Გსურთ გახდეთ მონაცემთა მეცნიერი? ვისწავლოთ ერთი ამ ენებზე

მიიღე წინ მონაცემთა მეცნიერებებში ამ მომგებიანი ენების შესწავლით

ყველას სურს, რომ მათი კარიერა მაღალი მოთხოვნა იყოს, რადგან მოთხოვნა დიდ ანაზღაურებას ითხოვს და სამუშაო არ არის. ამ დღეებში, დიდი მონაცემთა სივრცე ამ სახის დასაქმებასთან ერთად ბრწყინავს, რადგან ყველა ზომის კომპანიამ უნდა შეაგროვოს და გაანალიზოს ინფორმაცია, რათა გადაწყვეტილებებისა და პროგნოზების ჩატარება (და შედეგები).

ეს ზუსტად ისაა, რაც მონაცემთა მეცნიერებმა გააკეთეს: აღმოაჩინონ ინფორმაცია, გააკეთონ კავშირები, შექმნან მონაცემთა ვიზუალიზაცია და დაეხმარონ კომპანიებს ეფექტურად.

და მნიშვნელოვანია, რომ პროგრამირების ენა სწორად იქნას გაგებული, სტატისტიკური მონაცემების ინტერპრეტაციასა და მონაცემთა ბაზებთან მუშაობისთვის აუცილებელია.

KDNuggets- ის მონაცემებით, მონაცემთა მეცნიერთა 91% იყენებს შემდეგ ენებს.

ენა 1: რ

R არის სტატისტიკურად ორიენტირებული ენა მონაცემთა მაღაროელთა შორის პოპულარობით. ეს არის ღია, ობიექტზე ორიენტირებული S- ის განხორციელება და არ არის რთული სწავლა.

თუ გსურთ ისწავლონ, თუ როგორ უნდა განვითარდეს სტატისტიკური პროგრამა, R არის კარგი ენა ვიცი. იგი ასევე გაძლევთ საშუალებას მანიპულირება და გრაფიკული ჩვენება მონაცემები.

მათი მონაცემთა მეცნიერების სპეციალიზაციის პროგრამის ფარგლებში Coursera გთავაზობთ R- ს კლასს, რომელიც არა მარტო გვასწავლის, თუ როგორ უნდა გამოვიყენოთ პროგრამა ენაზე, არამედ ისიც განაგრძობს, თუ როგორ გამოიყენოს იგი მონაცემთა მეცნიერების / ანალიზის კონტექსტში.

ენა 2: SAS

R- ის მსგავსად, SAS ძირითადად გამოიყენება სტატისტიკური ანალიზისთვის. ეს არის ძლიერი ინსტრუმენტი მონაცემთა ბაზებისა და ცხრილების მონაცემების იკითხება ფორმატში (HTML და PDF დოკუმენტების მსგავსად), ასევე უფრო ვიზუალური ცხრილებისა და გრაფიკების გადატანისთვის.

თავდაპირველად მიერ შემუშავებული აკადემიური მკვლევარები, გახდა ერთ ერთი ყველაზე პოპულარული ანალიტიკა ინსტრუმენტები მსოფლიოში კომპანიებისა და ორგანიზაციების ყველა სახის. ეს უფრო დიდი კორპორაციული ტიპის პროგრამული უზრუნველყოფა და არ გამოიყენება, როგორც მცირე კომპანიები ან კერძო პირები მუშაობენ საკუთარი.

SAS- ის სასწავლო რესურსები მოცემულია ამ დოკუმენტში .

ენა არ არის ღია წყარო, ასე რომ, სავარაუდოდ ვერ შეძლებს სწავლა უფასოდ.

ენა 3: პითონი

მიუხედავად იმისა, რომ R და SAS ყველაზე ხშირად ფიქრობენ როგორც "დიდი ორი" ანალიტიკა სამყაროში, Python ცოტა ხნის წინ კონკურენტი გახდა. ერთ-ერთი მისი ძირითადი აღმავლობაა ბიბლიოთეკების მრავალფეროვნებაზე (მაგ. პანდა, ნუმი, SciPi და ა.შ.) და სტატისტიკური ფუნქციები.

მას შემდეგ, რაც Python (როგორიცაა R) არის ღია ენა, განახლებები დაემატება მას სწრაფად. (შეძენილი პროგრამებით, როგორიცაა SAS, თქვენ უნდა დაველოდოთ მომდევნო ვერსიის გათავისუფლებას.)

კიდევ ერთი ფაქტორი განიხილავს არის ის, რომ პითონი ალბათ ყველაზე ადვილია სწავლა, იმის გამო, რომ მისი სიმარტივის და ფართო ხელმისაწვდომობის კურსები და რესურსები მასზე. ეს საიტი დიდი ადგილია.

აქვე შეგიძლიათ იპოვოთ Python- ის სასწავლო მასალის სრული სია.

ენა 4: SQL

ჯერჯერობით ჩვენ ვხედავთ იმ ენებს, რომლებიც ერთსა და იმავე ოჯახში არიან და მეტ-ნაკლებად აქვთ იგივე ფუნქციები. SQL, რომელიც დგას "სტრუქტურირებულ შეკითხვის ენაზე", სადაც არის ეს ცვლილებები. ამ ენაზე არაფერი აქვს სტატისტიკასთან; იგი ყურადღებას ამახვილებს ინფორმაცია მონაცემთა ბაზებთან დაკავშირებით.

ეს ყველაზე ფართოდ გამოიყენება მონაცემთა ბაზის ენა და ღიაა წყარო, რის გამოც მონაცემები მეცნიერები აუცილებლად არ უნდა გამოტოვოთ.

სწავლის SQL უნდა შეიქმნას თქვენ შექმნა SQL მონაცემთა ბაზები, მართოთ მონაცემები მათ ფარგლებში, და გამოიყენოს შესაბამისი ფუნქციები. უდემი გთავაზობთ ტრეინინგს, რომელიც მოიცავს ყველა საფუძველს და შეიძლება სწრაფად და უმტკივნეულოდ დასრულდეს.

დასკვნა

მინიმუმ, ალბათ უნდა ვისწავლოთ SQL და აირჩიოს მინიმუმ ერთი სტატისტიკა ენებზე. მაგრამ თუ თქვენ გაქვთ დრო (და SAS- ის შემთხვევაში, ფულით) და ნამდვილად გსურთ თქვენი მარკეტინგისთვის, არაფერია იმის თქმა, რომ ვერ გაიგე ყველა ოთხი!

არ გამოიქცევიან, მიიღე უამრავი პრაქტიკა, აიმაღლე შენი უნარ-ჩვევები და დაისვენოთ სამუშაოს უსაფრთხოებაზე.