لغات لتصبح ماجستير علوم البيانات

الكل يريد أن يكون طلبهم المهني مرتفعًا - لأن الطلب يترجم إلى أجر كبير ولا يوجد نقص في العمل. في هذه الأيام ، تمتلئ مساحة البيانات الكبيرة بهذا النوع من العمالة ، حيث تحتاج الشركات من جميع الأحجام إلى جمع المعلومات وتحليلها من أجل اتخاذ القرارات والتنبؤات (والحصول على النتائج).

هذا بالضبط ما يفعله علماء البيانات: اكتشاف المعلومات وإجراء الاتصالات وإنشاء تصورات للبيانات ومساعدة الشركات على العمل بكفاءة. وفهم شامل للغات البرمجة الصحيحة أمر ضروري لتفسير الإحصاءات والعمل مع قواعد البيانات.

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

اللغة 1: ص

R هي لغة موجهة نحو الإحصائيات ، وهي شعبية بين عمال المناجم. إنه تطبيق مفتوح المصدر وموجّه نحو الكائن لـ S ، وليس من الصعب تعلمه بشكل مفرط.

إذا كنت تريد معرفة كيفية تطوير برنامج إحصائي ، فإن R لغة جيدة يجب معرفتها. كما يسمح لك بمعالجة وعرض البيانات بيانيا.

كجزء من برنامج تخصص علوم البيانات الخاص بهم ، تقدم Coursera فصل دراسي على R لا يعلمك فقط كيفية البرمجة بلغة ولكن يشمل أيضًا كيفية تطبيقه في سياق علم / تحليل البيانات.

اللغة 2: ساس

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

تم تطويره في الأصل بواسطة باحثين أكاديميين ، فقد أصبح أحد أكثر أدوات التحليل شعبية على مستوى العالم للشركات والمؤسسات من جميع الأنواع. إنه أكثر من نوع من برامج الشركات الكبيرة ولا تستخدمه عادة الشركات الأصغر أو الأفراد الذين يعملون بمفردهم.

موارد التعلم SAS مذكورة في هذا المستند. اللغة ليست مفتوحة المصدر ، لذلك من المحتمل أنك لن تكون قادرًا على تعليم نفسك مجانًا.

اللغة 3: بيثون

على الرغم من أن R و SAS يُعتقد أنهما "الأكبران" في عالم التحليلات ، فقد أصبحت Python مؤخرًا منافسًا أيضًا. واحدة من الامتيازات الرئيسية هي مجموعة واسعة من المكتبات (مثل الباندا ، NumPy ، SciPi ، وما إلى ذلك) والوظائف الإحصائية.

نظرًا لأن Python (مثل R) هي لغة مفتوحة المصدر ، تتم إضافة التحديثات إليها بسرعة. (مع البرامج التي تم شراؤها مثل SAS ، عليك الانتظار لإصدار الإصدار التالي.)

هناك عامل آخر يجب مراعاته وهو أن بيثون ربما تكون الأسهل في التعلم ، وذلك بسبب بساطته وتوافر الدورات والموارد على نطاق واسع. موقع LearnPython هو مكان رائع للبدء.

يمكنك أيضا العثور على قائمة أكمل من المواد التعليمية بيثون.

اللغة 4: SQL

حتى الآن نظرنا إلى اللغات الموجودة في نفس العائلة و (أكثر أو أقل) لها نفس الوظائف. SQL ، والتي تعني "لغة الاستعلام الهيكلية" ، هي المكان الذي يتغير فيه. هذه اللغة لا علاقة لها بالإحصائيات ؛ وهو يركز على معالجة المعلومات في قواعد البيانات العلائقية.

إنها لغة قاعدة البيانات الأكثر استخدامًا على نطاق واسع وهي مفتوحة المصدر ، لذلك لا ينبغي على علماء البيانات الطموحين بالتأكيد تخطيها.

تعلم SQL يجب أن يجهزك لإنشاء قواعد بيانات SQL ، وإدارة البيانات داخلها ، واستخدام الوظائف ذات الصلة. تقدم Udemy دورة تدريبية تغطي جميع الأساسيات ويمكن إكمالها بسرعة وبدون أي ألم.

استنتاج

كحد أدنى ، من المحتمل أن تتعلم لغة SQL واختر واحدة على الأقل من لغات الإحصائيات. ولكن إذا كان لديك الوقت (وفي حالة SAS ، والمال) وترغب في زيادة قدرتك على التسويق ، فلا يوجد شيء تقوله لا يمكنك تعلم كل الأشياء الأربعة!

لا تتعجل ، احصل على الكثير من التدريب ، وصقل مهاراتك - واستمتع بالأمن الوظيفي.