ఒక డేటా సైన్స్ మాస్టర్ అవ్వాలని భాషలు

ప్రతి ఒక్కరూ తమ కెరీర్ను ఎక్కువగా డిమాండ్ చేయాలని కోరుకుంటారు-ఎందుకంటే గిరాకీ గొప్ప జీతం మరియు పని యొక్క కొరత కాదు. ఈ రోజుల్లో, పెద్ద డేటా ఖాళీలు ఆ రకమైన ఉద్యోగాలతో కలుపుతున్నాయి, ఎందుకంటే అన్ని పరిమాణాల కంపెనీలు నిర్ణయాలు మరియు అంచనాలను (ఫలితాలను పొందడానికి) సమాచారాన్ని సేకరించి, విశ్లేషించాల్సిన అవసరం ఉంది.

డేటా శాస్త్రవేత్తలు ఏమి చేస్తారో ఖచ్చితంగా ఉంది: సమాచారాన్ని కనుగొనండి, కనెక్షన్లను రూపొందించండి, డేటా దృష్టాంతాలను సృష్టించండి మరియు కంపెనీలు సమర్ధవంతంగా పనిచేస్తాయి. మరియు సరైన ప్రోగ్రామింగ్ లాంగ్వేజ్ల గురించి పూర్తి అవగాహన, సంఖ్యా శాస్త్రాన్ని వివరించడానికి మరియు డేటాబేస్లతో పనిచేయడం అవసరం.

KDnuggets ప్రకారం, 91% డేటా శాస్త్రవేత్తలు క్రింది నాలుగు భాషలను ఉపయోగిస్తారు.

భాష 1: R

R అనేది డేటా మైనింగ్ల మధ్య ఒక గణాంక-ఆధారిత భాష. ఇది ఓపెన్ సోర్స్, ఆబ్జెక్ట్-ఓరియంటెడ్ S యొక్క అమలు, మరియు తెలుసుకోవడానికి అతిగా కష్టం కాదు.

మీరు గణాంక సాఫ్ట్వేర్ను ఎలా అభివృద్ధి చేయాలో నేర్చుకోవాలనుకుంటే, తెలుసుకోవటానికి మంచి భాష. ఇది మీరు డేటాను సవరించడానికి మరియు గ్రాఫికల్గా ప్రదర్శించడానికి అనుమతిస్తుంది.

వారి డేటా సైన్స్ స్పెషలైజేషన్ కార్యక్రమంలో భాగంగా, Coursera R లో ఒక తరగతిని అందిస్తోంది, ఇది భాషలో ఎలా ప్రోగ్రామ్ చేసుకోవచ్చో బోధిస్తుంది, అయితే సమాచార శాస్త్రం / విశ్లేషణ సందర్భంలో ఇది ఎలా దరఖాస్తు చేసుకోవచ్చో తెలియజేస్తుంది.

భాష 2: SAS

R వలె, SAS ప్రధానంగా గణాంక విశ్లేషణ కోసం ఉపయోగిస్తారు. డేటాబేస్లు మరియు స్ప్రెడ్షీట్లను చదవగలిగే ఫార్మాట్లలో (HTML మరియు PDF పత్రాలు వంటివి) అలాగే మరింత దృశ్యమాన పట్టికలను మరియు గ్రాఫ్ల్లోకి మార్చడానికి ఇది శక్తివంతమైన సాధనం.

విద్యావిషయక పరిశోధకులచే మొదట అభివృద్ధి చేయబడింది, అన్ని రకాల కంపెనీలు మరియు సంస్థల కోసం ఇది ప్రపంచవ్యాప్తంగా అత్యంత జనాదరణ పొందిన విశ్లేషణ సాధనాల్లో ఒకటిగా మారింది. ఇది ఒక భారీ కార్పొరేషన్ రకానికి చెందిన సాఫ్ట్ వేర్ రకం మరియు చిన్న కంపెనీలు లేదా వ్యక్తులు తమ సొంత పని ద్వారా సాధారణంగా ఉపయోగించబడదు.

