آیا میخواهید دانشمند داده شوید؟ یکی از این زبانها را یاد بگیرید

با یادگیری یکی از این زبان های سودآور، در علوم داده پیشرفت کنید

هر کس می خواهد حرفه خود را در تقاضای بالا - به دلیل تقاضا به پرداخت بزرگ و کمبود کار می پردازد. امروزه فضای بزرگ اطلاعات با این نوع اشتغال پر می شود، به عنوان شرکت هایی در هر اندازه نیاز به جمع آوری و تجزیه و تحلیل اطلاعات برای تصمیم گیری و پیش بینی (و نتایج).

این دقیقا همان چیزی است که دانشمندان داده می کنند: کشف اطلاعات، ایجاد ارتباط، ایجاد تجسم داده ها و کمک به شرکت ها کارآمد هستند.

و درک کامل زبان های برنامه نویسی مناسب برای تفسیر آمار و کار با پایگاه های داده ضروری است.

طبق گفته KDnuggets، 91٪ از دانشمندان داده ها از چهار زبان زیر استفاده می کنند.

زبان 1: R

R یک زبان آماری است که در میان معدنچیان داده می شود. این یک منبع باز، شیء گرا از S است و برای یادگیری بیش از حد دشوار نیست.

اگر می خواهید یاد بگیرید که چگونه نرم افزار آماری را توسعه دهید، R زبان خوبی برای دانستن است. همچنین به شما اجازه می دهد تا داده ها را به صورت دستی و گرافیکی نمایش دهید.

Coursera به عنوان بخشی از برنامه تخصصی تخصصی علوم اطلاعاتی خود، Coursera ارائه می دهد یک کلاس در R است که نه تنها به شما می آموزد که چگونه به برنامه در زبان، بلکه بیش از آن که چگونه آن را در زمینه علوم داده / تجزیه و تحلیل داده ها استفاده کنید.

زبان 2: SAS

مانند R، SAS در درجه اول برای تجزیه و تحلیل آماری استفاده می شود. این یک ابزار قدرتمند برای تبدیل داده ها از پایگاه های داده و صفحات گسترده به فرمت های قابل خواندن (مانند اسناد HTML و PDF) و همچنین جداول و نمودار های بصری است.

در اصل توسط محققان دانشگاهی توسعه یافته است، آن را تبدیل به یکی از محبوب ترین ابزار تجزیه و تحلیل در سراسر جهان برای شرکت ها و سازمان های مختلف است. این بیشتر از نوع نرم افزاری شرکت بزرگ است و به طور معمول توسط شرکت های کوچکتر یا افرادی که به تنهایی کار می کنند استفاده نمی شود.

منابع برای یادگیری SAS در این سند ذکر شده است .

زبان منبع باز نیست، بنابراین شما احتمالا قادر نخواهید بود خودتان را به صورت رایگان آموزش دهید.

زبان 3: پایتون

اگر چه R و SAS بیشتر به عنوان "بزرگ دو" در دنیای تجزیه و تحلیل، بعدها پایتون نیز به عنوان یک مدعی تبدیل شده است. یکی از مزایای اصلی آن، کتابخانه های وسیع آن (مانند پانداها، NumPy، SciPi، و غیره) و توابع آماری است.

از آنجا که پایتون (مانند R) یک زبان منبع باز است، به روز رسانی به سرعت به آن افزوده می شود. (با برنامه های خریداری شده از قبیل SAS، باید برای انتشار نسخه بعدی صبر کنید.)

یکی دیگر از عواملی که باید در نظر بگیرد این است که به دلیل ساده بودن و دسترسی گسترده دوره ها و منابع به آن، پایتون ممکن است ساده ترین راه یادگیری باشد. این وب سایت یک مکان عالی برای شروع است.

شما همچنین می توانید فهرست کاملتری از مواد یادگیری پایتون را در اینجا پیدا کنید.

زبان 4: SQL

تا کنون ما به زبان هایی که در یک خانواده هستند و (بیشتر یا کمتر) به توابع مشابه نگاه می کنیم. SQL که مخفف «زبان پرسوجوی سازه ای» است، جایی است که تغییر می کند. این زبان هیچ ارتباطی با آمار ندارد؛ این تمرکز بر دست زدن به اطلاعات در پایگاه داده های ارتباطی است.

این زبان پایگاه داده به طور گسترده ای مورد استفاده قرار می گیرد و منبع باز است، بنابراین دانشمندان داده های مشتاق قطعا نباید آن را پرش کنند.

یادگیری SQL باید شما را قادر به ایجاد پایگاه داده های SQL، مدیریت داده ها درون آنها و استفاده از توابع مربوطه باشد. Udemy یک دوره آموزشی ارائه می دهد که همه اصول را پوشش می دهد و می تواند به سرعت و بدون دردسر کامل شود.

نتیجه

حداقل باید حداقل SQL را یاد بگیرید و حداقل یکی از زبانهای آمار را انتخاب کنید. اما اگر وقت داشته باشید (و در مورد SAS، پول) و می خواهید واقعا به قابلیت بازاریابی خود بپردازید، هیچ چیز نمی گوید که شما نمی توانید همه چهار را یاد بگیرید!

آن را عجله نکنید، تمرینات زیادی انجام دهید، مهارت های خود را افزایش دهید و از امنیت شغلی لذت ببرید.