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Möchten Sie ein Data Scientist werden? Lerne eine dieser Sprachen

Machen Sie sich mit der Datenwissenschaft auf den Weg, indem Sie eine dieser lukrativen Sprachen erlernen

Alle wollen, dass ihre Karriere stark nachgefragt wird - denn die Nachfrage bedeutet hohe Bezahlung und keinen Mangel an Arbeit. Heutzutage ist der große Datenraum voll mit dieser Art von Beschäftigung, da Unternehmen aller Größen Informationen sammeln und analysieren müssen, um Entscheidungen und Vorhersagen zu treffen (und Ergebnisse zu erzielen).

Genau das tun Data Scientists: Informationen entdecken, Verbindungen herstellen, Datenvisualisierungen erstellen und Unternehmen helfen, effizient zu arbeiten. Ein gründliches Verständnis der richtigen Programmiersprachen ist wichtig für die Interpretation von Statistiken und die Arbeit mit Datenbanken.

Laut KDnuggets verwenden 91% der Datenwissenschaftler die folgenden vier Sprachen.

Sprache 1: R

R ist eine statistikorientierte Sprache, die bei Data Minern beliebt ist. Es ist eine Open-Source-, objektorientierte Implementierung von S und ist nicht allzu schwierig zu lernen.

Wenn Sie lernen möchten, wie man statistische Software entwickelt, ist R eine gute Sprache. Sie können Daten auch manipulieren und grafisch darstellen.

Im Rahmen ihres Data Science Specialization-Programms bietet Coursera eine Vorlesung über R an, die Ihnen nicht nur beibringt, wie man in der Sprache programmiert, sondern auch, wie man sie im Kontext der Data Science / Analyse anwendet.

Sprache 2: SAS

Wie R wird SAS hauptsächlich für statistische Analysen verwendet. Es ist ein leistungsstarkes Werkzeug für die Umwandlung der Daten aus Datenbanken und Tabellen in lesbare Formate (wie HTML und PDF-Dokumente) sowie die mehr visuellen Tabellen und Grafiken.

Ursprünglich von akademischen Forschern entwickelt, hat es sich zu einem der beliebtesten Analysetools weltweit für Unternehmen und Organisationen aller Art entwickelt. Es handelt sich eher um eine große Art von Unternehmenssoftware und wird normalerweise nicht von kleineren Unternehmen oder Einzelpersonen verwendet, die alleine arbeiten.

Ressourcen zum Lernen von SAS sind in diesem Dokument aufgeführt. Die Sprache ist nicht Open-Source, so dass Sie wahrscheinlich nicht in der Lage sind, sich kostenlos zu unterrichten.

Sprache 3: Python

Obwohl R und SAS am häufigsten als "die Großen Zwei" in der Analytik-Welt gelten, ist Python seit kurzem auch ein Anwärter. Eine seiner Hauptvorteile ist die große Auswahl an Bibliotheken (zB Pandas, NumPy, SciPi usw.) und statistischen Funktionen.

Da Python (wie R) eine Open-Source-Sprache ist, werden Updates schnell hinzugefügt. (Bei gekauften Programmen wie SAS müssen Sie auf die nächste Version warten.)

Ein weiterer zu berücksichtigender Faktor ist, dass Python aufgrund seiner Einfachheit und der großen Verfügbarkeit von Kursen und Ressourcen vielleicht am einfachsten zu erlernen ist. Diese Website ist ein großartiger Ausgangspunkt.

Hier finden Sie auch eine vollständigere Liste von Python-Lernmaterialien.

Sprache 4: SQL

Bisher haben wir uns Sprachen angesehen, die zur selben Familie gehören und (mehr oder weniger) die gleichen Funktionen haben. SQL, das für "Structured Query Language" steht, ändert sich dort. Diese Sprache hat nichts mit Statistik zu tun; Es konzentriert sich auf den Umgang mit Informationen in relationalen Datenbanken.

Es ist die am weitesten verbreitete Datenbanksprache und ist Open Source, so dass aufstrebende Datenwissenschaftler es definitiv nicht überspringen sollten.

Learning SQL sollte Sie in die Lage versetzen, SQL-Datenbanken zu erstellen, die darin enthaltenen Daten zu verwalten und relevante Funktionen zu verwenden. Udemy bietet einen Trainingskurs, der alle Grundlagen abdeckt und relativ schnell und schmerzfrei absolviert werden kann.

Fazit

Sie sollten mindestens SQL lernen und mindestens eine der Statistiksprachen auswählen. Aber wenn Sie die Zeit (und im Falle von SAS, Geld) haben und wirklich zu Ihrer Marktfähigkeit wollen, gibt es nichts zu sagen, Sie können nicht alle vier lernen!

Hetze es nicht, mach viel Übung, verbessere deine Fähigkeiten - und genieße die Arbeitssicherheit.


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