Prizadevajte si v znanosti o podatkih z učenjem enega od teh donosnih jezikov
Prav to storijo znanstveniki: odkrivajo informacije, vzpostavljajo povezave, ustvarjajo podatke in pomagajo podjetjem učinkovito delujejo.
In temeljito razumevanje pravih programskih jezikov je bistvenega pomena za tolmačenje statistike in delo z bazami podatkov.
Glede na KDnuggets, 91% podatkovnih znanstvenikov uporablja naslednje štiri jezike.
Jezik 1: R
R je statistično usmerjen jezik, ki je priljubljen med podatkovnimi rudarji. Je odprtokodno, objektno usmerjeno izvajanje S, in ni preveč težko naučiti.
Če želite izvedeti, kako razviti statistično programsko opremo, je R dober jezik, ki ga poznate. Omogoča tudi manipulacijo in grafično prikazovanje podatkov.
Kot del svojega programa za specializacijo na področju podatkovnih znanosti Coursera ponuja razred na R, ki vas ne samo uči, kako programirati v jeziku, temveč tudi, kako ga uporabiti v kontekstu podatkovne znanosti / analize.
Jezik 2: SAS
Tako kot R se SAS uporablja predvsem za statistično analizo. To je močno orodje za pretvorbo podatkov iz podatkovnih baz in preglednic v berljive oblike (kot so dokumenti HTML in PDF), pa tudi bolj vizualne tabele in grafi.
Prvotno so jih razvili akademski raziskovalci, postala je ena izmed najbolj priljubljenih orodij analitike po vsem svetu za podjetja in organizacije vseh vrst. Gre za veliko programsko opremo velikih korporacij in ga običajno ne uporabljajo manjša podjetja ali posamezniki, ki delajo sami.
Viri za učenje SAS so navedeni v tem dokumentu .
Jezik ni odprtokodni, zato se verjetno ne boste mogli naučiti brezplačno.
Jezik 3: Python
Čeprav sta R in SAS najpogosteje imenovana "velika dva" v svetu analitike, je Python nedavno postal tudi kandidat. Ena glavnih perk je njena široka paleta knjižnic (npr. Pandas, NumPy, SciPi itd.) In statistične funkcije.
Ker je Python (na primer R) odprtokodni jezik, ga hitro dodamo posodobitve. (S kupljenimi programi, kot je SAS, morate počakati na naslednjo izdajo različice.)
Drugi dejavnik, ki ga je treba upoštevati, je, da je Python morda najlažje učiti zaradi svoje preprostosti in široke razpoložljivosti tečajev in virov na njem. Ta spletna stran je odličen kraj za začetek.
Tukaj lahko najdete tudi popoln seznam učnih gradiv Python.
Jezik 4: SQL
Doslej smo gledali jezike, ki so v isti družini in (bolj ali manj) imajo iste funkcije. SQL, ki pomeni »Strukturiran jezik poizvedb«, se tam spremeni. Ta jezik nima nič skupnega s statistiko; osredotoča se na ravnanje z informacijami v relacijskih bazah podatkov.
To je najbolj razširjen jezik baze podatkov in je odprtokoden, zato znanstveniki, ki se želijo naučiti, jih zagotovo ne bi smeli preskočiti.
Učenje SQL vam mora omogočiti, da ustvarite zbirke podatkov SQL, upravljate podatke v njih in uporabite ustrezne funkcije. Udemy ponuja tečaj usposabljanja, ki pokriva vse osnove in ga je mogoče dokončati dokaj hitro in brez bolečin.
Zaključek
Najmanj bi morali verjetno naučiti SQL in izbrati vsaj enega od statističnih jezikov. Ampak, če imate čas (in v primeru SAS, denar) in želite resnično do vašega trženja, nič ne reči, da ne morete naučiti vseh štirih!
Ne hitite, dobite veliko prakse, izboljšajte svoje znanje in uživajte v varnosti zaposlitve.