Nyelvek, amelyek adatgyűjtő mesterré válnak

Mindenki azt akarja, hogy a pályafutása nagy keresletben legyen, mert a kereslet nagy fizetésre és a munka hiányára utal. Napjainkban a nagy adatterület az ilyen jellegű foglalkoztatással teli, mivel minden méretű vállalatnak információt kell gyűjtenie és elemeznie, hogy döntéseket és előrejelzéseket készítsen (és eredményeket kapjon).

Pontosan ez az, amit a tudósok végeznek: felfedezzék az információkat, hozzanak létre kapcsolatokat, hozzanak létre adatmegjelenítéseket és segítenek a vállalatoknak hatékonyan működni. A statisztikák értelmezése és az adatbázisokkal való munka nélkülözhetetlen a megfelelő programozási nyelvek alapos ismerete.

A KDnuggets szerint a kutatók 91% -a használja a következő négy nyelvet.

1. nyelv: R

Az R egy olyan statisztika-orientált nyelv, amely népszerű az adatbányászok körében. Ez egy nyílt forráskódú, objektum-orientált S megvalósítás, és nem túlságosan nehéz megtanulni.

Ha szeretné megtudni, hogyan kell fejleszteni a statisztikai szoftvert, az R jó nyelv. Lehetővé teszi továbbá az adatok manipulálását és grafikus megjelenítését.

A Coursera adattudományi szakosítási programja részeként R osztályú osztályt kínál, amely nem csak azt tanítja meg, hogyan kell a nyelvet programozni, hanem azt is, hogy hogyan alkalmazza azt az adat-tudomány / elemzés összefüggésében.

2. nyelv: SAS

Az R-hoz hasonlóan a SAS-t elsősorban statisztikai elemzésre használják. Ez egy hatékony eszköz az adatbázisokból és táblázatokból származó adatok olvasható formátumba (például HTML és PDF dokumentumokba), valamint a vizuálisabb táblákba és grafikonokba történő átalakításához.

Eredetileg az egyetemi kutatók által kifejlesztett, világszerte az egyik legnépszerűbb analitikai eszköz a vállalatok és szervezetek számára. Ez inkább egy nagyvállalati típusú szoftver, és általában nem a kisebb cégek vagy önállóan dolgozó személyek használják.

A tanulási források a SAS-ban szerepelnek ebben a dokumentumban. A nyelv nem nyílt forráskódú, így valószínűleg nem lesz képes ingyenesen tanítani magad.

3. nyelv: Python

Bár az R és a SAS a leggyakrabban a „nagy kettő” -nek számít az analitikai világban, a Python nemrég is versenyző lett. Ennek egyik fő pereme a könyvtárak széles skálája (pl. Pandas, NumPy, SciPi, stb.) És statisztikai funkciók.

Mivel a Python (mint az R) nyílt forráskódú nyelv, a frissítések gyorsan hozzáadódnak. (A megvásárolt programok, mint a SAS, meg kell várni a következő verzió kiadását.)

Egy másik tényező, amit figyelembe kell venni, hogy a Python talán a legkönnyebben megtanulható az egyszerűsége és a tanfolyamok és az erőforrások széles körű elérhetősége miatt. A LearnPython honlap kiváló hely a kezdethez.

A Python tanulási anyagok teljesebb listáját is megtalálhatja.

4. nyelv: SQL

Eddig olyan nyelveket kerestünk, amelyek ugyanabban a családban vannak, és (többé-kevésbé) ugyanazok a funkciók. Az SQL, amely a „Strukturált lekérdezési nyelv”, a helyén változik. Ez a nyelv semmi köze a statisztikához; a relációs adatbázisokban lévő információk kezelésére összpontosít.

Ez a legelterjedtebb adatbázis-nyelv és nyílt forráskódú, így a törekvő adat-tudósok biztosan nem hagyhatják ki azt.

Az SQL tanulás során fel kell készítenie az SQL adatbázisok létrehozását, az azokon belüli adatok kezelését és a vonatkozó funkciók használatát. Az Udemy olyan tanfolyamot kínál, amely az összes alapot lefedi, és elég gyorsan és fájdalommentesen teljesíthető.

Következtetés

Legalábbis valószínűleg SQL-t kell tanulnia, és legalább egy statisztikai nyelv közül kell választania. De ha van ideje (és a SAS, a pénz esetében) és szeretné valóban elérni a piacképességét, akkor semmi sem mondhatja, hogy nem tanulhat mind a négyet!

Ne rohanjon rá, ne szerezzen sok gyakorlatot, készítse el készségeit, és élvezze a munkahelyi biztonságot.