Kielet, joista tulee tietotieteen maisteri

Jokainen haluaa, että heidän uransa on suuri kysyntä, koska kysyntä merkitsee suurta palkkaa ja työn puutetta. Nykyään suuri tietotila on täynnä tällaista työtä, koska kaiken kokoisten yritysten on kerättävä ja analysoitava tietoja päätöksenteon ja ennusteiden tekemiseksi (ja tulosten saamiseksi).

Tämä on juuri sitä, mitä tiedemiehet tekevät: löytää tietoa, luoda yhteyksiä, luo datan visualisointeja ja auttaa yrityksiä toimimaan tehokkaasti. Ja oikean ohjelmointikielen perusteellinen ymmärtäminen on välttämätöntä tilastojen tulkinnassa ja tietokantojen käsittelyssä.

KDnuggetsin mukaan 91% tiedemiehistä käyttää seuraavia neljää kieltä.

Kieli 1: R

R on tilastokeskeinen kieli, joka on suosittu tietojen kaivostyöläisten keskuudessa. Se on S: n avoimen lähdekoodin, objektikohtainen toteutus, eikä sitä ole liian vaikea oppia.

Jos haluat oppia kehittämään tilastollisia ohjelmistoja, R on hyvä kieli. Sen avulla voit myös käsitellä ja graafisesti näyttää tietoja.

Osana tietojenkäsittelyn erikoistumisohjelmaa Coursera tarjoaa luokkansa R: lle, joka ei ainoastaan ​​opettaa sinulle, miten ohjelmoidaan kielellä, vaan myös siitä, miten sitä voidaan soveltaa tietotieteen / analyysin yhteydessä.

Kieli 2: SAS

R: n tapaan SAS: ää käytetään ensisijaisesti tilastolliseen analyysiin. Se on tehokas työkalu tietokantojen ja laskentataulukoiden tietojen muuttamiseksi luettaviksi (kuten HTML- ja PDF-dokumenteiksi) sekä visuaaliset taulukot ja kaaviot.

Alun perin akateemisten tutkijoiden kehittämä, se on tullut yksi suosituimmista analyyttisistä työkaluista kaikkialla maailmassa yrityksille ja organisaatioille. Se on enemmän suuryritystyyppistä ohjelmistoa eikä sitä yleensä käytä pienempiä yrityksiä tai henkilöitä, jotka työskentelevät yksin.

Tässä asiakirjassa luetellaan resurssit SAS: n oppimiseksi. Kieli ei ole avoin lähde, joten et todennäköisesti pysty opettamaan itseäsi ilmaiseksi.

Kieli 3: Python

Vaikka R ja SAS ovat yleisimmin ajateltuna "suurista kahdesta" analyyttisessä maailmassa, Python on viime aikoina tullut myös kilpailija. Yksi sen tärkeimmistä etuista on sen laaja kirjastojen valikoima (esim. Pandas, NumPy, SciPi jne.) Ja tilastotoiminnot.

Koska Python (kuten R) on avoimen lähdekoodin kieli, päivitykset lisätään siihen nopeasti. (Kun ostetut ohjelmat, kuten SAS, sinun on odotettava seuraavan version julkaisua.)

Toinen tekijä, joka on otettava huomioon, on se, että Python on ehkä helpoin oppia, koska se on yksinkertaisuus ja kurssien ja resurssien laaja saatavuus. LearnPython-sivusto on hyvä paikka aloittaa.

Löydät myös täydellisen luettelon Python-oppimateriaaleista.

Kieli 4: SQL

Toistaiseksi olemme etsineet kieliä, jotka ovat samassa perheessä ja joilla on enemmän tai vähemmän samoja toimintoja. SQL, joka tarkoittaa "strukturoitua kyselykieliä", muuttuu. Tällä kielellä ei ole mitään tekemistä tilastojen kanssa; Siinä keskitytään käsittelemään tietoja relaatiotietokannoissa.

Se on yleisimmin käytetty tietokantakieli ja se on avoimen lähdekoodin, joten pyrkivien tietojen tutkijoiden ei pitäisi varmasti ohittaa sitä.

SQL-oppimisen avulla voit luoda SQL-tietokantoja, hallita niiden sisällä olevia tietoja ja käyttää asiaankuuluvia toimintoja. Udemy tarjoaa koulutuksen, joka kattaa kaikki perusasiat ja joka voidaan suorittaa melko nopeasti ja kivuttomasti.

johtopäätös

Vähintään sinun pitäisi todennäköisesti oppia SQL ja valita vähintään yksi tilastokielistä. Mutta jos sinulla on aikaa (ja SAS: n tapauksessa rahaa) ja haluat todellakin markkinoida, ei ole mitään sanottavaa, ettet voi oppia kaikkia neljää!

Älä kiirehdi sitä, hanki paljon harjoituksia, hioa taitojasi ja nauti työturvallisuudesta.