Språk for å bli datalogger

Alle ønsker at karrieren skal være i høy etterspørsel - fordi etterspørselen oversetter til god lønn og mangel på arbeid. I disse dager er den store datarommet fulle av den slags ansettelse, da selskaper av alle størrelser trenger å samle inn og analysere informasjon for å kunne ta avgjørelser og spådommer (og få resultater).

Det er nettopp dataforskere gjør: oppdage informasjon, opprette forbindelser, lage datavisualiseringer og hjelpe bedrifter å operere effektivt.

Og en grundig forståelse av de riktige programmeringsspråkene er viktig for å tolke statistikk og arbeide med databaser.

Ifølge KDnuggets bruker 91% av datavitenskaperne følgende fire språk.

Språk 1: R

R er et statistisk orientert språk populært blant datavinnere. Det er en åpen kildekode, objektorientert implementering av S, og er ikke altfor vanskelig å lære.

Hvis du vil lære å utvikle statistisk programvare, er R et godt språk å vite. Den lar deg også manipulere og grafisk vise data.

Som en del av deres datavitenskapsspesialiseringsprogram tilbyr Coursera en klasse på R som ikke bare lærer deg å programmere på språket, men går også over hvordan man bruker det i sammenheng med datavitenskap / analyse.

Språk 2: SAS

Som R, brukes SAS primært til statistisk analyse. Det er et kraftig verktøy for å transformere dataene fra databaser og regneark til lesbare formater (som HTML- og PDF-dokumenter), samt de mer visuelle tabellene og grafer.

Opprinnelig utviklet av akademiske forskere, har det blitt et av de mest populære analytiske verktøyene over hele verden for bedrifter og organisasjoner av alle slag. Det er mer av en stor type selskaps programvare og brukes ikke vanligvis av mindre bedrifter eller enkeltpersoner som arbeider alene.

Ressurser for å lære SAS er oppført i dette dokumentet.

Språket er ikke åpen kildekode, så du vil sannsynligvis ikke kunne lære deg selv gratis.

Språk 3: Python

Selv om R og SAS er mest kjent som "de store to" i analytikkverdenen, har Python nylig blitt en konkurrent også. En av sine viktigste fordeler er det brede utvalget av biblioteker (for eksempel Pandas, NumPy, SciPi, etc.) og statistiske funksjoner.

Siden Python (som R) er et open source-språk, blir oppdateringer lagt til raskt. (Med kjøpte programmer som SAS, må du vente på den neste versjonen utgivelsen.)

En annen faktor å vurdere er at Python kanskje er den enkleste å lære på grunn av sin enkelhet og den brede tilgjengeligheten av kurs og ressurser på den. Dette nettstedet er et flott sted å starte.

Du kan også finne en fyldigere liste over Python læringsmateriell her.

Språk 4: SQL

Så langt har vi sett på språk som er i samme familie og (mer eller mindre) har de samme funksjonene. SQL, som står for "Structured Query Language," er der det endres. Dette språket har ingenting å gjøre med statistikk; Det fokuserer på å håndtere informasjon i relasjonsdatabaser.

Det er det mest brukte databasespråket og er åpen kildekode, så aspirerende datavitenskapere burde definitivt ikke hoppe over det.

Læring SQL skal utstyre deg for å lage SQL-databaser, administrere dataene i dem, og bruke relevante funksjoner. Udemy tilbyr et kurs som dekker alle grunnleggende og kan gjennomføres ganske raskt og smertefritt.

Konklusjon

I det minste bør du sannsynligvis lære SQL og velge minst ett av statistikk språkene. Men hvis du har tid (og i tilfelle SAS, penger) og vil virkelig oppnå markedsførbarhet, er det ingenting å si at du ikke kan lære alle fire!

Ikke haste det, få mye øvelse, finpusse dine ferdigheter - og nyt jobbsikkerheten.