Želite postati naučnik podataka? Saznajte jedan od ovih jezika

Napredujte u nauci podataka učenjem jednog od ovih unosnih jezika

Svako želi da njihova karijera bude u velikoj potražnji - jer se potražnja pretvara u velike plate i nedostatak rada. Ovih dana veliki prostor podataka ima puno posla, jer kompanije svih veličina moraju sakupljati i analizirati informacije kako bi donosile odluke i predviđale (i dobijale rezultate).

Upravo to čine naučnici podataka: otkrivanje informacija, povezivanje, stvaranje vizuelizacije podataka i pomažu kompanijama da deluju efikasno.

A temeljno razumevanje pravih programskih jezika je neophodno za tumačenje statistike i rad sa bazama podataka.

Prema KDnuggets-u, 91% naučnika podataka koristi sledeća četiri jezika.

Jezik 1: R

R je statistički orijentisan jezik popularan među rudarima podataka. To je otvoreni izvor, objektno orijentisana implementacija S, i nije previše teško naučiti.

Ako želite naučiti kako razvijati statistički softver, R je dobar jezik za upoznavanje. Takođe vam omogućava da manipulišete i grafički prikazate podatke.

U sklopu programa Specialization for Data Science, Coursera nudi klase na R, koja vas ne samo što vas podučava kako da programirate na jeziku, već i pređete na to kako se ona primjenjuje u kontekstu podataka o nauci / analizi.

Jezik 2: SAS

Kao i R, SAS se primarno koristi za statističku analizu. To je moćan alat za transformaciju podataka iz baza podataka i tabela u čitljive formate (poput HTML i PDF dokumenata), kao i na više vizuelnih tabela i grafikona.

Prvobitno je razvijen od strane akademskih istraživača, postao je jedan od najpopularnijih analitičkih alata širom sveta za kompanije i organizacije svih vrsta. To je više vrsta softvera velike korporacije i ne obično se koriste od manjeg preduzeća ili pojedinaca koji rade samostalno.

Resursi za učenje SAS su navedeni u ovom dokumentu .

Jezik nije otvoreni izvor, tako da verovatno nećete moći besplatno da se naučite.

Jezik 3: Python

Iako se R i SAS najčešće nazivaju "velika dva" u svetu analitike, Python je nedavno postao i kandidat. Jedna od njegovih glavnih perkata je širok spektar biblioteka (npr. Pandas, NumPy, SciPi, itd.) I statističke funkcije.

Budući da je Python (kao R) jezik otvorenog koda, ažuriranja se brzo dodaju. (Sa kupljenim programima kao što je SAS, morate čekati na sledeću verziju.)

Drugi faktor koji treba uzeti u obzir jeste da je Python možda najlakši za učenje, zbog jednostavnosti i široke dostupnosti kurseva i resursa na njoj. Ova stranica je odlično mesto za početak.

Ovde možete pronaći i potpuniju listu Python materijala za učenje.

Jezik 4: SQL

Do sada smo gledali jezike koji su u istoj porodici i (više ili manje) imaju iste funkcije. SQL, koji označava "Strukturni jezik upita", tamo se to menja. Ovaj jezik nema nikakve veze sa statistikom; fokusira se na rukovanje informacijama u relacionim bazama podataka.

To je najrasprostranjeniji jezik baze podataka i otvoren je izvor, tako da naučnici koji se nadaju da ih ne bi trebali preskočiti.

Učenje SQL-a bi trebalo da vam omogući kreiranje SQL baza podataka, upravljanje podacima unutar njih i korišćenje relevantnih funkcija. Udemy nudi obuku koja pokriva sve osnove i može se završiti prilično brzo i bezbolno.

Zaključak

Najverovatnije bi trebalo da naučite SQL i izaberete barem jedan od statističkih jezika. Ali, ako imate vremena (i u slučaju SAS-a, novac) i želite da se stvarno nadmašite za tržišni potencijal, nemaš ništa da kažeš da ne možeš naučiti sva četiri!

Ne brinite, dobijate mnogo vežbanja, bunite svoje vještine - i uživajte u sigurnosti posla.