שפות להיות מאסטר 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 בכל 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. וכן הבנה מעמיקה של שפות תכנות הנכון הוא חיוני עבור פרשנות נתונים סטטיסטיים עבודה עם מסדי נתונים.

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

שפה 1: R

R היא סטטיסטיקה מוכוונת שפה פופולרי בקרב הכורים נתונים. זהו קוד פתוח, יישום מונחה עצמים של S, וזה 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 שלהם במדעי הנתונים, קורסרה מציעה שיעור על R, אשר לא רק מלמד אותך כיצד לתכנת בשפה אלא גם הולך על איך ליישם את זה בהקשר של מדע נתונים / ניתוח.

שפה 2: SAS

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

פותח במקור על ידי חוקרים אקדמיים, הוא הפך לאחד הפופולריים ביותר של 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 מקור פתוח, לכן סביר להניח שלא תוכל ללמד את עצמך בחינם.

שפה 3: פייתון

למרות ש- R ו- SAS נחשבים לרוב כ"גדולים "בעולם האנליטיקה, פיתון הפך לאחרונה גם למתחרה. אחת ההטבות העיקריות שלו היא מגוון רחב של ספריות (למשל, Pandas, NumPy, SciPi וכו ') ופונקציות סטטיסטיות.

מכיוון ש- Python (כמו R) הוא שפת קוד פתוח, מתווספים אליו עדכונים 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 רחב של קורסים ומשאבים על זה. אתר האינטרנט LearnPython הוא מקום מצוין להתחיל בו.

אתה יכול גם למצוא רשימה מלאה של חומרי לימוד פייתון.

שפה 4: SQL

עד כה התבוננו בשפות שנמצאות באותה משפחה (פחות או יותר) יש 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.

Learning 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 השפות סטטיסטיקה. 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 כישוריך - וליהנות אבטחה העבודה.