Ushbu foydali tillardan birini o'rganib, ma'lumotlarni ilm-fan sohasida oldinga boring
Ma'lumotlar olimlari shunday ma'lumotga egalar: ma'lumotni kashf qilish, ulanishlarni yaratish, ma'lumotlarni ko'rib chiqish va kompaniyalarning samarali ishlashiga yordam berish.
Statistikani izohlash va ma'lumotlar bazalari bilan ishlash uchun to'g'ri dasturlash tillarini chuqur tushunish muhimdir.
KDnuggets ga ko'ra, ma'lumot olimlarining 91% quyidagi to'rtta tildan foydalanadi.
Til 1: R
R ma'lumotlar shaxtalari orasida mashhur bo'lgan statistikaga asoslangan tildir. Bu ochiq-oydin manba, ob'ektga yo'naltirilgan Sni amalga oshirish va o'rganish juda qiyin emas.
Agar statistik dasturiy ta'minotni qanday ishlab chiqish kerakligini bilmoqchi bo'lsangiz, R biladigan yaxshi tildir. Bundan tashqari, ma'lumotlarni manipulyatsiya qilish va grafik ravishda ko'rsatish imkonini beradi.
Data Science Specialization dasturining bir qismi sifatida Coursera R tilida sinfni taklif qiladi, bu nafaqat tilda dasturlashni o'rgatibgina qolmay, balki ma'lumotlarni bilim / tahlil qilish nuqtai nazaridan qanday qo'llanilishini ham o'z ichiga oladi.
Til 2: SAS
R kabi SAS asosan statistik tahlil uchun ishlatiladi. Ma'lumotlar bazasidan va elektron jadvallardan ma'lumotlarni o'qiladigan formatlarga (masalan, HTML va PDF hujjatlari), shuningdek, ingl. Jadvallar va grafikalarni o'zgartiradigan kuchli vosita.
Dastlab akademik tadqiqotchilar tomonidan ishlab chiqilgan bo'lib, u har qanday kompaniyalar va tashkilotlar uchun butun dunyo bo'ylab eng mashhur tahlil vositalaridan biriga aylandi. Bu katta korporativ turdagi dasturiy ta'minot va odatda kichik kompaniyalar yoki shaxsiy ishlaydigan shaxslar tomonidan foydalanilmaydi.
SASni o'rganish uchun resurslar ushbu hujjatda keltirilgan .
Til ochiq manba emas, shuning uchun ehtimol siz o'zingizni bepul ta'lim bera olmaysiz.
Til 3: Python
R va SAS ko'pincha analitik dunyoda "katta ikki" deb hisoblansa-da, Python yaqinda raqibga aylandi. Uning asosiy hissiyotlaridan biri - kutubxonalar (masalan, Pandas, NumPy, SciPi va boshqalar) va statistik vazifalar.
Python (R kabi) ochiq manba koddir, yangilanishlar tezda unga qo'shiladi. (SAS kabi sotib olingan dasturlar bilan keyingi versiya versiyasini kutish kerak.)
Ko'rib chiqishimiz kerak bo'lgan yana bir omil - Pythonni soddaligi va kurslar va resurslar kengligi tufayli o'rganishning eng oson yo'li. Ushbu sayt boshlash uchun ajoyib joy.
Bundan tashqari, Python o'quv materiallarining to'liq ro'yxatini topishingiz mumkin.
Til 4: SQL
Hozircha biz bir xil oilada bo'lgan va (ko'p yoki kam) bir xil funktsiyaga ega bo'lgan tillarni ko'rib chiqdik. "Strukturalangan so'rovlar tili" degan ma'noni anglatuvchi SQL bu o'zgaruvchan joy. Bu tilning statistika bilan aloqasi yo'q; axborotni ma'lumotlar bilan ishlash bo'yicha ma'lumotlar bazasida ishlashga qaratadi.
Bu eng keng tarqalgan ma'lumotlar bazasi tili va ochiq manba hisoblanadi, shuning uchun aspirantlar ma'lumot olimlari buni aniq o'tkazmasliklari kerak.
SQLni o'rganish sizni SQL ma'lumotlar bazalarini yaratish, ulardagi ma'lumotlarni boshqarish va tegishli funktsiyalardan foydalanish uchun jihozlashi kerak. Udemy barcha asoslarni qamrab olgan va juda tez va og'riqsiz tarzda tugatilishi mumkin bo'lgan trening kursini taklif etadi.
Xulosa
Eng kamida siz SQLni o'rganishingiz va statistika tillaridan kamida bittasini tanlashingiz kerak. Lekin vaqt (va SAS, pul) bo'lsa va sizning savdolashuvingiz uchun chindan ham sizning xohishingizga ega bo'lsa, unda to'rt narsani o'rgana olmaysiz degani yo'q!
Bunga shoshilmang, ko'plab amaliy mashqlarni bajaring, mahoratingizni oshiring va ish xavfsizligidan bahramand bo'ling.