ภาษาในการเป็นผู้เชี่ยวชาญด้านข้อมูล

ทุกคนต้องการอาชีพของพวกเขาในความต้องการสูงเพราะความต้องการแปลเป็นค่าใช้จ่ายที่ดีและไม่มีการขาดแคลนงาน ทุกวันนี้พื้นที่ข้อมูลขนาดใหญ่เต็มไปด้วยการจ้างงานประเภทนี้เนื่องจาก บริษัท ทุกขนาดจำเป็นต้องรวบรวมและวิเคราะห์ข้อมูลเพื่อทำการตัดสินใจและคาดการณ์ (และรับผลลัพธ์)

นั่นคือสิ่งที่นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลทำได้อย่างแม่นยำ: ค้นหาข้อมูลเชื่อมต่อสร้างภาพข้อมูลและช่วยให้ บริษัท ดำเนินงานอย่างมีประสิทธิภาพ และความเข้าใจอย่างถี่ถ้วนเกี่ยวกับภาษาการเขียนโปรแกรมที่ถูกต้องเป็นสิ่งจำเป็นสำหรับการตีความสถิติและการทำงานกับฐานข้อมูล

ตาม KDnuggets 91% ของนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลใช้สี่ภาษาต่อไปนี้

ภาษา 1: R

R เป็นภาษาเชิงสถิติที่เป็นที่นิยมในหมู่นักขุดข้อมูล มันเป็นการใช้งานโอเพนซอร์ซเชิงวัตถุของ S และไม่ยากเกินไปที่จะเรียนรู้

หากคุณต้องการเรียนรู้วิธีการพัฒนาซอฟต์แวร์เชิงสถิติ R เป็นภาษาที่น่าใช้ นอกจากนี้ยังช่วยให้คุณสามารถจัดการและแสดงข้อมูลแบบกราฟิก

ในฐานะที่เป็นส่วนหนึ่งของโปรแกรมความเชี่ยวชาญด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูล Coursera เสนอชั้นเรียน R ที่ไม่เพียง แต่สอนวิธีการเขียนโปรแกรมในภาษา แต่ยังอธิบายถึงวิธีการใช้ในบริบทของวิทยาศาสตร์ข้อมูล / การวิเคราะห์ด้วย

ภาษา 2: SAS

เช่นเดียวกับ R SAS ใช้เป็นหลักในการวิเคราะห์ทางสถิติ เป็นเครื่องมือที่มีประสิทธิภาพสำหรับการแปลงข้อมูลจากฐานข้อมูลและสเปรดชีตเป็นรูปแบบที่อ่านได้ (เช่นเอกสาร HTML และ PDF) รวมถึงตารางและกราฟที่มองเห็นได้มากขึ้น

สร้างสรรค์โดยนักวิจัยทางวิชาการมันได้กลายเป็นหนึ่งในเครื่องมือวิเคราะห์ยอดนิยมทั่วโลกสำหรับ บริษัท และองค์กรทุกประเภท เป็นซอฟต์แวร์ประเภท บริษัท ขนาดใหญ่มากกว่าและโดยทั่วไปแล้วจะไม่ใช้โดย บริษัท ขนาดเล็กหรือบุคคลที่ทำงานด้วยตนเอง

แหล่งข้อมูลสำหรับการเรียนรู้ SAS ระบุไว้ในเอกสารนี้ ภาษาไม่ใช่โอเพ่นซอร์สดังนั้นคุณน่าจะไม่สามารถสอนตัวเองได้ฟรี

ภาษา 3: Python

ถึงแม้ว่า R และ SAS มักถูกมองว่าเป็น“ สองสิ่งที่ใหญ่ที่สุด” ในโลกการวิเคราะห์ แต่ Python ก็กลายเป็นคู่แข่งด้วยเช่นกัน หนึ่งในสิทธิพิเศษหลักคือห้องสมุดที่หลากหลาย (เช่น Pandas, NumPy, SciPi ฯลฯ) และฟังก์ชันทางสถิติ

เนื่องจาก Python (เช่น R) เป็นภาษาโอเพ่นซอร์สการอัปเดตจึงถูกเพิ่มเข้ามาอย่างรวดเร็ว (ด้วยโปรแกรมที่ซื้อมาเช่น SAS คุณต้องรอรุ่นถัดไป)

อีกปัจจัยที่ควรพิจารณาคือ Python อาจจะง่ายที่สุดในการเรียนรู้เนื่องจากความเรียบง่ายและความพร้อมของหลักสูตรและทรัพยากรที่มีอยู่ เว็บไซต์ LearnPython เป็นจุดเริ่มต้นที่ดีเยี่ยม

นอกจากนี้คุณยังสามารถดูรายการสื่อการเรียนรู้ของงูใหญ่ได้อีกด้วย

ภาษา 4: SQL

จนถึงตอนนี้เราได้ดูภาษาที่อยู่ในตระกูลเดียวกันและ (มากหรือน้อย) มีหน้าที่เหมือนกัน SQL ซึ่งย่อมาจาก“ Structured Query Language” เป็นที่ที่การเปลี่ยนแปลงนั้น ภาษานี้ไม่มีอะไรเกี่ยวข้องกับสถิติ มันมุ่งเน้นไปที่การจัดการข้อมูลในฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์

เป็นภาษาฐานข้อมูลที่ใช้กันอย่างแพร่หลายและเป็นโอเพ่นซอร์สดังนั้นนักวิทยาศาสตร์ด้านข้อมูลที่ต้องการไม่ควรข้ามมัน

การเรียนรู้ SQL ควรจัดให้คุณสร้างฐานข้อมูล SQL จัดการข้อมูลภายในและใช้ฟังก์ชันที่เกี่ยวข้อง Udemy เสนอหลักสูตรการฝึกอบรมที่ครอบคลุมพื้นฐานทั้งหมดและสามารถทำให้สำเร็จได้อย่างรวดเร็วและไม่เจ็บปวด

ข้อสรุป

อย่างน้อยที่สุดคุณควรเรียนรู้ SQL และเลือกภาษาสถิติอย่างน้อยหนึ่งภาษา แต่ถ้าคุณมีเวลา (และในกรณีของ SAS, เงิน) และต้องการที่จะขึ้นอยู่กับความสามารถทางการตลาดของคุณจริงๆไม่มีอะไรจะพูดได้ว่าคุณไม่สามารถเรียนรู้ทั้งสี่!

อย่ารีบเร่งฝึกซ้อมเพิ่มพูนทักษะของคุณและสนุกไปกับความปลอดภัยในการทำงาน