שפות כדי להפוך למדע מדע נתונים

כולם רוצים את הקריירה שלהם להיות ביקוש גבוה, כי הביקוש מתרגם לשלם גדול ואין מחסור של עבודה. בימים אלה, שטח הנתונים הגדול הוא שופע עם סוג זה של תעסוקה, כמו חברות מכל הגדלים צריך לאסוף ולנתח מידע על מנת לקבל החלטות ותחזיות (ולקבל תוצאות).

זה בדיוק מה הנתונים מדענים לעשות: לגלות מידע, ליצור קשרים, ליצור נתונים חזותיים, ולעזור לחברות לפעול ביעילות.

הבנה יסודית של שפות תכנות הנכון הוא חיוני לפרשנות נתונים סטטיסטיים עם עבודה עם מסדי נתונים.

לדברי KDnuggets, 91% ממדעני הנתונים משתמשים בארבע השפות הבאות.

שפה 1: R

R היא שפה מוכוונת נתונים סטטיסטית בקרב כורי נתונים. זהו קוד פתוח, יישום מונחה עצמים של S, והוא לא קשה מדי ללמוד.

- אם אתה רוצה ללמוד כיצד לפתח תוכנה סטטיסטית, R היא שפה טובה לדעת. זה גם מאפשר לך לתפעל באופן גרפי להציג נתונים.

כחלק מתוכנית ההתמחות במדעי הנתונים שלהם, קורסרה מציעה שיעור על R, אשר לא רק מלמד אותך כיצד לתכנת בשפה, אלא גם הולך על איך ליישם אותו בהקשר של מדע נתונים / ניתוח.

שפה 2: SAS

בדומה ל- R, SAS משמש בעיקר לניתוח סטטיסטי. זהו כלי רב עוצמה להפיכת הנתונים ממאגרי נתונים וגיליונות אלקטרוניים לפורמטים קריאים (כמו מסמכי HTML ו- PDF), כמו גם טבלאות וגרפים חזותיים יותר.

במקור פותח על ידי חוקרים אקדמיים, הוא הפך לאחד הפופולריים ביותר כלי ניתוח ברחבי העולם עבור חברות וארגונים מכל הסוגים. זה יותר של סוג גדול של תאגיד התוכנה אינה משמשת בדרך כלל על ידי חברות קטנות או אנשים עובדים על שלהם.

משאבים ללימוד SAS מפורטים במסמך זה.

השפה אינה קוד פתוח, לכן סביר להניח שלא תוכל ללמד את עצמך ללא תשלום.

שפה 3: Python

למרות ש- R ו- SAS נחשבים בדרך כלל ל"גדולים "בעולם האנליטיקה, פיתון הפך לאחרונה גם למתחרה. אחת ההטבות העיקריות שלו היא מגוון רחב של ספריות (ג 'פנדאס, NumPy, SciPi, וכו') פונקציות סטטיסטיות.

מאז Python (כמו R) היא שפת קוד פתוח, עדכונים מתווספים אליו במהירות. (עם תוכניות שנרכשו כמו SAS, אתה צריך לחכות לגרסה הבאה הגירסה.)

גורם נוסף שיש לקחת בחשבון הוא כי Python הוא אולי הכי קל ללמוד, בשל הפשטות שלו ואת הזמינות הרחבה של קורסים ומשאבים על זה. אתר זה הוא מקום מצוין להתחיל בו.

אתה יכול גם למצוא רשימה מלאה של חומרי לימוד Python כאן.

שפה 4: SQL

עד כה אנחנו כבר מסתכלים על שפות שאינן באותה משפחה (פחות או יותר) יש את אותן פונקציות. SQL, המייצג "שפת שאילתה מובנית", הוא המקום שבו משתנה. לשפה זו אין כל קשר לסטטיסטיקה; היא מתמקדת בטיפול במידע במאגרי מידע יחסיים.

זוהי שפת מסד הנתונים הנפוצה ביותר והיא קוד פתוח, ולכן מדענים נתונים שאפתניים בהחלט לא צריך לדלג על זה.

הלמידה SQL צריך לצייד אותך כדי ליצור מסדי נתונים של SQL, לנהל את הנתונים בתוכם, ולהשתמש פונקציות רלוונטיות. Udemy מציע קורס הכשרה המכסה את כל היסודות והוא יכול להסתיים די מהר וללא כאבים.

סיכום

לכל הפחות, אתה כנראה צריך ללמוד SQL ולבחור לפחות אחת משפות הסטטיסטיקה. אבל אם יש לך את הזמן (ובמקרה של SAS, כסף) ואת רוצה באמת עד השיווק שלך, אין שום דבר לומר שאתה לא יכול ללמוד את כל ארבעת!

לא למהר אותו, לקבל הרבה תרגול, לחדד את הכישורים שלך - וליהנות האבטחה עבודה.