Veri Bilim Ustası Olmak Dilleri

Herkes kariyerinin yüksek talep görmesini istiyor - çünkü talep büyük maaşla sonuçlanıyor ve iş sıkıntısı yok. Bu günlerde, büyük veri alanı bu tür bir istihdamla doludur, çünkü her büyüklükteki şirketlerin kararlar ve tahminler almak (ve sonuçları almak) için bilgi toplaması ve analiz etmesi gerekir.

Veri bilimcilerinin yaptığı tam da budur: bilgi keşfetmek, bağlantılar kurmak, veri görselleştirmeleri oluşturmak ve şirketlerin verimli çalışmasına yardımcı olmak. Doğru programlama dillerini tam olarak anlamak, istatistikleri yorumlamak ve veritabanlarıyla çalışmak için çok önemlidir.

KDnuggets’a göre, veri bilimcilerin% 91’i aşağıdaki dört dili kullanıyor.

Dil 1: R

R, veri madencileri arasında popüler olan istatistik odaklı bir dildir. S'nin açık kaynaklı, nesne yönelimli bir uygulamasıdır ve öğrenmesi zor değildir.

İstatistiksel yazılımı nasıl geliştireceğinizi öğrenmek istiyorsanız, R bilmek iyi bir dildir. Ayrıca verileri değiştirmenize ve grafiksel olarak görüntülemenize olanak tanır.

Veri Bilimi Uzmanlık programlarının bir parçası olan Coursera, size sadece dilde nasıl programlanacağını öğretmekle kalmayıp, aynı zamanda veri bilimi / analizi bağlamında nasıl uygulanacağını da öğreten R dersi sunar.

Dil 2: SAS

R gibi, SAS da istatistiksel analiz için kullanılır. Veritabanlarından ve elektronik tablolardan gelen verileri okunabilir biçimlere (HTML ve PDF belgeleri gibi) ve daha fazla görsel tablo ve grafiğe dönüştürmek için güçlü bir araçtır.

Başlangıçta akademik araştırmacılar tarafından geliştirilen, her türlü şirketler ve kuruluşlar için dünya çapında en popüler analitik araçlarından biri haline gelmiştir. Daha çok büyük bir şirket türü yazılımdır ve genellikle küçük şirketler veya kendi başlarına çalışan kişiler tarafından kullanılmaz.

SAS öğrenme kaynakları bu belgede listelenmiştir. Dil açık kaynak değildir, bu yüzden muhtemelen kendinize ücretsiz olarak öğretemeyeceksiniz.

Dil 3: Python

R ve SAS, analitik dünyasında en yaygın olarak “büyük iki” olarak düşünülmesine rağmen, Python son zamanlarda bir rakip haline geldi. Başlıca yararlarından biri çok çeşitli kütüphaneleri (örneğin Pandalar, NumPy, SciPi, vb.) Ve istatistiksel işlevleridir.

Python (R gibi) açık kaynaklı bir dil olduğundan, güncellemeler hızla eklenir. (SAS gibi satın alınan programlarla, bir sonraki sürümün yayınlanması için beklemek zorundasınız.)

Dikkate alınması gereken bir başka faktör ise, basitliği ve derslerin ve kaynakların üzerindeki geniş kullanılabilirliği nedeniyle Python'un öğrenmesi en kolay olanı olmasıdır. LearnPython web sitesi başlamak için harika bir yer.

Ayrıca Python öğrenme materyallerinin daha dolu bir listesini de bulabilirsiniz.

Dil 4: SQL

Şimdiye kadar aynı ailedeki dillere bakıyoruz ve (az çok) aynı fonksiyonlara sahip olduk. “Yapılandırılmış Sorgu Dili” anlamına gelen SQL, bunun değiştiği yerdir. Bu dilin istatistiklerle ilgisi yok; ilişkisel veritabanlarındaki bilgilerin ele alınmasına odaklanır.

En yaygın kullanılan veritabanı dilidir ve açık kaynaktır; bu nedenle, bilgi isteyen adayların kesinlikle onu atlamaması gerekir.

SQL'i öğrenmek, SQL veritabanları oluşturmanızı, içindeki verileri yönetmenizi ve ilgili işlevleri kullanmanızı sağlar. Udemy, tüm temel bilgileri kapsayan ve oldukça hızlı ve acısız bir şekilde tamamlanabilen bir eğitim kursu sunar.

Sonuç

En azından, muhtemelen SQL öğrenmeli ve istatistik dillerinden en az birini seçmelisiniz. Ancak zamanınız varsa (ve SAS durumunda, para) ve pazarlanabilirliğinize gerçekten katlanmak istiyorsanız, dörtünü de öğrenemeyeceğiniz bir şey yok!

Acele etmeyin, birçok pratik yapın, becerilerinizi geliştirin - ve iş güvenliğinin tadını çıkarın.