Jezici će postati znanstveni magistar znanosti

Svatko želi da njihova karijera bude velika potražnja - jer potražnja prevodi na veliku plaću i nema nedostatka posla. Veliki podatkovni prostor danas je prepun tog posla, jer tvrtke svih veličina trebaju prikupljati i analizirati informacije kako bi donijele odluke i predviđanja (i dobili rezultate).

To je upravo ono što znanstvenici rade: otkriti informacije, uspostaviti veze, stvarati vizualizaciju podataka i pomoći tvrtkama da rade učinkovito. A temeljito razumijevanje pravih programskih jezika ključno je za tumačenje statistike i rad s bazama podataka.

Prema KDnuggetsima, 91% znanstvenika podataka koristi sljedeće četiri jezike.

Jezik 1: R

R je statistički orijentiran jezik popularan među rudarima podataka. To je open-source, objektno orijentirana implementacija S, i nije pretjerano teško naučiti.

Ako želite naučiti kako razviti statistički softver, R je dobar jezik za poznavanje. Također vam omogućuje manipuliranje i grafički prikaz podataka.

Kao dio svog programa Data Science Specialization, Coursera nudi razred R koji ne samo da vas uči kako programirati na jeziku, već i kako to primijeniti u kontekstu podataka / analiza podataka.

Jezik 2: SAS

Poput R, SAS se primarno koristi za statističku analizu. To je moćan alat za pretvaranje podataka iz baza podataka i proračunskih tablica u čitljive formate (kao što su HTML i PDF dokumenti), kao i više vizualnih tablica i grafikona.

Izvorno razvijen od strane akademskih istraživača, postao je jedan od najpopularnijih analitičkih alata diljem svijeta za tvrtke i organizacije svih vrsta. To je više od velikog korporacijskog tipa softvera, a obično ne koriste manje tvrtke ili pojedinci koji rade sami.

Sredstva za učenje SAS navedena su u ovom dokumentu. Jezik nije otvoren, tako da se vjerojatno nećete moći besplatno naučiti.

Jezik 3: Python

Iako se R i SAS najčešće smatraju "velikim dvoje" u analitičkom svijetu, Python je nedavno postao i kandidat. Jedna od glavnih prednosti je širok izbor knjižnica (npr. Pandas, NumPy, SciPi, itd.) I statističke funkcije.

Budući da je Python (poput R) otvoren izvorni jezik, ažuriranja se brzo dodaju. (S kupljenim programima kao što je SAS, morate pričekati sljedeće izdanje verzije.)

Još jedan faktor za razmatranje je da je Python najlakše naučiti, zbog svoje jednostavnosti i široke dostupnosti tečajeva i resursa na njemu. Ova je web stranica sjajno mjesto za početak.

Ovdje možete naći i potpuni popis Python materijala za učenje.

Jezik 4: SQL

Do sada smo gledali jezike koji su u istoj obitelji i (više ili manje) imaju iste funkcije. SQL, što znači "Strukturirani jezik upita", tamo se mijenja. Ovaj jezik nema nikakve veze s statistikom; usredotočuje se na rukovanje informacijama u relacijskim bazama podataka.

To je najčešće korišten jezik baze podataka i otvoren je izvor, tako da aspirantni podaci znanstvenici definitivno ne bi trebali preskočiti.

Učenje SQL-a treba vas opremiti za stvaranje SQL baze podataka, upravljanje podacima unutar njih i korištenje relevantnih funkcija. Udemy nudi tečaj obuke koji pokriva sve osnove i može se dovršiti prilično brzo i bezbolno.

Zaključak

Najmanji, vjerojatno biste trebali naučiti SQL i odabrati barem jedan od statističkih jezika. Ali ako imate vremena (i u slučaju SAS-a, novca) i želite doista iskoristiti svoje tržišno stanje, nema ništa za reći da ne možete naučiti sva četiri!

Nemojte ga žuriti, primiti puno vježbanja, brusiti svoje vještine i uživati ​​u sigurnosti posla.