Ngôn ngữ để trở thành một khoa học dữ liệu Thạc sĩ

Mọi người đều muốn sự nghiệp của họ có nhiều nhu cầu - vì nhu cầu đòi hỏi phải trả lương cao và không thiếu công việc. Những ngày này, không gian dữ liệu lớn đầy rẫy với loại hình việc làm, vì các công ty thuộc mọi quy mô cần phải thu thập và phân tích thông tin để đưa ra quyết định và dự đoán.

Đó chính xác là những gì các nhà khoa học dữ liệu làm: khám phá thông tin, tạo kết nối, tạo ra các hình ảnh hóa dữ liệu, và giúp các công ty hoạt động hiệu quả.

Và sự hiểu biết thấu đáo về các ngôn ngữ lập trình đúng là cần thiết để giải thích thống kê và làm việc với cơ sở dữ liệu.

Theo KDnuggets, 91% số nhà khoa học dữ liệu sử dụng bốn ngôn ngữ sau.

Ngôn ngữ 1: R

R là một ngôn ngữ thống kê được nhiều người khai thác. Nó là một mã nguồn mở, thực hiện theo định 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 đồ họa hiển thị dữ liệu.

Là một phần của chương trình Chuyên môn về Khoa học Dữ liệu, Coursera cung cấp lớp học về R, không chỉ dạy bạn làm thế nào để chương trình bằng ngôn ngữ mà còn giới thiệu cách áp dụng nó trong bối cảnh khoa học dữ liệu / phân tích.

Ngôn ngữ 2: SAS

Giống như R, SAS được sử dụng chủ yếu để phân tích thống kê. Đây là một công cụ mạnh mẽ để chuyển đổi dữ liệu từ cơ sở dữ liệu và bảng tính thành các định dạng dễ đọc (như HTML và tài liệu PDF) cũng như các bảng và đồ thị 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 lớn của tập đoàn và thường không được các công ty nhỏ hoặc cá nhân sử dụng.

Tài nguyên cho việc học SAS được liệt kê trong tài liệu này.

Ngôn ngữ không phải là mã nguồn mở, vì vậy bạn sẽ không thể tự dạy mình miễn phí.

Ngôn ngữ 3: Python

Mặc dù R và SAS thường được coi là "lớn thứ hai" trong thế giới phân tích, Python cũng đã trở thành một đối thủ. Một trong những đặc quyền chính của nó là rất nhiều thư viện (ví dụ: Pandas, NumPy, SciPi, v.v.) và các chức năng thống kê.

Vì Python (như R) là một ngôn ngữ nguồn mở, các cập nhật được thêm vào nó một cách nhanh chóng.

Một yếu tố khác cần lưu ý là Python có lẽ là cách dễ dàng nhất để học, vì tính đơn giản và sự sẵn có của các khóa học và các nguồn lực trên nó. Trang web này là một nơi tuyệt vời để bắt đầu.

Bạn cũng có thể tìm thấy một danh sách đầy đủ các tài liệu học Python ở đây.

Ngôn ngữ 4: SQL

Cho đến nay, chúng tôi đã xem xét các ngôn ngữ trong cùng một gia đình và (nhiều hoặc ít) có cùng chức năng. SQL, viết tắt của "Structured Query Language", là nơi thay đổi. Ngôn ngữ này không liên quan gì đến số liệu thống kê; nó tập trung vào xử lý thông tin trong cơ sở dữ liệu quan hệ.

Đây là ngôn ngữ cơ sở dữ liệu được sử dụng rộng rãi nhất và là mã nguồn mở, vì vậy các nhà khoa học cần thiết dữ liệu 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 chức năng 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.

Kết luận

Tối thiểu bạn có thể học SQL và chọn ít nhất một trong số các ngôn ngữ thống kê. Nhưng nếu bạn có thời gian (và trong trường hợp của SAS, tiền) và muốn thực sự lên đến khả năng thị trường của bạn, không có gì để nói rằng bạn không thể học được cả bốn!

Đừng vội vàng, thực hành nhiều, trau dồi kỹ năng của bạn - và tận hưởng an toàn công việc.