Bu kazançlı dillerden birini öğrenerek veri biliminde ilerleyin
Bu, bilim adamlarının tam olarak ne yaptığı: bilgi edinme, bağlantı kurma, veri görselleştirmeleri oluşturma ve şirketlerin verimli bir şekilde çalışmalarına yardımcı olma.
Ve istatistiklerin yorumlanması ve veri tabanları ile çalışmak için doğru programlama dillerini tam olarak anlamak önemlidir.
KDnuggets'a göre, veri bilimcilerin% 91'i aşağıdaki dört dili kullanmaktadır.
Dil 1: R
R, veri madencileri arasında popüler olan istatistik odaklı bir dildir. S'nin açık kaynaklı, nesne yönelimli bir uygulamasıdır ve öğrenmesi aşırı zor değildir.
İstatistiksel yazılımın nasıl geliştirileceğini öğrenmek istiyorsanız, R bilmek iyi bir dildir. Ayrıca, verileri işlemek ve grafiksel olarak görüntülemenizi sağlar.
Data Science Specialization programının bir parçası olarak, Coursera sadece R dilinde bir dil öğretmekle kalmaz, aynı zamanda veri bilimi / analizi bağlamında nasıl uygulanacağını da öğretir.
2. Dil: SAS
R gibi, SAS öncelikle istatistiksel analiz için kullanılır. Veritabanlarından ve elektronik tablolardan verileri, daha görsel tablolar ve grafiklerin yanı sıra okunabilir formatlara (HTML ve PDF belgeleri gibi) dönüştürmek için güçlü bir araçtır.
Başlangıçta akademik araştırmacılar tarafından geliştirilen, her türlü şirketler ve kuruluşlar için dünya çapında en popüler analiz araçlarından biri haline gelmiştir. Daha çok büyük bir şirket tipi yazılımdır ve genellikle küçük şirketler veya kendi başlarına çalışan bireyler tarafından kullanılmaz.
SAS öğrenmek için kaynaklar bu belgede listelenmiştir .
Dil açık kaynak değildir, bu nedenle kendinizi ücretsiz olarak öğretemeyebilirsiniz.
Dil 3: Python
R ve SAS en çok analitik dünyasında “büyük iki” olarak düşünülse de, Python yakın zamanda bir yarışmacı oldu. Başlıca faydalarından biri, çok çeşitli kütüphaneleri (örn. Pandalar, NumPy, SciPi, vb.) Ve istatistiksel işlevlerdir.
Python (R gibi) açık kaynaklı bir dil olduğundan, güncellemeler hızla eklenir. (SAS gibi satın alınan programlar ile, bir sonraki sürümün yayınlanmasını beklemeniz gerekir.)
Göz önünde bulundurulması gereken diğer bir faktör de, Python'un basitliği ve üzerindeki kurs ve kaynakların yaygınlığı nedeniyle öğrenmesi en kolay olanıdır. Bu web sitesi başlamak için harika bir yerdir.
Ayrıca burada Python öğrenme materyallerinin daha dolu bir listesini bulabilirsiniz.
Dil 4: SQL
Şimdiye kadar aynı ailede olan ve aynı işlevlere sahip (ya da daha az) dillere bakıyorduk. “Yapılandırılmış Sorgu Dili” anlamına gelen SQL, değiştiği yerdir. Bu dilin istatistiklerle ilgisi yok; ilişkisel veritabanlarındaki bilgilerin ele alınmasına odaklanır.
En yaygın kullanılan veritabanı dilidir ve açık kaynak kodludur, bu nedenle hedeflenen bilim insanları kesinlikle atlamamalıdır.
SQL'i öğrenmeniz SQL veritabanları oluşturmanıza, içindeki verileri yönetmenize ve ilgili işlevleri kullanmanıza olanak sağlamalıdır. Udemy tüm temelleri kapsayan ve oldukça hızlı ve acısız bir şekilde tamamlanabilir bir eğitim kursu sunuyor.
Sonuç
En azından SQL'i öğrenmeli ve istatistik dillerinden en az birini seçmelisiniz. Ama eğer zamanınız varsa (ve SAS, para durumunda) ve gerçekten pazarlanabilirliğinize bağlı olmak istiyorsanız, dördünü öğrenemeyeceğinizi söyleyecek hiçbir şeyiniz yok!
Koşmayın, pratik yapın, becerilerinizi geliştirin ve iş güvenliğinden keyif alın.