Përparoni shkencën e të dhënave duke mësuar një nga këto gjuhë fitimprurëse
Kjo është pikërisht ajo që shkencëtarët bëjnë: zbulojnë informacione, krijojnë lidhje, krijojnë vizualizime të të dhënave dhe ndihmojnë kompanitë të veprojnë në mënyrë efikase.
Dhe një kuptim i plotë i gjuhëve të programimit të drejtë është thelbësor për interpretimin e statistikave dhe punën me bazat e të dhënave.
Sipas KDnuggets, 91% e shkencëtarëve të të dhënave përdorin katër gjuhët e mëposhtme.
Gjuha 1: R
R është një gjuhë e orientuar nga statistikat e popullarizuar në mesin e të dhënave minatorë. Kjo është një burim i hapur, i orientuar drejt objektit të S, dhe nuk është tepër e vështirë për të mësuar.
Nëse doni të mësoni se si të zhvilloni softuer statistikor, R është një gjuhë e mirë për të njohur. Ai gjithashtu ju lejon të manipuloni dhe të paraqisni të dhëna grafike.
Si pjesë e programit të tyre të Specializimit të Shkencave të të Dhënave, Coursera ofron një klasë në R që jo vetëm ju mëson se si të programoni në gjuhë, por gjithashtu kaloni se si ta zbatoni atë në kontekstin e shkencës / analizës së të dhënave.
Gjuha 2: SAS
Ashtu si R, SAS përdoret kryesisht për analiza statistikore. Është një mjet i fuqishëm për transformimin e të dhënave nga bazat e të dhënave dhe spreadsheets në formate të lexueshme (si HTML dhe dokumentet PDF), si dhe tabelat dhe grafikët më vizuale.
Fillimisht i zhvilluar nga hulumtuesit akademikë, ajo është bërë një nga mjetet analitike më popullore në të gjithë botën për kompanitë dhe organizatat e të gjitha llojeve. Është më shumë një lloj i korporatës i madh i softuerit dhe nuk përdoret zakonisht nga kompani të vogla ose individë që punojnë më vete.
Burimet për të mësuar SAS janë të listuara në këtë dokument .
Gjuha nuk është burim i hapur, prandaj ndoshta nuk do të mund të mësosh veten falas.
Gjuha 3: Python
Megjithëse R dhe SAS më së shpeshti mendohet si "dy të mëdhenjtë" në botën analitike, Python ka bërë kohët e fundit një konkurrent gjithashtu. Një nga përparësitë e saj kryesore është shumëllojshmëria e gjerë e bibliotekave (p.sh. Pandas, NumPy, SciPi, etj) dhe funksionet statistikore.
Që nga Python (si R) është një gjuhë me burim të hapur, përditësimet i shtohen shpejt. (Me programet e blera si SAS, duhet të prisni versionin e ardhshëm të versionit.)
Një faktor tjetër për t'u marrë parasysh është se Python është ndoshta më e lehtë për të mësuar, për shkak të thjeshtësisë së saj dhe disponueshmërisë së gjerë të kurseve dhe burimeve në të. Kjo faqe interneti është një vend i mirë për të filluar.
Ju gjithashtu mund të gjeni një listë më të plotë të materialeve të mësimit të Python këtu.
Gjuha 4: SQL
Deri tani ne kemi shikuar gjuhët që janë në të njëjtën familje dhe (pak a shumë) kanë të njëjtat funksione. SQL, që qëndron për "Language Strukturuar Query", është ajo ku ndryshon. Kjo gjuhë nuk ka të bëjë fare me statistikat; ajo fokusohet në trajtimin e informacionit në bazat e të dhënave relacionale.
Është gjuha më e përdorur gjerësisht e bazës së të dhënave dhe është burim i hapur, kështu që shkencëtarët aspirues të të dhënave definitivisht nuk duhet ta kapërcejnë atë.
Mësoni SQL duhet t'ju pajisë juve për të krijuar bazat e të dhënave SQL, për të menaxhuar të dhënat brenda tyre dhe për të përdorur funksione relevante. Udemy ofron një kurs trajnimi që mbulon të gjitha bazat dhe mund të kompletohet mjaft shpejt dhe pa dhimbje.
përfundim
Së paku, ndoshta duhet të mësoni SQL dhe të zgjidhni të paktën një nga gjuhët e statistikave. Por nëse keni kohë (dhe në rastin e SAS-it, paratë) dhe doni me të vërtetë deri në tregueshmërinë tuaj, nuk ka asgjë për të thënë që nuk mund të mësoni të katër!
Mos e nxitoni, merrni shumë praktikë, ngrini aftësitë tuaja dhe gëzoni sigurinë e punës.