تريد أن تصبح عالم البيانات؟ تعلم واحدة من هذه اللغات

انطلق في علوم البيانات من خلال تعلم واحدة من هذه اللغات المربحة

الجميع يريدون أن يكون طلبهم المهني مرتفعاً - لأن الطلب يترجم إلى رواتب كبيرة ولا نقص في العمل. في هذه الأيام ، تزخر مساحة البيانات الكبيرة بهذا النوع من التوظيف ، حيث تحتاج الشركات من جميع الأحجام إلى جمع وتحليل المعلومات من أجل اتخاذ القرارات والتنبؤات (والحصول على النتائج).

وهذا بالضبط ما يفعله علماء البيانات: اكتشاف المعلومات ، وإجراء الاتصالات ، وإنشاء تصورات للبيانات ، ومساعدة الشركات على العمل بكفاءة.

والفهم الدقيق للغات البرمجة الصحيحة أمر ضروري لتفسير الإحصائيات والعمل مع قواعد البيانات.

وفقًا لـ KDnuggets ، يستخدم 91٪ من علماء البيانات اللغات الأربع التالية.

اللغة 1: R

R هي لغة إحصائية موجهة بين عمال المناجم. وهو تطبيق مفتوح المصدر ، وجوه المنحى من S ، وليس من الصعب للغاية التعلم.

إذا كنت ترغب في تعلم كيفية تطوير البرامج الإحصائية ، فإن R هي لغة جيدة يجب معرفتها. كما يسمح لك بالتلاعب وعرض البيانات بيانيا.

كجزء من برنامج التخصص في علوم البيانات ، تقدم Coursera فصلًا على R لا يعلمك فقط كيفية البرمجة في اللغة ، بل يتطرق أيضًا إلى كيفية تطبيقه في سياق علم / تحليل البيانات.

اللغة 2: SAS

مثل R ، يستخدم SAS في المقام الأول للتحليل الإحصائي. إنها أداة قوية لتحويل البيانات من قواعد البيانات وجداول البيانات إلى تنسيقات قابلة للقراءة (مثل مستندات HTML و PDF) بالإضافة إلى المزيد من الجداول والرسوم البيانية المرئية.

وقد تم تطويرها في الأصل من قبل الباحثين الأكاديميين ، وأصبحت واحدة من أدوات التحليلات الأكثر شعبية في جميع أنحاء العالم للشركات والمؤسسات من جميع الأنواع. إنها أكثر من نوع شركة كبيرة من البرمجيات ولا تستخدم عادة من قبل الشركات الصغيرة أو الأفراد العاملين بمفردهم.

يتم سرد الموارد للتعلم SAS في هذا المستند .

اللغة ليست مفتوحة المصدر ، لذا من المحتمل ألا تكون قادرًا على تعليم نفسك مجانًا.

اللغة 3: بايثون

على الرغم من أن R و SAS هما الأكثر شيوعًا في العالمين التحليليين ، فقد أصبحت Python مؤخرًا. واحدة من الامتيازات الرئيسية هي مجموعة واسعة من المكتبات (مثل الباندا ، NumPy ، SciPi ، الخ) والوظائف الإحصائية.

نظرًا لأن Python (مثل R) هي لغة مفتوحة المصدر ، تتم إضافة التحديثات إليها بسرعة. (مع البرامج المشتراة مثل SAS ، يجب الانتظار حتى الإصدار التالي من الإصدار.)

ومن العوامل الأخرى التي يجب أخذها في الاعتبار أن بايثون ربما تكون الأسهل للتعلم ، نظرًا لبساطتها وتوافر الدورات والموارد على نطاق واسع. هذا الموقع هو مكان رائع للبدء.

يمكنك أيضًا العثور على قائمة أكثر اكتمالًا لمواد بيثون التعليمية هنا.

اللغة 4: SQL

لقد نظرنا حتى الآن إلى اللغات التي تنتمي إلى نفس العائلة و (أكثر أو أقل) لها نفس الوظائف. SQL ، والتي تعني "لغة الاستعلام الهيكلية" ، هي المكان الذي تتغير فيه. هذه اللغة ليس لها علاقة بالإحصاءات ؛ يركز على التعامل مع المعلومات في قواعد البيانات العلائقية.

إنها لغة قاعدة البيانات الأكثر استخدامًا على نطاق واسع وهي مفتوحة المصدر ، لذا لا ينبغي على علماء البيانات الطموحين تجاهلها.

يجب أن يقوم SQL التعليمي بتجهيزك لإنشاء قواعد بيانات SQL ، وإدارة البيانات الموجودة بها ، واستخدام الوظائف ذات الصلة. تقدم Udemy دورة تدريبية تغطي جميع الأساسيات ويمكن أن تكتمل بسرعة وبلا ألم.

استنتاج

كحد أدنى ، يجب أن تتعلم لغة SQL على الأقل واختر واحدة على الأقل من لغات الإحصائيات. ولكن إذا كان لديك الوقت (وفي حالة SAS ، والمال) وترغب بالفعل في تحقيق قدرتك على التسويق ، فليس هناك ما تقوله لا يمكنك تعلمه كل أربعة!

لا تتعجل ، واحصل على الكثير من التدريب ، وشحذ مهاراتك ، واستمتع بالأمان الوظيفي.