Hãy tiến lên trong khoa học dữ liệu bằng cách học một trong những ngôn ngữ sinh lợi này
Đó là chính xác những gì các nhà khoa học dữ liệu làm: khám phá thông tin, tạo các kết nối, tạo ra các hình ảnh hóa dữ liệu và giúp các công ty hoạt động hiệu quả.
Và một 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 các cơ sở dữ liệu.
Theo KDnuggets, 91% các nhà khoa học dữ liệu sử dụng bốn ngôn ngữ sau đây.
Ngôn ngữ 1: R
R là ngôn ngữ định hướng thống kê phổ biến trong số các trình khai thác dữ liệu. Nó là một thực thi mã nguồn mở, hướng đối tượng của S, 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 đồ họa dữ liệu.
Là một phần của chương trình Chuyên môn Khoa học Dữ liệu của họ, Coursera cung cấp một lớp học 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. Đó là một công cụ mạnh mẽ để chuyển đổi dữ liệu từ cơ sở dữ liệu và bảng tính sang định dạng có thể đọc được (như tài liệu HTML và PDF) cũng như các biểu đồ và biểu đồ trực quan hơn.
Ban đầu được phát triển bởi các nhà nghiên cứu học thuật, 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 các loại. Đó là một loại phần mềm công ty lớn và thường không được các công ty nhỏ hoặc cá nhân tự làm việc.
Tài nguyên cho việc học SAS được liệt kê trong tài liệu này .
Ngôn ngữ không phải là nguồn mở, vì vậy bạn có khả năng sẽ không thể tự dạy cho mình.
Ngôn ngữ 3: Python
Mặc dù R và SAS thường được coi là "hai người lớn" trong thế giới phân tích, nhưng gần đây Python cũng đã trở thành một ứng cử viên. Một trong những đặc quyền chính của nó là nhiều loại thư viện (ví dụ như Pandas, NumPy, SciPi, vv) và các chức năng thống kê.
Vì Python (như R) là một ngôn ngữ nguồn mở, các cập nhật sẽ được thêm vào nó một cách nhanh chóng. (Với các chương trình đã mua như SAS, bạn phải chờ bản phát hành tiếp theo.)
Một yếu tố khác cần xem xét là Python có lẽ là dễ học nhất, do tính đơn giản của nó và sự sẵn có rộng của các khóa học và tài nguyên trên đó. Trang web này là một nơi tuyệt vời để bắt đầu.
Bạn cũng có thể tìm thấy danh sách đầy đủ hơn về tài liệu học tập Python tại đây.
Ngôn ngữ 4: SQL
Cho đến nay chúng tôi đã xem xét các ngôn ngữ trong cùng một gia đình và (nhiều hơn hoặc ít hơn) có cùng chức năng. SQL, viết tắt của "Ngôn ngữ truy vấn có cấu trúc" là nơi 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.
Nó là ngôn ngữ cơ sở dữ liệu được sử dụng rộng rãi nhất và là nguồn mở, do đó các nhà khoa học dữ liệu tham vọng 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 bên trong chúng và sử dụng các hàm có liên quan. Udemy cung cấp một khóa đào tạo bao gồm tất cả các vấn đề cơ bản và có thể được hoàn thành khá nhanh chóng và không đau đớn.
Phần kết luận
Ở mức tối thiểu, bạn có lẽ 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 lên đến thị trường của bạn, không có gì để nói rằng bạn không thể tìm hiểu tất cả bốn!
Đừng vội vàng, tập luyện nhiều, trau dồi kỹ năng của bạn — và tận hưởng an toàn công việc.