Jeziki, ki bodo postali mojster podatkovne znanosti

Vsakdo si želi, da bi bila njihova kariera v veliki meri povpraševanja - ker povpraševanje pomeni veliko plačilo in pomanjkanje dela. Danes je velik prostor za podatke preplavljen s tovrstno zaposlitvijo, saj morajo podjetja vseh velikosti zbirati in analizirati informacije, da bi lahko sprejemali odločitve in napovedi (in dobili rezultate).

Točno to delajo znanstveniki za podatke: odkrivajo informacije, vzpostavljajo povezave, ustvarjajo vizualizacije podatkov in podjetjem pomagajo pri učinkovitem delovanju. Temeljito razumevanje pravih programskih jezikov je bistvenega pomena za interpretacijo statistike in delo z bazami podatkov.

Po podatkih KDnuggets 91% podatkovnih strokovnjakov uporablja naslednje štiri jezike.

Jezik 1: R

R je statistično usmerjen jezik, ki je priljubljen med rudarji podatkov. Gre za objektno usmerjeno izvedbo S, ki je odprtokodna in se ni preveč težko naučiti.

Če želite izvedeti, kako razviti statistično programsko opremo, je R dober jezik, ki ga morate poznati. Omogoča tudi upravljanje in grafično prikazovanje podatkov.

Kot del njihovega programa Data Science Specialization, Coursera ponuja razred na R, ki ne samo, da vas nauči, kako programirati v jeziku, temveč gre tudi za to, kako ga uporabiti v kontekstu podatkovne znanosti / analize.

Jezik 2: SAS

Kot R, se SAS uporablja predvsem za statistično analizo. To je zmogljivo orodje za preoblikovanje podatkov iz podatkovnih baz in preglednic v berljive formate (kot so dokumenti HTML in PDF), pa tudi več vizualnih tabel in grafov.

Prvotno so ga razvili akademski raziskovalci in je postala eno izmed najbolj priljubljenih analitičnih orodij po vsem svetu za podjetja in organizacije vseh vrst. To je večja vrsta programske opreme velike korporacije in je običajno ne uporabljajo manjša podjetja ali posamezniki, ki delajo sami.

V tem dokumentu so navedeni viri za učenje SAS. Jezik ni odprtokoden, zato se verjetno ne boste mogli učiti brezplačno.

Jezik 3: Python

Čeprav sta R in SAS najpogosteje mišljena kot “velika dva” v analitičnem svetu, je tudi Python nedavno postal kandidat. Ena od njegovih glavnih prednosti je njena raznolikost knjižnic (npr. Pandas, NumPy, SciPi itd.) In statističnih funkcij.

Ker je Python (podobno kot R) jezik odprte kode, se posodobitve hitro dodajo. (Pri kupljenih programih, kot je SAS, morate počakati na naslednjo izdajo različice.)

Drug dejavnik, ki ga je treba upoštevati, je, da se je Python najlažje naučiti zaradi svoje preprostosti in široke dostopnosti tečajev in virov. Spletna stran LearnPython je odličen začetek.

Najdete lahko tudi popolnejši seznam učnih gradiv Python.

Jezik 4: SQL

Do sedaj smo gledali na jezike, ki so v isti družini in (bolj ali manj) imajo enake funkcije. SQL, ki pomeni »Strukturirani jezik poizvedbe«, se spremeni. Ta jezik nima nič skupnega s statistiko; osredotoča se na ravnanje z informacijami v relacijskih podatkovnih bazah.

Je jezik, ki se najpogosteje uporablja in je odprtokoden, tako da ga raziskovalci podatkov ne bi smeli preskočiti.

Učenje SQL bi vam moralo omogočiti, da ustvarite baze podatkov SQL, upravljate podatke znotraj njih in uporabite ustrezne funkcije. Udemy ponuja tečaj usposabljanja, ki pokriva vse osnove in ga lahko dokončate dokaj hitro in neboleče.

Zaključek

Najbrž se boste najbrž učili SQL in izbrali vsaj enega od statističnih jezikov. Toda če imate čas (in v primeru SAS, denar) in želite resnično doseči vašo tržnost, ni ničesar za povedati, da se ne morete naučiti vseh štirih!

Ne hitite z njim, preizkusite se v veščinah, izpopolnite svoje znanje in uživajte v varnosti zaposlitve.