Informazioaren zientzian aurrera egiteko, hizkuntza irabazi hauetako bat ikastea
Hori da, hain zuzen ere, datu zientifikoek zer egiten duten: informazioa ezagutu, konexioak egin, datuen bistaratzeak sortu eta enpresei modu eraginkorrean jarduten laguntzeko.
Programazio programazio egokia ulertzeko funtsezkoa da estatistikak interpretatzea eta datu baseekin lan egitea.
KDnuggetsen arabera, datuen zientzilariak% 91ek lau hizkuntza hauek erabiltzen ditu.
Hizkuntza 1: R
R estatistiken bideratutako hizkuntza da, datu meatzarien artean ezaguna. S iturburu irekia eta objektua bideratzen da, eta ez da oso zaila ikasten.
Estatistika-softwarea garatzen ikasi nahi baduzu, R ezaguna da hizkuntza. Gainera, datuak manipulatzeko eta grafikoki bistaratzeko aukera ematen du.
Datuen Zientzia Espezializazio programaren barruan, C-ren klaseak klaseak eskaintzen dizkie R-ri buruz, zeinak ez baitu hizkuntzan programatzen nola irakasten duen, baizik eta datu-zientzien / azterketaren testuinguruan nola aplikatu.
Hizkuntza 2: SAS
R bezala, SAS analisi estatistikoan erabiltzen da batez ere. Datu-baseen eta kalkulu-orrien datuak eraldatzeko tresna indartsua da (HTML eta PDF dokumentuak bezalakoak), baita ikusizko taulak eta grafikoak ere.
Ikertzaile akademikoek jatorriz garatutakoa da, mota guztietako enpresen eta erakundeen mundu mailako azterketa tresna garrantzitsuenetarikoa bilakatu da. Korporazio mota askotako softwarea da, eta ez da normalean enpresa txiki edo partikularrek erabiltzen dutenak.
SAS ikasteko baliabideak dokumentu honetan agertzen dira .
Hizkuntza ez da iturburu irekia, beraz, ziurrenik zuk ez duzu zeure burua irakasteko gai.
Hizkuntza 3: Python
R eta SAS gehienak Analytics munduan "big bi" gisa pentsatzen badituzte ere, Pythonek orain dela gutxi kontratatu egin du. Bere nagusitasun nagusietako bat liburutegi ugari dago (adibidez, Pandas, NumPy, SciPi, eta abar) eta funtzio estatistikoak.
Python (R bezala) iturburu irekiko hizkuntza da, eguneratzeak azkar gehituko zaizkio. (SAS bezalako erositako programekin, bertsioaren hurrengo bertsioa itxaron behar duzu.)
Beste faktore bat kontuan hartu beharra dago Python dela, agian, ikasten errazena, bere sinpletasunagatik eta ikastaro eta baliabideen erabilgarritasun zabala dela eta. Webgune hau hasteko leku bikaina da.
Python ikaskuntza materialen zerrenda osoa ere aurki dezakezu hemen.
Hizkuntza 4: SQL
Orain arte, familia bereko hizkuntzak ikusi ditugu eta (gutxi gorabehera) funtzio berberak dituzte. SQL, hau da, "Kontsulta Estrukturatua Hizkuntza" izenburupean dago. Hizkuntzak estatistikekin zerikusirik ez du. datu-base erlazionaletan informazioa kudeatzeko zentratzen da.
Da gehien erabiltzen den datu-base hizkuntza da eta iturburu irekia da, beraz, datu zientifiko aspirante behin betiko ez luke saltatzeko.
SQL ikasi behar duzu SQL datu-baseak sortzeko, datuak kudeatzeko eta funtzio garrantzitsuak erabil ditzazun. Udemyk oinarriak estaltzen dituen prestakuntza ikastaroa eskaintzen du eta nahiko azkar eta indarrez bete daiteke.
Ondorioa
Gutxienez, ziurrenik SQL ikasi beharko zenuke eta gutxienez estatistikako hizkuntzen artean aukeratu. Baina denbora duzu (eta SAS kasuan, dirua) eta nahi duzun zure merkaturatzeko benetan nahi baduzu, ez dago ezer esan ezin duzula lau guztiak ikasteko!
Ez presarik, lortu praktika asko, trebetasunak gainditu eta laneko segurtasuna gozatu.