Бұл табысты тілдердің бірін үйрену арқылы деректер ғылымында алға жылжытыңыз
Деректер ғалымдары дәл осылай істейді: ақпаратты табуға, қосылуға, деректерді визуализациялауға және компаниялардың тиімді жұмыс істеуіне көмектесу.
Сонымен қатар, дұрыс бағдарламалау тілдерін терең түсіну статистиканы түсіндіру және деректер базасымен жұмыс істеу үшін қажет.
KDnuggets мәліметтері бойынша, деректер ғалымдарының 91% келесі төрт тілде жұмыс істейді.
Тіл 1: R
R - деректер шахтерлерінің арасында танымал статистикалық тіл. Бұл S-ның ашық көзі, нысанаға бағдарланған іске асуы және үйрену өте қиын емес.
Егер сіз статистикалық бағдарламалық жасақтаманы қалай дамытатындығын білгіңіз келсе, R - бұл білудің жақсы тілі. Сондай-ақ, деректерді басқаруға және графикалық түрде көрсетуге мүмкіндік береді.
Couriera өздерінің Data Science мамандандыру бағдарламасының бір бөлігі ретінде R тілінде сыныпты ұсынады, ол тек тілде бағдарламалауды ғана үйретіп қана қоймайды, сонымен қатар оны деректер ғылымы / талдау тұрғысынан қалай қолдануға болады.
Тіл 2: SAS
R сияқты, SAS ең алдымен статистикалық талдау үшін пайдаланылады. Бұл дерекқордан және электрондық кестелерден деректерді оқылатын пішімдерге (HTML және PDF құжаттары сияқты), сондай-ақ көбірек визуалды кестелер мен графиктерге түрлендіруге арналған қуатты құрал.
Алғашында академиялық зерттеушілер әзірлеген, ол барлық түрдегі компаниялар мен ұйымдар үшін әлемдегі ең танымал талдау құралдарының бірі болды. Бұл корпорацияның ірі корпоративтік бағдарламалық жасақтамасы болып табылады және әдетте шағын компаниялар немесе жеке тұлғалармен жұмыс жасайтын адамдар пайдаланбайды.
SAS оқу үшін ресурстар осы құжатта көрсетілген .
Тіл ашық дереккөз емес, сіз өзіңізді тегін үйрете алмайсыз.
Тіл 3: Python
Дегенмен R және SAS аналитикалық әлемдегі «үлкен екі» деп ойлайды, бірақ Python жақында да қарсылас болды. Оның басты ерекшеліктерінің бірі - кітапханалардың кең ауқымы (мысалы, Pandas, NumPy, SciPi және т.б.) және статистикалық функциялар.
Python (R сияқты) ашық көзі болып табылатындықтан, жаңартулар оған тез қосылады. (SAS сияқты сатып алынған бағдарламаларда сіз келесі нұсқаны шығаруды күтуіңіз керек.)
Қарастырудың тағы бір факторы - Python-тің қарапайымдылығы мен курстары мен ресурстарының қолжетімділігі арқасында үйрену оңай. Бұл сайт бастау үшін тамаша орын.
Сіз сондай-ақ Python оқу материалдарының толық тізімін таба аласыз.
Тіл 4: SQL
Әлі күнге дейін біз бір отбасында тұратын және (сол немесе басқа да) бірдей функцияларға ие тілдерді қарадық. «Structured Query Language» дегенді білдіретін SQL - бұл өзгеретін жер. Бұл тіл статистикамен ешқандай қатысы жоқ; ол реляциялық деректер базасында ақпаратты өңдеуге баса назар аударады.
Бұл дерекқордың ең кең таралған тілі және ашық дерек көзі болып табылады, сондықтан ғаламдық деректерді ғалымдар оны өткізіп алмауы керек.
Learning SQL сізді SQL дерекқорларын жасауға, олардағы деректерді басқаруға және тиісті функцияларды пайдалануға мүмкіндік береді. Udemy барлық негіздерді қамтитын және өте тез және ауыртпалықсыз аяқталуы мүмкін оқу курсын ұсынады.
Қорытынды
Ең болмағанда, SQL білуіңіз керек және статистиканың кем дегенде бір тілін таңдауыңыз керек. Бірақ егер сізде уақыт (және SAS, ақша) бар болса және өзіңіздің нарықтық қабілетіңізге шынымен де жетуге тырыссаңыз, онда сіз барлық төрт нәрсені біле алмайтыныңыз туралы ештеңе жоқ!
Оған шабуыл жасамаңыз, көп тәжірибе жинаңыз, өзіңіздің дағдыларыңызды жетілдіріңіз және жұмыс қауіпсіздігімен рақаттаныңыз.