SAS నేర్చుకోవటానికి వనరులు ఈ పత్రంలో ఇవ్వబడ్డాయి. భాష ఓపెన్-సోర్స్ కాదు, కాబట్టి మీరు ఉచితంగా మీ కోసం బోధించలేరు.

భాష 3: పైథాన్

R మరియు SAS సాధారణంగా విశ్లేషణలు ప్రపంచంలో "పెద్ద రెండు" గా భావించినప్పటికీ, పైథాన్ ఇటీవలే పోటీదారుగా మారింది. దాని ప్రధాన ప్రోత్సాహాల్లో ఒకటి దాని విస్తృతమైన గ్రంథాలయాలు (ఉదా. పాండాలు, నంపీ, సైపి, మొదలైనవి) మరియు గణాంక విధులు.

పైథాన్ (R వంటిది) ఒక ఓపెన్-సోర్స్ లాంగ్వేజ్ అయినందున, నవీకరణలు త్వరగా జోడించబడతాయి. (SAS వంటి కొనుగోలు చేసిన కార్యక్రమాలతో, మీరు తదుపరి వెర్షన్ విడుదల కోసం వేచి ఉండాలి.)

పరిగణించవలసిన మరో అంశం ఏమిటంటే, పైథాన్ దాని సరళత్వం మరియు దానిలోని కోర్సులు మరియు వనరుల విస్తృత లభ్యత కారణంగా తెలుసుకోవడానికి చాలా సులభమైనది. LearnPython వెబ్సైట్ ప్రారంభించడానికి గొప్ప ప్రదేశం.

పైథన్ అభ్యాస పదార్థాల పూర్తి జాబితాను మీరు కూడా కనుగొనవచ్చు.

భాష 4: SQL

ఇంతవరకు మేము అదే కుటుంబంలో ఉన్న భాషలను చూడడం మరియు (ఎక్కువ లేదా తక్కువ) అదే విధులు కలిగి ఉన్నాము. "స్ట్రక్చర్డ్ క్వరీ లాంగ్వేజ్" కోసం SQL, ఇది ఎక్కడ మారుతుంది. ఈ భాష గణాంకాలతో ఏమీ లేదు; ఇది సంబంధిత డేటాబేస్లలో సమాచారాన్ని నిర్వహించడంపై దృష్టి పెడుతుంది.

ఇది విస్తృతంగా ఉపయోగించబడిన డేటాబేస్ భాష మరియు ఓపెన్ సోర్స్, కాబట్టి శాస్త్రవేత్తలు ఆశించే ఇది ఖచ్చితంగా దాటవేసి ఉండకూడదు.

SQL ను నేర్చుకోవడం SQL డేటాబేస్లను సృష్టించడానికి, వాటిని లోపల డేటాను నిర్వహించడానికి, మరియు సంబంధిత ఫంక్షన్లను ఉపయోగించుకోవటానికి మీరు సిద్ధం చేయాలి. ఉడెమీ ఒక శిక్షణా కోర్సును అందిస్తుంది, ఇది అన్ని బేసిక్లను కలిగి ఉంటుంది మరియు చాలా త్వరగా మరియు నొప్పి లేకుండా పూర్తి చేయబడుతుంది.

ముగింపు

కనీసం, మీరు బహుశా SQL నేర్చుకోవాలి మరియు గణాంక భాషలలో కనీసం ఒకదానిని ఎంచుకోవాలి. కానీ మీరు సమయం (మరియు SAS విషయంలో, డబ్బు ఉంటే) మరియు మీ విక్రయత నిజంగా అప్ చేయాలనుకుంటే, మీరు అన్ని నాలుగు నేర్చుకోలేరు చెప్పటానికి ఏమీ లేదు!

అది రష్ లేదు, ఆచరణలో చాలా పొందుటకు, మీ నైపుణ్యాలు మెరుగుపరచుకోవడం మరియు ఉద్యోగం భద్రత ఆనందించండి.