ภาษาเพื่อเป็นข้อมูลวิทยาศาสตร์มหาบัณฑิต

ทุกคนต้องการอาชีพของพวกเขาที่ต้องการความต้องการสูงเนื่องจากความต้องการแปลเป็นค่าใช้จ่ายที่ดีและไม่มีปัญหาการขาดแคลนงาน วันนี้พื้นที่ข้อมูลขนาดใหญ่เต็มไปด้วยการจ้างงานประเภทนี้เนื่องจาก บริษัท ทุกขนาดจำเป็นต้องรวบรวมและวิเคราะห์ข้อมูลเพื่อตัดสินใจและคาดการณ์ (และได้ผลลัพธ์)

นั่นคือสิ่งที่นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลทำ: ค้นพบข้อมูลสร้างการเชื่อมต่อสร้างภาพข้อมูลและช่วยให้ บริษัท ดำเนินงานได้อย่างมีประสิทธิภาพ

และความรู้ความเข้าใจเกี่ยวกับภาษาโปรแกรมที่ถูกต้องเป็นสิ่งจำเป็นสำหรับการตีความสถิติและการทำงานกับฐานข้อมูล

ตาม KDnuggets 91% ของนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลใช้สี่ภาษาต่อไปนี้

ภาษา 1: R

R เป็นภาษาที่มุ่งเน้นข้อมูลซึ่งเป็นที่นิยมในหมู่ผู้ปฏิบัติข้อมูล มันเป็นโอเพนซอร์สการใช้งานเชิงวัตถุของ S และไม่ใช่เรื่องยากที่จะเรียนรู้

ถ้าคุณต้องการเรียนรู้วิธีการพัฒนาซอฟต์แวร์ทางสถิติ R เป็นภาษาที่ดี นอกจากนี้ยังช่วยให้คุณสามารถจัดการและแสดงข้อมูลแบบกราฟิก

ในฐานะที่เป็นส่วนหนึ่งของหลักสูตร Specialization Science ข้อมูลของพวกเขา Coursera มีชั้นเรียนเกี่ยวกับ R ที่ไม่เพียง แต่สอนวิธีการเขียนโปรแกรมในภาษา แต่ยังรวมไปถึงวิธีการนำไปใช้ในบริบทของข้อมูลวิทยาศาสตร์ / การวิเคราะห์

ภาษา 2: SAS

เช่น R, SAS ใช้เป็นหลักในการวิเคราะห์ทางสถิติ เป็นเครื่องมือที่มีประสิทธิภาพในการแปลงข้อมูลจากฐานข้อมูลและสเปรดชีตให้เป็นรูปแบบที่อ่านได้ (เช่นเอกสาร HTML และ PDF) รวมทั้งตารางและกราฟภาพเพิ่มเติม

เดิมพัฒนาโดยนักวิจัยทางวิชาการเป็นหนึ่งในเครื่องมือการวิเคราะห์ที่เป็นที่นิยมมากที่สุดทั่วโลกสำหรับ บริษัท และองค์กรทุกประเภท เป็นซอฟต์แวร์ประเภทองค์กรขนาดใหญ่และมักไม่ได้ใช้โดย บริษัท ขนาดเล็กหรือบุคคลที่ทำงานด้วยตัวเอง

ทรัพยากรสำหรับการเรียนรู้ SAS มีอยู่ในเอกสารนี้

ภาษาไม่ใช่โอเพนซอร์สดังนั้นคุณอาจจะไม่สามารถสอนตัวเองได้ฟรี

ภาษา 3: Python

แม้ว่า R และ SAS มักถูกคิดว่าเป็น "บิ๊กทู" ในโลกของการวิเคราะห์ Python ได้กลายเป็นคู่แข่งด้วยเช่นกัน หนึ่งใน perks หลักของมันคือความหลากหลายของห้องสมุด (e กรัมหมีแพนด้า, NumPy, SciPi ฯลฯ ) และฟังก์ชันทางสถิติ

เนื่องจาก Python (เช่น R) เป็นภาษาโอเพนซอร์สการอัปเดตจะถูกเพิ่มเข้ามาอย่างรวดเร็ว (ด้วยโปรแกรมที่ซื้อมาเช่น SAS คุณต้องรอเวอร์ชันถัดไป)

ปัจจัยอื่น ๆ ที่ต้องคำนึงถึงก็คือ Python อาจจะง่ายที่สุดในการเรียนรู้เนื่องจากความเรียบง่ายและมีหลักสูตรและทรัพยากรที่พร้อมใช้งาน เว็บไซต์นี้เป็นสถานที่ที่เหมาะสำหรับการเริ่มต้น

นอกจากนี้คุณยังสามารถหารายชื่อของ Python ที่นี่ได้อีกด้วย

ภาษา 4: SQL

ขณะนี้เรากำลังดูภาษาที่อยู่ในครอบครัวเดียวกันและ (มากหรือน้อย) มีหน้าที่เหมือนกัน SQL ซึ่งย่อมาจาก "Structured Query Language" คือที่ที่มีการเปลี่ยนแปลง ภาษานี้ไม่มีส่วนเกี่ยวข้องกับสถิติ มุ่งเน้นการจัดการข้อมูลในฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์

เป็นภาษาฐานข้อมูลที่ใช้กันอย่างแพร่หลายและเป็นโอเพนซอร์สดังนั้นนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลที่ต้องการไม่ควรข้ามไปเลย

Learning SQL ควรจัดให้คุณสร้างฐานข้อมูล SQL จัดการข้อมูลภายในและใช้ฟังก์ชันที่เกี่ยวข้อง Udemy มีหลักสูตรการฝึกอบรมที่ครอบคลุมพื้นฐานทั้งหมดและสามารถจะเสร็จสมบูรณ์อย่างเป็นธรรมได้อย่างรวดเร็วและไม่เจ็บปวด

บทสรุป

อย่างน้อยคุณควรจะเรียนรู้ SQL และเลือกอย่างน้อยหนึ่งภาษาสถิติ แต่ถ้าคุณมีเวลา (และในกรณีของ SAS เงิน) และต้องการจริงๆขึ้นอยู่กับความสามารถทางการตลาดของคุณไม่มีอะไรจะบอกว่าคุณไม่สามารถเรียนรู้ทั้งสี่!

อย่ารีบเร่งให้ได้ฝึกซ้อมฝึกฝนทักษะของคุณและสนุกกับการรักษาความปลอดภัยในงาน