Ta dig fram i datavetenskap genom att lära dig ett av dessa lukrativa språk
Alla vill att deras karriär ska vara i hög efterfrågan - eftersom efterfrågan översätter till stor lön och ingen brist på arbete. Idag är det stora datavymmet fylligt med den typen av sysselsättning, eftersom företag i alla storlekar behöver samla in och analysera information för att kunna fatta beslut och förutsägelser (och få resultat).
Det är just vad datavetenskapare gör: upptäcka information, skapa anslutningar, skapa datavisualiseringar och hjälpa företag att fungera effektivt. Och en grundlig förståelse av rätt programspråk är viktigt för att tolka statistik och arbeta med databaser.
Enligt KDnuggets använder 91% av datavetenskaparna följande fyra språk.
Språk 1: R
R är ett statistikorienterat språk som är populärt bland datavinnare. Det är en öppen källkod, objektorienterad implementering av S, och är inte alltför svårt att lära.
Om du vill lära dig hur du utvecklar statistisk programvara är R ett bra språk att känna till. Det gör det också möjligt att manipulera och grafiskt visa data.
Som en del av deras datavetenskapspecialiseringsprogram erbjuder Coursera en klass på R som inte bara lär dig hur man programmerar på språket utan går också över hur man tillämpar det inom ramen för datavetenskap / analys.
Språk 2: SAS
Liksom R används SAS främst för statistisk analys. Det är ett kraftfullt verktyg för att omvandla data från databaser och kalkylblad till läsbara format (som HTML och PDF-dokument) samt de mer visuella tabellerna och graferna.
Ursprungligen utvecklad av akademiska forskare, har det blivit ett av de mest populära analysverktygen världen över för företag och organisationer av alla slag. Det är mer av en stor typ av programvara och används inte vanligtvis av mindre företag eller privatpersoner som arbetar på egen hand.
Resurser för att lära sig SAS finns i detta dokument. Språket är inte öppen källkod, så du kommer sannolikt inte att kunna lära dig själv gratis.
Språk 3: Python
Även om R och SAS oftast betraktas som "de stora två" i analysvärlden, har Python nyligen blivit en utmanare också. En av dess främsta fördelar är dess stora utbud av bibliotek (t.ex. Pandas, NumPy, SciPi, etc.) och statistiska funktioner.
Eftersom Python (som R) är ett open source-språk, läggs uppdateringar till det snabbt. (Med inköpta program som SAS måste du vänta på nästa version.)
En annan faktor att tänka på är att Python kanske är det enklaste att lära sig på grund av dess enkelhet och den breda tillgängligheten av kurser och resurser på den. Denna webbplats är ett bra ställe att börja.
Du kan också hitta en mer omfattande lista över Python läromedel här.
Språk 4: SQL
Hittills har vi tittat på språk som är i samma familj och (mer eller mindre) har samma funktioner. SQL, som står för "Structured Query Language, " är där det ändras. Detta språk har inget att göra med statistik; Det fokuserar på hantering av information i relationsdatabaser.
Det är det mest använda databassspråket och är öppen källkod, så det borde inte hända datavetenskapare att hoppa över det.
Learning SQL bör utrusta dig för att skapa SQL-databaser, hantera data inom dem och använda relevanta funktioner. Udemy erbjuder en utbildning som täcker alla grunderna och kan utföras ganska snabbt och smärtfritt.
Slutsats
Du bör förmodligen lära dig SQL och åtminstone välja ett av statistikspråk. Men om du har tid (och i fallet med SAS, pengar) och vill verkligen uppfylla din marknadsförbarhet, finns det inget att säga att du inte kan lära sig alla fyra!
Rusa inte, skaffa dig mycket träning, finslipa dina färdigheter och njut av arbetssäkerheten.