Iegūstiet priekšu datu zinātnē, apgūstot vienu no šīm ienesīgām valodām
Tas ir tieši tas, ko dara zinātnieki: atklāj informāciju, izveido savienojumus, izveido datu vizualizācijas un palīdz uzņēmumiem efektīvi darboties.
Lai pilnīgi izprastu pareizās programmēšanas valodas, ir būtiska nozīme statistikas interpretācijā un darbā ar datu bāzēm.
Saskaņā ar KDnuggets datiem, 91% datu zinātnieku izmanto šādas četras valodas.
Valoda 1: R
R ir statistiski orientēta valoda, kas populāra datu ieguvēju vidū. Tas ir atvērts avots, objektorientēta S ieviešana, un tas nav pārāk grūti mācīties.
Ja vēlaties uzzināt, kā izstrādāt statistikas programmatūru, R ir laba valoda, kas jāzina. Tas arī ļauj manipulēt un grafiski attēlot datus.
Kā daļa no savas datu zinātnes specializācijas programmas, Coursera piedāvā klasi R, kas ne tikai māca jums programmēt valodu, bet arī pārraida, kā to pielietot datu zinātnes / analīzes kontekstā.
2. valoda: SAS
Tāpat kā R, SAS galvenokārt izmanto statistiskai analīzei. Tas ir spēcīgs instruments, lai datus no datubāzēm un izklājlapām pārveidotu lasāmā formātā (piemēram, HTML un PDF dokumentos), kā arī vairāk vizuālas tabulas un diagrammas.
Sākotnēji to ir izstrādājuši akadēmiskie pētnieki, un tas ir kļuvis par vienu no vispopulārākajiem analīzes instrumentiem visā pasaulē visu veidu uzņēmumiem un organizācijām. Tas ir vairāk par lielu korporācijas veida programmatūru, un to parasti neizmanto mazāki uzņēmumi vai privātpersonas, kas strādā paši.
SAS mācīšanās resursi ir uzskaitīti šajā dokumentā .
Valoda nav atvērta avota, tāpēc jūs, visticamāk, nevarēsit mācīt sevi bez maksas.
3. valoda: Pitons
Kaut gan R un SAS visbiežāk tiek domātas kā "lielie divi" analītiķu pasaulē, Python nesen ir kļuvis arī pretendents. Viens no tā galvenajiem iegul dījumiem ir tā plašā bibliotēku (piemēram, Pandas, NumPy, SciPi uc) un statistikas funkciju klāsts.
Tā kā Python (piemēram, R) ir atvērtā pirmkoda valoda, atjauninājumi tiek ātri pievienoti. (Ar iegādātajām programmām, piemēram, SAS, jums jāgaida nākamā versijas izlaide.)
Vēl viens faktors, kas jāņem vērā, ir tas, ka Python, iespējams, ir visvieglāk iemācīties, pateicoties tā vienkāršībai un plašai kursu un resursu pieejamībai. Šī vietne ir lieliska vieta, kur sākt.
Šeit jūs varat arī atrast pilnīgāku Python mācību materiālu sarakstu.
4. valoda: SQL
Līdz šim mēs esam meklējuši valodas, kas atrodas vienā un tajā pašā ģimenē, un (vairāk vai mazāk) ir vienādas funkcijas. SQL, kas nozīmē "Strukturētās vaicājumu valodas", ir tas, kur tas mainās. Šī valoda nav saistīta ar statistiku; tā koncentrējas uz informācijas apstrādi relāciju datu bāzēs.
Tā ir visplašāk izmantojamā datubāzes valoda un tā ir atvērtā koda avota, tādēļ pētnieki noteikti nevajadzētu to izlaist.
Mācīšanās SQL jāaprīko, lai jūs varētu izveidot SQL datubāzes, pārvaldīt datus no tiem un izmantot attiecīgās funkcijas. Udemi piedāvā mācību kursu, kas ietver visus pamati un var tikt izpildīts diezgan ātri un nesāpīgi.
Secinājums
Vismaz vajadzētu uzzināt SQL un izvēlēties vismaz vienu no statistikas valodām. Bet, ja jums ir laiks (un, SAS gadījumā, nauda) un vēlaties patiešām sasniegt jūsu pārdošanas iespējas, nav nekā teikts, ka nevarat iemācīties visus četrus!
Nelieciet to, iegūstiet daudz prakses, uzlabojiet savas prasmes un izbaudiet darba drošību.