Языки, чтобы стать мастером науки о данных

Каждый хочет, чтобы его карьера пользовалась высоким спросом, потому что спрос означает большую оплату труда и отсутствие дефицита работы. В наши дни пространство больших данных переполнено такой работой, поскольку компаниям любого размера необходимо собирать и анализировать информацию, чтобы принимать решения и делать прогнозы (и получать результаты).

Это именно то, что делают ученые данных: обнаруживают информацию, устанавливают связи, создают визуализацию данных и помогают компаниям эффективно работать. И глубокое понимание правильных языков программирования необходимо для интерпретации статистики и работы с базами данных.

Согласно KDnuggets, 91% ученых данных используют следующие четыре языка.

Язык 1: R

R является статистически ориентированным языком, популярным среди майнеров данных. Это объектно-ориентированная реализация S с открытым исходным кодом, и ее не слишком сложно освоить.

Если вы хотите научиться разрабатывать статистическое программное обеспечение, R - хороший язык для изучения. Это также позволяет вам манипулировать и графически отображать данные.

В рамках своей программы Data Science Specialization, Coursera предлагает класс по R, который не только учит вас, как программировать на языке, но также рассказывает, как применять его в контексте науки / анализа данных.

Язык 2: SAS

Как и R, SAS используется в основном для статистического анализа. Это мощный инструмент для преобразования данных из баз данных и электронных таблиц в удобочитаемые форматы (например, документы HTML и PDF), а также в более наглядные таблицы и графики.

Первоначально разработанный академическими исследователями, он стал одним из самых популярных аналитических инструментов в мире для компаний и организаций всех видов. Это программное обеспечение для крупных корпораций, которое обычно не используется небольшими компаниями или частными лицами, работающими самостоятельно.

Ресурсы для изучения SAS перечислены в этом документе. Язык не с открытым исходным кодом, поэтому вы, вероятно, не сможете обучать себя бесплатно.

Язык 3: Python

Хотя R и SAS чаще всего считаются «большой двойкой» в мире аналитики, в последнее время Python также стал претендентом. Одним из его главных преимуществ является широкий спектр библиотек (например, Pandas, NumPy, SciPi и т. Д.) И статистические функции.

Поскольку Python (как и R) является языком с открытым исходным кодом, обновления добавляются в него быстро. (С такими приобретенными программами, как SAS, вам придется ждать следующей версии.)

Еще один фактор, который следует учитывать, - это то, что Python, пожалуй, легче всего изучать благодаря его простоте и широкой доступности курсов и ресурсов по нему. Сайт LearnPython - отличное место для начала.

Вы также можете найти более полный список учебных материалов по Python.

Язык 4: SQL

До сих пор мы рассматривали языки, принадлежащие к одной семье и (более или менее) выполняющие одинаковые функции. SQL, что означает «Язык структурированных запросов», - вот где это меняется. Этот язык не имеет ничего общего со статистикой; он сосредоточен на обработке информации в реляционных базах данных.

Это наиболее широко используемый язык баз данных и с открытым исходным кодом, поэтому начинающие ученые-данные определенно не должны его пропускать.

Изучение SQL должно дать вам возможность создавать базы данных SQL, управлять данными внутри них и использовать соответствующие функции. Udemy предлагает учебный курс, который охватывает все основы и может быть пройден довольно быстро и безболезненно.

Заключение

Как минимум, вам, вероятно, следует изучить SQL и выбрать хотя бы один из языков статистики. Но если у вас есть время (а в случае с SAS - деньги) и вы действительно хотите повысить свою конкурентоспособность, вам нечего сказать, что вы не можете выучить все четыре!

Не торопитесь, приобретайте много практики, оттачивайте свои навыки и наслаждайтесь работой.