Ցանկանում եք դառնալ գիտնական: Սովորեք այս լեզուներից մեկը

Ստացեք առաջադիմական գիտության մեջ, սովորում են այս շահավետ լեզուներից մեկը

Յուրաքանչյուրը ցանկանում է, որ իրենց կարիերան լինի բարձր պահանջարկով, քանի որ պահանջարկը թարգմանում է մեծ վարձատրություն եւ աշխատանքի պակաս: Այս օրերին մեծ տվյալների տարածքն այնպիսի աշխատանքով է, որ բոլոր չափերի ընկերությունները պետք է հավաքեն եւ վերլուծեն տեղեկատվությունը, որպեսզի որոշումներ կայացնեն եւ կանխատեսեն (եւ արդյունքները ստանան):

Դա հենց այն է, ինչ գիտնականները գիտեն, տեղեկություններ են հայտնաբերում, կապեր ստեղծում, տվյալների արտացոլման ձեւավորում եւ օգնում ընկերություններին արդյունավետ աշխատել:

Իսկ ճիշտ ծրագրավորման լեզուների մանրակրկիտ ըմբռնումը կարեւոր է վիճակագրության մեկնաբանման եւ տվյալների բազաների հետ աշխատելու համար:

KDnuggets- ի տվյալներով, տվյալների գիտնականների 91% -ը օգտագործում է հետեւյալ չորս լեզուները:

Լեզուն 1: R

R- տվյալների հանքագործների շրջանում տարածված վիճակագրական ուղղվածություն ունեցող լեզու է: Դա S- ի բաց կոդն է, օբյեկտի վրա հիմնված իրականացումն է եւ չափազանց դժվար է սովորել:

Եթե ​​ցանկանում եք սովորել, թե ինչպես զարգացնել վիճակագրական ծրագրակազմը, R- ը լավ լեզու է իմանալու համար: Այն նաեւ թույլ է տալիս ձեզ շահարկել եւ գրաֆիկական ցուցադրել տվյալները:

Որպես Data Science Մասնագիտության ծրագրի մի մասը, Coursera- ն առաջարկում է R դասարան, որը ոչ միայն սովորեցնում է, թե ինչպես ծրագրել լեզվով, այլեւ անցնում է այն, թե ինչպես կիրառել այն տվյալների գիտության / վերլուծության համատեքստում:

Լեզուն 2: SAS

R- ի նման SAS- ն հիմնականում օգտագործվում է վիճակագրական վերլուծության համար: Տվյալների տվյալների եւ աղյուսակների տվյալների ընթերցման ձեւերի (HTML- ի եւ PDF- ի փաստաթղթերի), ինչպես նաեւ տեսողական աղյուսակների եւ գրաֆիկների փոխակերպման հզոր գործիք:

Սկզբնապես զարգացած ակադեմիական հետազոտողները դարձել են աշխարհի ամենատարածված վերլուծական գործիքներից մեկը բոլոր տեսակի ընկերությունների եւ կազմակերպությունների համար: Դա ավելին է, քան ծրագրային ապահովման խոշոր կորպորացիան եւ սովորաբար չի օգտագործվում փոքր ընկերությունների կամ անհատների կողմից, որոնք աշխատում են իրենց կողմից:

ՍԱՍ-ի ուսուցման ռեսուրսները նշված են այս փաստաթղթում :

Լեզուն բաց աղբյուր չէ, այնպես որ, հավանաբար, չի կարող ձեզ անվճար ուսուցանել:

Լեզուն 3: Python

Թեեւ R եւ SAS- ը ամենից հաճախ մտածում են որպես «մեծ երկուսի» վերլուծական աշխարհում, վերջերս Python- ը դարձել է նաեւ մրցակից: Նրա հիմնական թիրախներից մեկը գրադարանների լայն բազմազանությունն է (օրինակ, Pandas, NumPy, SciPi եւ այլն) եւ վիճակագրական գործառույթներ:

Քանի որ Python- ը (R- ի նման) բաց կոդով է, թարմացումներն արագորեն ավելացվում են: (SAS- ի ձեռք բերած ծրագրերով դուք պետք է սպասեք հաջորդ տարբերակի թողարկման համար:)

Հաշվի առնելով մեկ այլ գործոն այն է, որ Python- ը թերեւս ամենաարդյունավետն է սովորելու, դրա պարզության եւ դասերի եւ ռեսուրսների առկայության շնորհիվ: Այս կայքը հիանալի վայր է սկսելու համար:

Այստեղ կարող եք գտնել Python- ի ուսումնական նյութերի ամբողջական ցանկը:

Լեզուն 4: SQL

Մինչ այժմ մենք նայում ենք այն լեզուներին, որոնք նույն ընտանիքում են եւ (կամ քիչ) ունեն նույն գործառույթները: SQL- ը, որը հանդես է գալիս «Կառուցվածքային հարցման լեզու», որտեղ այն փոփոխվում է: Այս լեզուն վիճակագրության հետ կապ չունի: այն կենտրոնանում է հարաբերական տվյալների բազայում տեղեկատվության մշակման վրա:

Այն ամենատարածված օգտագործված տվյալների բազայի լեզունն է եւ բաց աղբյուր է, ուստի գիտնականները ձգտում են բաց թողնել այն:

Սովորել SQL- ը պետք է ապահովի ձեզ ստեղծել SQL տվյալների բազա, կառավարել տվյալների ներսում եւ օգտագործել համապատասխան գործառույթները: Udemy- ն առաջարկում է վերապատրաստման դասընթաց, որը ներառում է բոլոր հիմունքները եւ կարող է ավարտվել բավականին արագ եւ ցավալի:

Եզրակացություն

Համենայն դեպս, դուք, հավանաբար, պետք է սովորեն SQL- ը եւ ընտրել առնվազն մեկը վիճակագրության լեզուներից մեկը: Բայց եթե դուք ունեք ժամանակ (եւ SAS- ի դեպքում, փող) եւ ցանկանում եք իրականում հասնել ձեր շուկայական, ապա ոչինչ չի ասի, որ չես կարող սովորել չորսը:

Մի շտապեք այն, շատ պրակտիկա ստանաք, սովորում եք ձեր հմտությունները եւ վայելեք աշխատանքի անվտանգությունը: