Језици који ће постати мастер за науку о подацима

Сви желе да њихова каријера буде у великој потражњи - зато што се потражња претвара у велику плату и без недостатка посла. Ових дана, велики простор за податке је препун овакве врсте запошљавања, јер компаније свих величина морају да прикупљају и анализирају информације како би доносиле одлуке и предвиђања (и добијале резултате).

То је управо оно што научници података раде: откривају информације, успостављају везе, стварају визуализације података и помажу компанијама да ефикасно раде. А темељно разумијевање правих програмских језика је неопходно за тумачење статистике и рад с базама података.

Према КДнуггетс, 91% научника који користе податке користе сљедеће четири језика.

Језик 1: Р

Р је језик оријентисан на статистику, популаран међу рударима података. То је опен-соурце, објектно-оријентисана имплементација С, и није претјерано тешка за учење.

Ако желите да научите како да развијете статистички софтвер, Р је добар језик за знати. Такође вам омогућава да манипулишете и графички прикажете податке.

Као део њиховог програма Дата Сциенце Специализатион, Цоурсера нуди класу на Р који не само да вас учи како да програмирате језик, већ и како да га примените у контексту науке / анализе података.

Језик 2: САС

Као и Р, САС се примарно користи за статистичку анализу. То је моћно средство за трансформисање података из база података и табеларних табела у читљиве формате (као што су ХТМЛ и ПДФ документи) као и визуелне табеле и графиконе.

Оригинално развијен од стране академских истраживача, постао је један од најпопуларнијих аналитичких алата широм света за компаније и организације свих врста. То је више софтвер велике корпорације и обично га не користе мање компаније или појединци који раде сами.

Ресурси за учење САС су наведени у овом документу. Језик није отвореног кода, тако да вероватно нећете моћи да се научите бесплатно.

Језик 3: Питхон

Иако се Р и САС најчешће сматрају „великим двоје“ у свету аналитике, Питхон је недавно постао и кандидат. Једна од његових главних предности је широка разноликост библиотека (нпр. Пандас, НумПи, СциПи, итд.) И статистичких функција.

Пошто је Питхон (као Р) језик отвореног кода, ажурирања се додају брзо. (Са купљеним програмима као што је САС, морате да сачекате следеће издање верзије.)

Други фактор који треба размотрити је да је Питхон можда најлакше учити, због своје једноставности и широке доступности курсева и ресурса на њему. Веб сајт ЛеарнПитхон је одлично место за почетак.

Такође можете пронаћи потпунији списак Питхон материјала за учење.

Језик 4: СКЛ

До сада смо гледали на језике који су у истој породици и (мање или више) имају исте функције. СКЛ, који представља "Структурирани упитни језик", је мјесто гдје се то мијења. Овај језик нема никакве везе са статистиком; фокусира се на руковање информацијама у релацијским базама података.

То је најраширенији језик базе података и отворени је извор, тако да га научници који се баве подацима сигурно не би требали прескочити.

Учење СКЛ-а би требало да вас опреми да креирате СКЛ базе података, управљате подацима унутар њих и користите релевантне функције. Удеми нуди курс који покрива све основе и може бити завршен прилично брзо и безболно.

Закључак

У најмању руку, требало би да научите СКЛ и изаберете бар један од статистичких језика. Али ако имате времена (а у случају САС-а, новац) и желите стварно да достигнете своју тржишност, нема шта рећи да не можете научити све четири!

Немојте га журити, много вјежбати, усавршавати своје вјештине - и уживати у сигурности посла.