в един от най-популярните аналитични инструменти в световен мащаб за компании и организации от всякакъв вид. Това е по-скоро софтуер от голям корпоративен тип и обикновено не се използва от по-малки компании или физически лица, които работят самостоятелно.

В този документ са изброени ресурси за учене на SAS. Езикът не е с отворен код, така че вероятно няма да можете да се научите безплатно.

Език 3: Питон

Въпреки че R и SAS са най-често смятани за „големите две“ в света на анализите, наскоро Python също стана претендент. Една от основните му предимства е голямото разнообразие от библиотеки (напр. Pandas, NumPy, SciPi и др.) И статистически функции.

Тъй като Python (като R) е език с отворен код, актуализациите се добавят бързо към него. (С закупените програми като SAS трябва да изчакате следващото издание на версията.)

Друг фактор, който трябва да се има предвид, е, че Python е може би най-лесният за изучаване, поради неговата простота и широката достъпност на курсове и ресурси. Сайтът LearnPython е чудесно място за започване.

Можете също да намерите по-пълен списък с учебни материали на Python.

Език 4: SQL

Досега разглеждахме езици, които са в едно семейство и (повече или по-малко) имат едни и същи функции. SQL, който означава "Structured Query Language", е мястото, където това се променя. Този език няма нищо общо със статистиката; фокусира се върху обработката на информация в релационните бази данни.

Това е най-широко използваният език на базата данни и е с отворен код, така че амбициозните специалисти по данни определено не трябва да го пропускат.

Изучаването на SQL трябва да ви даде възможност да създавате SQL бази данни, да управлявате данните в тях и да използвате съответните функции. Udemy предлага курс за обучение, който обхваща всички основи и може да бъде завършен сравнително бързо и безболезнено.

заключение

Като минимум трябва да научите SQL и да изберете поне един от статистическите езици. Но ако имате време (и в случая с SAS, пари) и искате наистина да достигнете до вашата пазарна реализация, няма какво да се каже, че не можете да научите всичките четири!

Не бързайте да го правите, тренирайте се, усъвършенствайте уменията си и се наслаждавайте на сигурността на работата.