데이터 과학 마스터가되는 언어

수요가 많아지기를 바란다. 왜냐하면 수요가 커다란 보수와 일의 부족으로 전환하기 때문이다. 오늘날 모든 규모의 회사가 의사 결정 및 예측을 수행하고 결과를 얻기 위해 정보를 수집하고 분석해야하므로 요즘 큰 데이터 공간이 그러한 종류의 고용으로 가득합니다.

그것이 바로 데이터 과학자들이하는 일입니다. 정보를 찾고, 연결하고, 데이터 시각화를 만들고, 기업을 효율적으로 운영하는 데 도움이됩니다. 올바른 프로그래밍 언어에 대한 철저한 이해는 통계 해석과 데이터베이스 작업에 필수적입니다.

KDnuggets에 따르면, 데이터 과학자의 91 %는 다음과 같은 네 가지 언어를 사용합니다.

언어 1: R

R은 데이터 마이너에게 인기있는 통계 지향 언어입니다. 이것은 오픈 소스이며 객체 지향적 인 S 구현이며 배우기가 지나치게 어렵지 않습니다.

통계 소프트웨어 개발 방법을 배우고 싶다면 R은 좋은 언어입니다. 또한 데이터를 조작하고 그래픽으로 표시 할 수 있습니다.

데이터 과학 전문화 프로그램의 일환으로 Coursera는 R에 관한 수업을 제공합니다.이 강좌는 언어로 프로그래밍하는 방법을 가르 칠뿐만 아니라 데이터 과학 / 분석의 맥락에서 적용하는 방법을 설명합니다.

언어 2: SAS

R과 마찬가지로 SAS는 주로 통계 분석에 사용됩니다. 데이터베이스 및 스프레드 시트의 데이터를 HTML 및 PDF 문서와 같은 읽을 수있는 형식으로 변환하는 것은 물론 시각적 테이블 및 그래프를 변환하는 강력한 도구입니다.

원래 학계 연구원이 개발 한이 솔루션은 모든 종류의 기업 및 조직에서 전 세계적으로 가장 널리 사용되는 분석 도구 중 하나가되었습니다. 이것은 대규모 기업 유형의 소프트웨어이며 소규모 기업이나 개인이 자체적으로 사용하지 않는 것이 일반적입니다.

이 문서에는 SAS 학습을위한 리소스가 나열되어 있습니다. 언어는 오픈 소스가 아니므로 무료로 가르 칠 수는 없습니다.

언어 3: 파이썬

R과 SAS가 분석 세계에서 "가장 큰 두 가지"로 가장 일반적으로 생각 되기는하지만 파이썬은 최근 경쟁자가되었습니다. 주된 장점 중 하나는 다양한 라이브러리 (예: 팬더, NumPy, SciPi 등) 및 통계 기능입니다.

Python (예: R)은 오픈 소스 언어이므로 업데이트가 신속하게 추가됩니다. SAS와 같은 구입 한 프로그램을 사용하면 다음 버전 릴리스가 나올 때까지 기다려야합니다.

고려해야 할 또 다른 요소는 파이썬이 단순함과 그것에 대한 코스와 리소스의 폭 ​​넓은 가용성 때문에 학습하는 것이 가장 쉽다는 것입니다. LearnPython 웹 사이트는 시작하기에 좋은 곳입니다.

파이썬 학습 자료의 전체 목록을 찾을 수도 있습니다.

언어 4: SQL

지금까지 우리는 같은 가족에 속해 있고 (다소간) 같은 기능을하는 언어를 보아 왔습니다. "Structured Query Language"를 나타내는 SQL이 변경됩니다. 이 언어는 통계와 아무런 관련이 없습니다. 관계형 데이터베이스의 정보 처리에 중점을 둡니다.

가장 널리 사용되는 데이터베이스 언어이며 오픈 소스이기 때문에 주목받는 데이터 과학자들은이를 건너 뛰어서는 안됩니다.

SQL을 배우면 SQL 데이터베이스를 만들고, 그 안에있는 데이터를 관리하며, 관련 기능을 사용할 수 있어야합니다. Udemy는 모든 기본 사항을 다루는 교육 과정을 제공하며 신속하고 간편하게 완료 할 수 있습니다.

결론

최소한 SQL을 배우고 통계 언어 중 적어도 하나를 선택해야합니다. 그러나 시간 (SAS의 경우에는 돈)이 있고 정말로 당신의 시장성에 달려 있다면, 네 가지를 모두 배울 수는 없다고 말할 수는 없습니다!

그것을 서두르지 말고, 많은 연습을하고, 기술을 연마하고, 직업 안정을 즐기십시오.