Добијте напред во науката за податоци со учење на еден од овие профитабилни јазици
Токму тоа го прават научниците што вршат податоци: откриваат информации, прават врски, создаваат визуелизација на податоци и им помагаат на компаниите да работат ефикасно.
И темелно разбирање на вистинските програмски јазици е од суштинско значење за толкување на статистиката и работа со бази на податоци.
Според KDnuggets, 91% од научниците со податоци ги користат следните четири јазици.
Јазик 1: Р
R е статистички ориентиран јазик популарен меѓу податоците рудари. Тоа е софтвер со отворен код, објектно-ориентирана имплементација на S, и не е премногу тешко да се научи.
Ако сакате да научите како да развиете статистички софтвер, Р е добар јазик за да знаете. Исто така, ви овозможува да манипулирате и графички да прикажуваат податоци.
Како дел од нивната програма за специјализација на податоци, Coursera нуди класа на R, која не само што ве учи како да програма на јазикот, туку исто така поминува како да ја примениме во контекст на науката за податоци / анализа.
Јазик 2: САС
Како и R, SAS се користи првенствено за статистичка анализа. Тоа е моќна алатка за трансформирање на податоците од бази на податоци и табели во читливи формати (како HTML и PDF документи), како и повеќе визуелни табели и графикони.
Првично развиен од страна на академски истражувачи, тој стана еден од најпопуларните алатки за анализа во светот за компании и организации од сите видови. Тоа е повеќе од типот на софтвер со големи корпорации и обично не се користи од страна на помали компании или поединци кои работат сами на себе.
Ресурсите за учење САС се наведени во овој документ .
Јазикот не е со отворен код, па најверојатно нема да можете да се научите бесплатно.
Јазик 3: Пајтон
Иако R и SAS најчесто се сметаат за "големите две" во светот на аналитиката, Пајтон неодамна стана и конкурент. Една од главните бакшиш е неговата широка разновидност на библиотеки (на пр. Пандас, NumPy, SciPi, итн.) И статистички функции.
Бидејќи Python (како R) е јазик со отворен код, ажурирањата се додаваат брзо. (Со купени програми како SAS, мора да почекате за следното ослободување на верзијата.)
Друг фактор што треба да се разгледа е дека Python е можеби најлесно да се научи, поради неговата едноставност и широката достапност на курсеви и ресурси на неа. Оваа веб-страница е одлично место за почеток.
Исто така, можете да најдете целосна листа на материјали за учење на Python тука.
Јазик 4: SQL
Досега ги разгледувавме јазиците кои се во исто семејство и (повеќе или помалку) ги имаат истите функции. SQL, кој се залага за "Структурен јазик за барање", е местото каде што тоа се менува. Овој јазик нема никаква врска со статистиката; се фокусира на ракување со информации во релациони бази на податоци.
Тоа е најраспространетиот јазик на базата на податоци и е со отворен код, така што научниците кои се стремат да научат дефинитивно не треба да го прескокнат.
Учење SQL треба да ви овозможат да креирате SQL бази на податоци, да управувате со податоците во нив и да ги користите релевантните функции. Udemy нуди курс за обука кој ги покрива сите основи и може да се заврши прилично брзо и безболно.
Заклучок
Најмалку, најверојатно, треба да научите SQL и да изберете барем еден од статистичките јазици. Но, ако имате време (и во случај на САС, пари) и сакате навистина да бидете во согласност со вашата продадена, нема да кажете дека не можете да ги научите сите четири!
Не брзајте, добивајте многу пракса, ги усовршувате своите вештини - и уживајте во безбедноста на работното место.