Avancer dans la science des données en apprenant l'une de ces langues lucratives
Tout le monde veut que leur carrière soit en forte demande, car la demande se traduit par de bons salaires et pas de pénurie de travail. De nos jours, le grand espace de données déborde de ce type d'emploi, car les entreprises de toutes tailles ont besoin de collecter et d'analyser des informations afin de prendre des décisions et des prédictions (et obtenir des résultats).
C'est exactement ce que les scientifiques font: découvrir des informations, établir des liens, créer des visualisations de données et aider les entreprises à fonctionner efficacement. Et une compréhension approfondie des bons langages de programmation est essentielle pour interpréter les statistiques et travailler avec des bases de données.
Selon KDnuggets, 91% des scientifiques utilisent les quatre langues suivantes.
Langue 1: R
R est une langue orientée statistiques populaire parmi les mineurs de données. C'est une implémentation open-source orientée-objet de S, et n'est pas trop difficile à apprendre.
Si vous voulez apprendre à développer des logiciels statistiques, R est un bon langage à connaître. Il vous permet également de manipuler et d'afficher graphiquement des données.
Dans le cadre de leur programme de spécialisation en sciences des données, Coursera propose un cours sur R qui vous apprend non seulement à programmer dans la langue, mais aussi à l'appliquer dans le contexte de la science / analyse des données.
Langue 2: SAS
Comme R, SAS est principalement utilisé pour l'analyse statistique. C'est un outil puissant pour transformer les données des bases de données et des tableurs en formats lisibles (comme les documents HTML et PDF) ainsi que les tableaux et les graphiques plus visuels.
Développé à l'origine par des chercheurs universitaires, il est devenu l'un des outils d'analyse les plus populaires au monde pour les entreprises et les organisations de toutes sortes. Il s'agit davantage d'un logiciel de type grande entreprise et il n'est généralement pas utilisé par les petites entreprises ou les personnes travaillant seules.
Les ressources pour l'apprentissage SAS sont listées dans ce document. La langue n'est pas open-source, donc vous ne serez probablement pas en mesure de vous enseigner gratuitement.
Langue 3: Python
Bien que R et SAS soient généralement considérés comme «les deux grands» dans le monde de l'analytique, Python est récemment devenu un concurrent. L'un de ses avantages principaux est sa grande variété de bibliothèques (p. Ex. Pandas, NumPy, SciPi, etc.) et de fonctions statistiques.
Puisque Python (comme R) est un langage open-source, les mises à jour y sont ajoutées rapidement. (Avec les programmes achetés comme SAS, vous devez attendre la prochaine version.)
Un autre facteur à considérer est que Python est peut-être le plus facile à apprendre, en raison de sa simplicité et de la grande disponibilité de cours et de ressources. Ce site est un bon endroit pour commencer.
Vous pouvez également trouver une liste plus complète de matériel d'apprentissage Python ici.
Langue 4: SQL
Jusqu'ici nous avons regardé des langues qui sont dans la même famille et (plus ou moins) ont les mêmes fonctions. SQL, qui signifie «Structured Query Language», est l'endroit où cela change. Cette langue n'a rien à voir avec les statistiques; il se concentre sur le traitement des informations dans les bases de données relationnelles.
C'est le langage de base de données le plus largement utilisé et est open source, donc les scientifiques de données en herbe ne devraient certainement pas l'ignorer.
Apprendre le langage SQL devrait vous permettre de créer des bases de données SQL, de gérer les données qui s'y trouvent et d'utiliser les fonctions pertinentes. Udemy offre un cours de formation qui couvre toutes les bases et peut être complété assez rapidement et sans douleur.
Conclusion
Au minimum, vous devriez probablement apprendre le SQL et choisir au moins un des langages statistiques. Mais si vous avez le temps (et dans le cas de SAS, de l'argent) et que vous voulez réellement atteindre votre valeur marchande, rien ne vous dit que vous ne pouvez pas apprendre tous les quatre!
Ne vous précipitez pas, faites beaucoup de pratique, perfectionnez vos compétences et profitez de la sécurité d'emploi.