Lingue per diventare un Master in Data Science

Tutti vogliono che la loro carriera sia molto richiesta, perché la domanda si traduce in una grande paga e in mancanza di lavoro. In questi giorni, il grande spazio dati è pieno di quel tipo di lavoro, poiché le aziende di tutte le dimensioni devono raccogliere e analizzare le informazioni per prendere decisioni e previsioni (e ottenere risultati).

Questo è esattamente ciò che fanno gli scienziati: scoprire informazioni, creare connessioni, creare visualizzazioni di dati e aiutare le aziende a operare in modo efficiente. E una conoscenza approfondita dei giusti linguaggi di programmazione è essenziale per interpretare le statistiche e lavorare con i database.

Secondo KDnuggets, il 91% degli scienziati di dati utilizza le seguenti quattro lingue.

Lingua 1: R

R è una lingua orientata alla statistica popolare tra i minatori di dati. È un'implementazione open source, orientata agli oggetti di S, e non è eccessivamente difficile da imparare.

Se vuoi imparare come sviluppare software statistico, R è un buon linguaggio per saperlo. Permette anche di manipolare e visualizzare graficamente i dati.

Come parte del loro programma di specializzazione in Data Science, Coursera offre un corso su R che non solo ti insegna come programmare nella lingua, ma anche come applicarlo nel contesto della scienza / analisi dei dati.

Lingua 2: SAS

Come R, SAS viene utilizzato principalmente per l'analisi statistica. È un potente strumento per trasformare i dati da database e fogli di calcolo in formati leggibili (come documenti HTML e PDF) e tabelle e grafici più visivi.

Originariamente sviluppato da ricercatori universitari, è diventato uno degli strumenti di analisi più diffusi in tutto il mondo per aziende e organizzazioni di ogni tipo. È più di un grande tipo di software di società e non è in genere utilizzato da piccole aziende o individui che lavorano da soli.

Le risorse per l'apprendimento di SAS sono elencate in questo documento. La lingua non è open source, quindi probabilmente non sarai in grado di insegnare gratuitamente.

Lingua 3: Python

Sebbene R e SAS siano più comunemente pensati come "i due grandi" nel mondo dell'analisi, anche Python è diventato di recente un concorrente. Uno dei suoi vantaggi principali è la sua ampia varietà di librerie (ad esempio Pandas, NumPy, SciPi, ecc.) E funzioni statistiche.

Poiché Python (come R) è un linguaggio open-source, gli aggiornamenti vengono aggiunti rapidamente. (Con i programmi acquistati come SAS, devi aspettare la versione successiva.)

Un altro fattore da considerare è che Python è forse il più facile da imparare, grazie alla sua semplicità e all'ampia disponibilità di corsi e risorse su di esso. Il sito Web LearnPython è un ottimo punto di partenza.

Puoi anche trovare un elenco più completo dei materiali di apprendimento Python.

Lingua 4: SQL

Finora abbiamo esaminato lingue appartenenti alla stessa famiglia e (più o meno) hanno le stesse funzioni. SQL, che sta per "Structured Query Language", è dove cambia. Questa lingua non ha nulla a che fare con le statistiche; si concentra sulla gestione delle informazioni nei database relazionali.

È il linguaggio di database più utilizzato ed è open source, quindi aspiranti scienziati di dati non dovrebbero assolutamente ignorarlo.

L'apprendimento di SQL dovrebbe fornire la possibilità di creare database SQL, gestire i dati al loro interno e utilizzare le funzioni pertinenti. Udemy offre un corso di formazione che copre tutte le basi e può essere completato abbastanza rapidamente e senza dolore.

Conclusione

Come minimo, dovresti probabilmente imparare SQL e scegliere almeno una delle lingue delle statistiche. Ma se hai tempo (e nel caso di SAS, soldi) e vuoi davvero arrivare alla tua commerciabilità, non c'è niente da dire che non puoi imparare tutti e quattro!

Non affrettarti, fai molta pratica, affina le tue abilità e goditi la sicurezza del lavoro.