Γλώσσες για να γίνετε μάνατζερ δεδομένων

Όλοι θέλουν την καριέρα τους να είναι σε μεγάλη ζήτηση - επειδή η ζήτηση μεταφράζεται σε μεγάλη αμοιβή και δεν υπάρχει έλλειψη εργασίας. Αυτές τις μέρες, ο μεγάλος χώρος δεδομένων γεμίζει με αυτό το είδος απασχόλησης, καθώς οι επιχειρήσεις όλων των μεγεθών πρέπει να συλλέγουν και να αναλύουν πληροφορίες για να λαμβάνουν αποφάσεις και προβλέψεις (και να έχουν αποτελέσματα).

Αυτό ακριβώς κάνουν οι επιστήμονες δεδομένων: ανακαλύπτουν πληροφορίες, κάνουν συνδέσεις, δημιουργούν οπτικοποιήσεις δεδομένων και βοηθούν τις εταιρείες να λειτουργούν αποτελεσματικά. Η διεξοδική κατανόηση των σωστών γλωσσών προγραμματισμού είναι απαραίτητη για την ερμηνεία των στατιστικών στοιχείων και την επεξεργασία των βάσεων δεδομένων.

Σύμφωνα με το KDnuggets, το 91% των επιστημόνων δεδομένων χρησιμοποιεί τις ακόλουθες τέσσερις γλώσσες.

Γλώσσα 1: R

Το R είναι μια γλώσσα με γνώμονα τις στατιστικές που είναι δημοφιλής μεταξύ των ανθρακωρύχων δεδομένων. Πρόκειται για μια εφαρμογή ανοικτού κώδικα, αντικειμενοστραφής εφαρμογή του S, και δεν είναι υπερβολικά δύσκολο να μάθει.

Αν θέλετε να μάθετε πώς να αναπτύξετε στατιστικό λογισμικό, το R είναι μια καλή γλώσσα που πρέπει να ξέρετε. Σας επιτρέπει επίσης να χειριστείτε και να προβάλετε γραφικά τα δεδομένα.

Στο πλαίσιο του προγράμματος Data Science Specialization, το Coursera προσφέρει μια τάξη στο R που όχι μόνο σας διδάσκει πώς να προγραμματίσετε στη γλώσσα αλλά και πώς να την εφαρμόσετε στο πλαίσιο της επιστήμης / ανάλυσης δεδομένων.

Γλώσσα 2: SAS

Όπως το R, το SAS χρησιμοποιείται κυρίως για στατιστική ανάλυση. Είναι ένα ισχυρό εργαλείο για τη μετατροπή των δεδομένων από βάσεις δεδομένων και υπολογιστικών φύλλων σε μορφές που μπορούν να διαβαστούν (όπως έγγραφα HTML και PDF) καθώς και οι πιό οπτικοί πίνακες και γραφήματα.

Αρχικά αναπτύχθηκε από ακαδημαϊκούς ερευνητές, έχει γίνει ένα από τα πιο δημοφιλή εργαλεία ανάλυσης παγκοσμίως για εταιρείες και οργανισμούς κάθε είδους. Πρόκειται περισσότερο για ένα μεγάλο είδος λογισμικού εταιρειών και δεν χρησιμοποιείται συνήθως από μικρότερες εταιρείες ή άτομα που εργάζονται μόνοι τους.

Οι πόροι για τη μάθηση του SAS παρατίθενται σε αυτό το έγγραφο. Η γλώσσα δεν είναι ανοιχτού κώδικα, επομένως πιθανώς δεν θα μπορείτε να διδάξετε τον εαυτό σας δωρεάν.

Γλώσσα 3: Python

Παρόλο που το R και το SAS θεωρούνται συνήθως ως "τα μεγάλα δύο" στον κόσμο της ανάλυσης, η Python έχει γίνει πρόσφατα και υποψήφιος. Ένα από τα βασικά πλεονεκτήματα της είναι η μεγάλη ποικιλία βιβλιοθηκών (π.χ. Pandas, NumPy, SciPi κ.λπ.) και στατιστικές λειτουργίες.

Δεδομένου ότι η Python (όπως το R) είναι μια γλώσσα ανοιχτού κώδικα, προστίθενται ενημερώσεις σε αυτήν γρήγορα. (Με αγορασμένα προγράμματα όπως το SAS, πρέπει να περιμένετε την επόμενη έκδοση.)

Ένας άλλος παράγοντας που πρέπει να λάβουμε υπόψη είναι ότι η Python είναι ίσως η πιο εύκολη για μάθηση, λόγω της απλότητας της και της ευρείας διαθεσιμότητας μαθημάτων και πόρων σε αυτήν. Ο ιστότοπος LearnPython είναι ένα εξαιρετικό μέρος για να ξεκινήσετε.

Μπορείτε επίσης να βρείτε μια πληρέστερη λίστα με τα εκπαιδευτικά υλικά της Python.

Γλώσσα 4: SQL

Μέχρι στιγμής εξετάζουμε γλώσσες που ανήκουν στην ίδια οικογένεια και (περισσότερο ή λιγότερο) έχουν τις ίδιες λειτουργίες. Το SQL, το οποίο σημαίνει "δομημένη γλώσσα ερωτήματος", είναι εκεί που αλλάζει. Αυτή η γλώσσα δεν έχει καμία σχέση με τα στατιστικά στοιχεία. επικεντρώνεται στη διαχείριση πληροφοριών σε σχεσιακές βάσεις δεδομένων.

Είναι η πιο διαδεδομένη γλώσσα της βάσης δεδομένων και είναι ανοικτού κώδικα, έτσι οι επίδοξοι επιστήμονες δεδομένων σίγουρα δεν πρέπει να το παρακάμψουν.

Η μάθηση SQL πρέπει να σας εξοπλίσει για τη δημιουργία βάσεων δεδομένων SQL, τη διαχείριση των δεδομένων μέσα σε αυτά και τη χρήση σχετικών λειτουργιών. Το Udemy προσφέρει ένα εκπαιδευτικό πρόγραμμα που καλύπτει όλα τα βασικά και μπορεί να ολοκληρωθεί αρκετά γρήγορα και ανώδυνα.

συμπέρασμα

Τουλάχιστον, θα πρέπει να μάθετε πιθανώς SQL και να επιλέξετε τουλάχιστον μία από τις γλώσσες των στατιστικών. Αλλά αν έχετε το χρόνο (και στην περίπτωση της SAS, τα χρήματα) και θέλουν πραγματικά να επωφεληθούν από την εμπορευσιμότητά σας, δεν υπάρχει τίποτα να πούμε ότι δεν μπορείτε να μάθετε και τα τέσσερα!

Μην βιάζεστε, να εξασκείτε πολλές πρακτικές, να βελτιώνετε τις ικανότητές σας και να απολαμβάνετε την ασφάλεια της εργασίας.