لغات لتصبح ماجستير علوم البيانات

الجميع يرغبون في أن تكون حياتهم المهنية في ارتفاع الطلب لأن الطلب يترجم إلى أجور كبيرة ولا يوجد نقص في العمل. في هذه الأيام، مساحة البيانات الكبيرة مليئة بهذا النوع من العمل، حيث تحتاج الشركات من جميع الأحجام إلى جمع وتحليل المعلومات من أجل اتخاذ القرارات والتنبؤات (والحصول على النتائج).

هذا بالضبط ما يفعله علماء البيانات: اكتشاف المعلومات، وإجراء اتصالات، وإنشاء تصورات البيانات، ومساعدة الشركات على العمل بكفاءة.

والفهم الدقيق للغات البرمجة الصحيحة أمر ضروري لتفسير الإحصاءات والعمل مع قواعد البيانات.

وفقا ل كنوجيتس، 91٪ من علماء البيانات تستخدم اللغات الأربع التالية.

اللغة 1: R

R هي لغة ذات توجه إحصائي مشهورة بين عمال المناجم. وهو مفتوح المصدر، وجوه المنحى تنفيذ S، وليس من الصعب بشكل مفرط للتعلم.

إذا كنت تريد أن تتعلم كيفية تطوير البرمجيات الإحصائية، R هو لغة جيدة لمعرفة. كما أنه يسمح لك لمعالجة وعرض البيانات بيانيا.

كجزء من برنامج تخصص علوم البيانات، كورسيرا يقدم فئة على R لا يعلمك فقط كيفية البرمجة في اللغة ولكن أيضا يذهب أكثر من كيفية تطبيقه في سياق علم البيانات / التحليل.

اللغة 2: ساس

مثل R، ساس يستخدم أساسا للتحليل الإحصائي. انها أداة قوية لتحويل البيانات من قواعد البيانات وجداول البيانات إلى أشكال قابلة للقراءة (مثل هتمل ووثائق بدف) فضلا عن الجداول والرسوم البيانية أكثر البصرية.

تم تطويره أصلا من قبل الباحثين الأكاديميين، فقد أصبح واحدا من أدوات التحليل الأكثر شعبية في جميع أنحاء العالم للشركات والمنظمات من جميع الأنواع. انها أكثر من نوع شركة كبيرة من البرامج ولا تستخدم عادة من قبل الشركات الصغيرة أو الأفراد الذين يعملون بمفردهم.

مصادر للتعلم ساس مدرجة في هذا المستند.

اللغة ليست مفتوحة المصدر، لذلك من المرجح أنك لن تكون قادرة على تعليم نفسك مجانا.

اللغة 3: بيثون

على الرغم من أن R و ساس يعتقدان بشكل عام بأنها "الكبيران" في عالم التحليلات، إلا أن بيثون أصبحت مؤخرا منافسا أيضا. واحدة من امتيازاتها الرئيسية هي مجموعة واسعة من المكتبات (مثل الباندا، نومبي، سسيبي، الخ) والوظائف الإحصائية.

منذ بيثون (مثل R) هي لغة مفتوحة المصدر، تتم إضافة التحديثات إليها بسرعة. (مع البرامج التي تم شراؤها مثل ساس، عليك أن تنتظر إصدار الإصدار التالي.)

عامل آخر للنظر هو أن بيثون وربما كان أسهل للتعلم، وذلك بسبب بساطته وتوافر واسعة من الدورات والموارد على ذلك. هذا الموقع هو مكان عظيم للبدء.

يمكنك أيضا العثور على قائمة أكمل من مواد التعلم بيثون هنا.

اللغة 4: سكل

حتى الآن كنا ننظر إلى اللغات التي هي في نفس العائلة و (أكثر أو أقل) لها نفس الوظائف. سكل، الذي يقف على "لغة الاستعلام المنظمة"، حيث تلك التغييرات. هذه اللغة لا علاقة لها بالإحصاءات؛ فإنه يركز على التعامل مع المعلومات في قواعد البيانات العلائقية.

وهي لغة قاعدة البيانات الأكثر استخداما، وهي مفتوحة المصدر، لذلك العلماء تطمح البيانات بالتأكيد يجب أن لا تخطي ذلك.

تعلم سكل يجب تجهيز لكم لإنشاء قواعد بيانات سكل، وإدارة البيانات داخلها، واستخدام الوظائف ذات الصلة. أوديمي يقدم دورة تدريبية تغطي جميع الأساسيات ويمكن أن تكتمل بسرعة إلى حد ما ودون ألم.

الاستنتاج

كحد أدنى، ربما يجب أن تتعلم سكل واختيار لغة واحدة على الأقل من لغات الإحصاءات. ولكن إذا كان لديك الوقت (وفي حالة ساس، والمال) وتريد حقا تصل إلى التسويق الخاص بك، لا يوجد شيء أن أقول لا يمكنك أن تتعلم كل أربعة!

لا تتسرع، والحصول على الكثير من الممارسة، وصقل المهارات الخاصة بك، والتمتع الأمن الوظيفي.