Sprachen zu einem Data Science Master

Jeder möchte, dass seine Karriere stark nachgefragt wird - denn die Nachfrage bedeutet eine hohe Bezahlung und keinen Mangel an Arbeit. Heutzutage ist der Big Data-Bereich voll von dieser Art von Beschäftigung, da Unternehmen jeder Größe Informationen sammeln und analysieren müssen, um Entscheidungen treffen und Vorhersagen treffen zu können (und Ergebnisse zu erzielen).

Das ist genau das, was Datenwissenschaftler tun: Informationen entdecken, Verbindungen herstellen, Datenvisualisierungen erstellen und Unternehmen dabei helfen, effizient zu arbeiten.

Und ein gründliches Verständnis der richtigen Programmiersprachen ist unerlässlich für die Interpretation von Statistiken und die Arbeit mit Datenbanken.

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

Sprache 1: R

R ist eine Statistik-orientierte Sprache, die bei Data Minern sehr beliebt ist. Es ist eine Open-Source, objektorientierte Implementierung von S und ist nicht übermäßig schwierig zu erlernen.

Wenn Sie lernen möchten, wie man statistische Software entwickelt, ist R eine gute Sprache. Es ermöglicht Ihnen auch, Daten zu manipulieren und grafisch darzustellen.

Coursera bietet im Rahmen seines Data Science Specialization-Programms eine Klasse zu R an, die nicht nur das Programmieren in der Sprache vermittelt, sondern auch die Anwendung im Kontext der Datenwissenschaft / -analyse vermittelt.

Sprache 2: SAS

Wie R wird auch SAS primär für die statistische Analyse verwendet. Es ist ein leistungsfähiges Werkzeug für die Umwandlung der Daten aus Datenbanken und Tabellen in lesbare Formate (wie HTML- und PDF-Dokumente) sowie die mehr visuellen Tabellen und Grafiken.

Ursprünglich von akademischen Forschern entwickelt, hat es sich zu einem der beliebtesten Analysetools weltweit für Unternehmen und Organisationen aller Art entwickelt. Es handelt sich eher um eine große Unternehmens-Software und wird normalerweise nicht von kleineren Unternehmen oder Einzelpersonen verwendet.

Ressourcen zum Lernen von SAS sind in diesem Dokument aufgelistet.

Die Sprache ist nicht Open-Source, daher wirst du dich wahrscheinlich nicht kostenlos unterrichten können.

Sprache 3: Python

Obwohl R und SAS in der analytischen Welt gemeinhin als die "Großen Zwei" angesehen werden, ist Python seit kurzem auch ein Anwärter. Einer der 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 Updates schnell hinzugefügt. (Bei gekauften Programmen wie SAS müssen Sie auf die nächste Version warten.)

Ein weiterer zu berücksichtigender Faktor ist, dass Python aufgrund seiner Einfachheit und der großen Verfügbarkeit von Kursen und Ressourcen vielleicht am einfachsten zu erlernen ist. Diese Website ist ein großartiger Ort, um zu beginnen.

Hier finden Sie auch eine vollständige Liste der Python-Lernmaterialien.

Sprache 4: SQL

Bisher haben wir nach Sprachen gesucht, die in der gleichen Familie sind und (mehr oder weniger) dieselben Funktionen haben. SQL, was für "Structured Query Language" steht, ist dort, wo sich das ändert. Diese Sprache hat nichts mit Statistiken zu tun. Es konzentriert sich auf die Behandlung von Informationen in relationalen Datenbanken.

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

Learning SQL sollte Sie mit SQL-Datenbanken ausstatten, die darin enthaltenen Daten verwalten und relevante Funktionen verwenden. Udemy bietet einen Schulungskurs an, der alle Grundlagen abdeckt und ziemlich schnell und schmerzlos abgeschlossen werden kann.

Schlussfolgerung

Sie sollten mindestens SQL lernen und mindestens eine der Statistiksprachen auswählen. Aber wenn Sie die Zeit haben (und im Fall von SAS, Geld) und wirklich zu Ihrer Marktfähigkeit aufsteigen wollen, gibt es nichts zu sagen, dass Sie nicht alle vier lernen können!

Überstürzen Sie es nicht, nehmen Sie viel Übung auf, verbessern Sie Ihre Fähigkeiten - und genießen Sie die Sicherheit am Arbeitsplatz.