Ngôn ngữ để trở thành bậc thầy về khoa học dữ liệu

Mọi người đều muốn sự nghiệp của họ có nhu cầu cao vì nhu cầu chuyển thành lương cao và không thiếu việc làm. Ngày nay, không gian dữ liệu lớn đang tràn ngập loại việc làm đó, vì các công ty thuộc mọi quy mô cần thu thập và phân tích thông tin để đưa ra quyết định và dự đoán (và nhận kết quả).

Đó chính xác là những gì các nhà khoa học dữ liệu làm: khám phá thông tin, tạo kết nối, tạo trực quan hóa dữ liệu và giúp các công ty hoạt động hiệu quả. Và sự hiểu biết thấu đáo về các ngôn ngữ lập trình phù hợp là điều cần thiết để diễn giải số liệu thống kê và làm việc với cơ sở dữ liệu.

Theo KDnuggets, 91% các nhà khoa học dữ liệu sử dụng bốn ngôn ngữ sau.

Ngôn ngữ 1: R

R là một ngôn ngữ định hướng thống kê phổ biến trong số các công cụ khai thác dữ liệu. Đây là một triển khai S hướng đối tượng, nguồn mở và không quá khó để học.

Nếu bạn muốn học cách phát triển phần mềm thống kê, R là một ngôn ngữ tốt để biết. Nó cũng cho phép bạn thao tác và hiển thị dữ liệu đồ họa.

Là một phần của chương trình Chuyên môn Khoa học Dữ liệu của họ, Coursera cung cấp một lớp về R không chỉ dạy bạn cách lập trình bằng ngôn ngữ mà còn hướng dẫn cách áp dụng nó trong bối cảnh khoa học / phân tích dữ liệu.

Ngôn ngữ 2: SAS

Giống như R, SAS được sử dụng chủ yếu để phân tích thống kê. Nó là một công cụ mạnh mẽ để chuyển đổi dữ liệu từ cơ sở dữ liệu và bảng tính thành các định dạng có thể đọc được (như tài liệu HTML và PDF) cũng như các bảng và biểu đồ trực quan hơn.

Được phát triển bởi các nhà nghiên cứu hàn lâm, nó đã trở thành một trong những công cụ phân tích phổ biến nhất trên toàn thế giới cho các công ty và tổ chức thuộc mọi loại hình. Nó có nhiều loại phần mềm của tập đoàn lớn và thường không được sử dụng bởi các công ty nhỏ hơn hoặc các cá nhân tự làm việc.

Tài nguyên cho việc học tập được liệt kê trong tài liệu này. Ngôn ngữ không phải là nguồn mở, do đó bạn có thể sẽ không thể tự dạy mình miễn phí.

Ngôn ngữ 3: Python

Mặc dù R và SAS thường được coi là một trong hai người lớn trong thế giới phân tích, Python gần đây cũng đã trở thành một ứng cử viên. Một trong những đặc quyền chính của nó là rất nhiều thư viện (ví dụ: Pandas, NumPy, SciPi, v.v.) và các chức năng thống kê.

Vì Python (như R) là ngôn ngữ nguồn mở, các bản cập nhật được thêm vào nhanh chóng. (Với các chương trình đã mua như SAS, bạn phải chờ phiên bản phát hành tiếp theo.)

Một yếu tố khác cần xem xét là Python có lẽ dễ học nhất, do tính đơn giản của nó và tính sẵn có của các khóa học và tài nguyên trên đó. Trang web LearnPython là một nơi tuyệt vời để bắt đầu.

Bạn cũng có thể tìm thấy một danh sách đầy đủ hơn các tài liệu học tập Python.

Ngôn ngữ 4: SQL

Cho đến nay, chúng tôi đã xem xét các ngôn ngữ trong cùng một gia đình và (ít nhiều) có cùng chức năng. SQL, viết tắt của Ngôn ngữ truy vấn có cấu trúc, có nghĩa là thay đổi. Ngôn ngữ này không liên quan gì đến thống kê; nó tập trung vào việc xử lý thông tin trong cơ sở dữ liệu quan hệ.

Đây là ngôn ngữ cơ sở dữ liệu được sử dụng rộng rãi nhất và là nguồn mở, vì vậy các nhà khoa học dữ liệu khao khát chắc chắn không nên bỏ qua nó.

Học SQL nên trang bị cho bạn để tạo cơ sở dữ liệu SQL, quản lý dữ liệu trong đó và sử dụng các chức năng có liên quan. Udemy cung cấp một khóa đào tạo bao gồm tất cả các điều cơ bản và có thể được hoàn thành khá nhanh chóng và không đau đớn.

Phần kết luận

Tối thiểu, có lẽ bạn nên học SQL và chọn ít nhất một trong các ngôn ngữ thống kê. Nhưng nếu bạn có thời gian (và trong trường hợp của SAS, tiền) và muốn thực sự phù hợp với khả năng tiếp thị của bạn, thì không có gì để nói bạn có thể học cả bốn!

Don Patrick vội vàng, luyện tập nhiều, trau dồi kỹ năng của bạn và tận hưởng sự an toàn trong công việc.