Talen om een ​​datastudiemaster te worden

Iedereen wil dat zijn carrière veel gevraagd is, omdat de vraag zich vertaalt in een groot salaris en geen tekort aan werk. Tegenwoordig zit de big data-ruimte vol met dat soort werk, aangezien bedrijven van elke omvang informatie moeten verzamelen en analyseren om beslissingen en voorspellingen te doen (en resultaten te krijgen).

Dat is precies wat gegevenswetenschappers doen: informatie ontdekken, verbindingen maken, gegevensvisualisaties maken en bedrijven helpen efficiënt te werken.

En een grondig begrip van de juiste programmeertalen is essentieel voor het interpreteren van statistieken en het werken met databases.

Volgens KDnuggets gebruikt 91% van de gegevenswetenschappers de volgende vier talen.

Taal 1: R

R is een op statistieken georiënteerde taal die populair is onder dataminingers. Het is een open-source, object-georiënteerde implementatie van S, en is niet overdreven moeilijk om te leren.

Als je wilt leren hoe je statistische software kunt ontwikkelen, dan is R een goede taal om te weten. Hiermee kunt u ook gegevens manipuleren en grafisch weergeven.

Als onderdeel van hun Data Science Specialization-programma, biedt Coursera een cursus over R die je niet alleen leert hoe je programmeert in de taal, maar ook uitlegt hoe je deze kunt toepassen in de context van data science / analyse.

Taal 2: SAS

Net als R wordt SAS voornamelijk gebruikt voor statistische analyse. Het is een krachtig hulpmiddel om de gegevens van databases en spreadsheets om te zetten in leesbare formaten (zoals HTML- en PDF-documenten) en de meer visuele tabellen en grafieken.

Oorspronkelijk ontwikkeld door academische onderzoekers, is het uitgegroeid tot een van de meest populaire analytische tools wereldwijd voor bedrijven en organisaties van alle soorten. Het is meer een soort software van grote bedrijven en wordt meestal niet gebruikt door kleinere bedrijven of individuen die alleen werken.

Hulpbronnen voor het leren van SAS worden vermeld in dit document.

De taal is niet open source, dus u kunt uzelf waarschijnlijk niet gratis lesgeven.

Taal 3: Python

Hoewel R en SAS in de analytische wereld het vaakst worden beschouwd als "de grote twee", is Python onlangs ook een mededinger geworden. Een van de belangrijkste voordelen is de grote verscheidenheid aan bibliotheken (bijvoorbeeld Panda's, NumPy, SciPi, enz.) En statistische functies.

Omdat Python (net als R) een open-sourcetaal is, worden updates er snel aan toegevoegd. (Bij gekochte programma's zoals SAS moet je wachten op de volgende versieversie.)

Een andere factor om te overwegen is dat Python misschien het gemakkelijkst te leren is, vanwege de eenvoud en de brede beschikbaarheid van cursussen en bronnen erop. Deze website is een geweldige plek om te beginnen.

U vindt hier ook een vollediger lijst met leermaterialen van Python.

Taal 4: SQL

Tot nu toe hebben we naar talen gekeken die in dezelfde familie zijn en (min of meer) dezelfde functies hebben. SQL, dat staat voor "Structured Query Language," is waar dat verandert. Deze taal heeft niets te maken met statistieken; het richt zich op het verwerken van informatie in relationele databases.

Het is de meest gebruikte databasetaal en is open source, dus aspirant-datawetenschappers mogen dit zeker niet overslaan.

Learning SQL moet u geschikt maken om SQL-databases te maken, de gegevens erin te beheren en relevante functies te gebruiken. Udemy biedt een training die alle basisvaardigheden omvat en vrij snel en pijnloos kan worden voltooid.

Conclusie

U moet waarschijnlijk minimaal SQL leren en ten minste één van de statistiektalen kiezen. Maar als u de tijd heeft (en in het geval van SAS, geld) en echt wilt werken, is er niets dat u niet alle vier kunt leren!

Haast je niet, krijg veel oefening, verbeter je vaardigheden en geniet van de werkzekerheid.