Fai progressi nella scienza dei dati imparando uno di questi linguaggi redditizi
Questo è esattamente ciò che fanno gli scienziati: scoprire informazioni, creare connessioni, creare visualizzazioni di dati e aiutare le aziende a operare in modo efficiente.
E una conoscenza approfondita dei giusti linguaggi di programmazione è essenziale per interpretare le statistiche e lavorare con i database.
Secondo KDnuggets, il 91% degli scienziati di dati utilizza le seguenti quattro lingue.
Lingua 1: R
R è una lingua orientata alla statistica popolare tra i minatori di dati. È un'implementazione open source, orientata agli oggetti di S, e non è eccessivamente difficile da imparare.
Se vuoi imparare come sviluppare software statistico, R è un buon linguaggio per saperlo. Permette anche di manipolare e visualizzare graficamente i dati.
Come parte del loro programma di specializzazione in Data Science, Coursera offre un corso su R che non solo ti insegna come programmare nella lingua, ma anche come applicarlo nel contesto della scienza / analisi dei dati.
Lingua 2: SAS
Come R, SAS viene utilizzato principalmente per l'analisi statistica. È un potente strumento per trasformare i dati da database e fogli di calcolo in formati leggibili (come documenti HTML e PDF) così come le tabelle e i grafici più visivi.
Originariamente sviluppato da ricercatori universitari, è diventato uno degli strumenti di analisi più popolari in tutto il mondo per aziende e organizzazioni di ogni tipo. È più di un grande tipo di software di società e non è in genere utilizzato da piccole aziende o individui che lavorano da soli.
Le risorse per l'apprendimento di SAS sono elencate in questo documento .
La lingua non è open source, quindi probabilmente non sarai in grado di insegnare gratuitamente.
Lingua 3: Python
Anche se R e SAS sono più comunemente pensati come "i due grandi" nel mondo dell'analisi, anche Python è diventato di recente un contendente. Uno dei vantaggi principali è l'ampia varietà di librerie (ad es. Pandas, NumPy, SciPi, ecc.) E le funzioni statistiche.
Poiché Python (come R) è un linguaggio open-source, gli aggiornamenti vengono aggiunti rapidamente. (Con i programmi acquistati come SAS, devi aspettare la versione successiva.)
Un altro fattore da considerare è che Python è forse il più facile da imparare, grazie alla sua semplicità e all'ampia disponibilità di corsi e risorse su di esso. Questo sito web è un ottimo punto di partenza.
Puoi anche trovare un elenco più completo dei materiali di apprendimento Python qui.
Lingua 4: SQL
Finora abbiamo cercato lingue appartenenti alla stessa famiglia e (più o meno) hanno le stesse funzioni. SQL, che sta per "Structured Query Language", è dove cambia. Questa lingua non ha nulla a che fare con le statistiche; si concentra sulla gestione delle informazioni nei database relazionali.
È il linguaggio di database più utilizzato ed è open source, quindi gli aspiranti scienziati di dati non dovrebbero assolutamente ignorarlo.
L'apprendimento di SQL dovrebbe fornire la possibilità di creare database SQL, gestire i dati al loro interno e utilizzare le funzioni pertinenti. Udemy offre un corso di formazione che copre tutte le basi e può essere completato abbastanza rapidamente e senza dolore.
Conclusione
Come minimo, dovresti probabilmente imparare SQL e scegliere almeno una delle lingue delle statistiche. Ma se hai tempo (e nel caso di SAS, soldi) e vuoi davvero arrivare alla tua commerciabilità, non c'è niente da dire che non puoi imparare tutti e quattro!
Non affrettarti, fai molta pratica, affina le tue abilità e goditi la sicurezza del lavoro.