Sprachen, um ein Data Science Master zu werden

Jeder möchte, dass seine Karriere sehr gefragt ist - denn die Nachfrage führt zu hohen Löhnen und zu wenig Arbeitskräften. Heutzutage füllt sich der Big Data-Bereich mit dieser Art von Beschäftigung, da Unternehmen jeder Größe Informationen sammeln und analysieren müssen, um Entscheidungen und Vorhersagen treffen zu können (und Ergebnisse zu erzielen).

Genau das tun Datenwissenschaftler: Informationen finden, Verbindungen herstellen, Datenvisualisierungen erstellen und Unternehmen dabei helfen, effizient zu arbeiten. Ein gründliches Verständnis der richtigen Programmiersprachen ist für die Interpretation von Statistiken und das Arbeiten mit Datenbanken unerlässlich.

Laut KDnuggets verwenden 91% der Datenwissenschaftler die folgenden vier Sprachen.

Sprache 1: R

R ist eine statistikorientierte Sprache, die bei Data Minern beliebt ist. Es ist eine objektorientierte Open-Source-Implementierung von S und es ist nicht allzu schwierig zu lernen.

Wenn Sie lernen möchten, wie Sie statistische Software entwickeln, ist R eine gute Sprache. Außerdem können Sie Daten bearbeiten und grafisch anzeigen.

Coursera bietet im Rahmen des Data Science Specialization-Programms eine R-Klasse an, in der Sie nicht nur das Programmieren in der Sprache lernen, sondern auch, wie Sie diese im Kontext von Data Science / Analyse anwenden können.

Sprache 2: SAS

Wie R wird SAS hauptsächlich für statistische Analysen verwendet. Es ist ein leistungsfähiges Werkzeug zum Umwandeln der Daten aus Datenbanken und Tabellenkalkulationen in lesbare Formate (wie HTML- und PDF-Dokumente) sowie visuellere Tabellen und Diagramme.

Ursprünglich von akademischen Forschern entwickelt, ist es eines der weltweit beliebtesten Analysewerkzeuge für Unternehmen und Organisationen aller Art. Es handelt sich eher um eine Software für große Unternehmen und wird normalerweise nicht von kleineren Unternehmen oder Einzelpersonen verwendet, die alleine arbeiten.

Ressourcen zum Erlernen von SAS sind in diesem Dokument aufgeführt. Die Sprache ist nicht Open Source, so dass Sie sich wahrscheinlich nicht kostenlos unterrichten können.

Sprache 3: Python

Obwohl R und SAS in der analytischen Welt am häufigsten als „die großen zwei“ betrachtet werden, ist Python in letzter Zeit ebenfalls zu einem Anwärter geworden. Einer ihrer Hauptvorteile ist die große Auswahl an Bibliotheken (z. B. Pandas, NumPy, SciPi usw.) und statistischen Funktionen.

Da Python (wie R) eine Open-Source-Sprache ist, werden Aktualisierungen schnell hinzugefügt. (Bei erworbenen Programmen wie SAS müssen Sie auf die nächste Versionsversion warten.)

Ein weiterer zu berücksichtigender Faktor ist, dass Python aufgrund seiner Einfachheit und der breiten Verfügbarkeit von Kursen und Ressourcen möglicherweise am einfachsten zu erlernen ist. Die LearnPython-Website ist ein großartiger Ausgangspunkt.

Sie finden auch eine vollständige Liste mit Python-Lernmaterialien.

Sprache 4: SQL

Bisher haben wir uns mit Sprachen befasst, die sich in derselben Familie befinden und (mehr oder weniger) dieselben Funktionen haben. SQL, was für "Structured Query Language" (strukturierte Abfragesprache) steht, ändert sich. Diese Sprache hat nichts mit Statistiken zu tun; Es konzentriert sich auf den Umgang mit Informationen in relationalen Datenbanken.

Es ist die am weitesten verbreitete Datenbanksprache und ist Open Source, daher sollten angehende Datenwissenschaftler dies definitiv nicht überspringen.

Wenn Sie SQL lernen, sollten Sie SQL-Datenbanken erstellen, die darin enthaltenen Daten verwalten und relevante Funktionen verwenden. Udemy bietet eine Schulung an, die alle Grundlagen abdeckt und ziemlich schnell und schmerzlos abgeschlossen werden kann.

Fazit

Sie sollten wahrscheinlich mindestens SQL lernen und mindestens eine der Statistiksprachen auswählen. Wenn Sie jedoch Zeit haben (und im Falle von SAS Geld) und wirklich Ihre Marktfähigkeit erreichen wollen, gibt es nichts zu sagen, dass Sie nicht alle vier erlernen können!

Übertreibe es nicht, lerne viel Übung, verbessere deine Fähigkeiten - und genieße die Sicherheit am Arbeitsplatz.