भाषाएं एक डेटा विज्ञान बनने के लिए मास्टर

हर कोई चाहता है कि उनका कैरियर उच्च मांग में हो, क्योंकि मांग में भारी वेतन और काम की कोई कमी नहीं होती है। इन दिनों, बड़े डेटा स्थान उस तरह के रोजगार के साथ भरी हुई है, क्योंकि सभी आकार की कंपनियों को निर्णय लेने और भविष्यवाणियों (और परिणाम प्राप्त करने के लिए) को इकट्ठा और विश्लेषण करने की आवश्यकता होती है।

यह ठीक है कि डेटा वैज्ञानिक क्या करते हैं: जानकारी खोजना, कनेक्शन बनाना, डाटा विज़ुअलाइज़ेशन बनाना, और सहायता कंपनियां कुशलता से संचालित करती हैं

और आंकड़ों की व्याख्या करने और डेटाबेस के साथ काम करने के लिए सही प्रोग्रामिंग भाषाओं की संपूर्ण समझ आवश्यक है।

केडीएनगेट्स के अनुसार, डेटा के 91% डेटा वैज्ञानिक निम्नलिखित चार भाषाओं का उपयोग करते हैं

भाषा 1: आर

आर एक आंकड़े उन्मुख भाषा है जो डेटा खनिकों के बीच लोकप्रिय है। यह एस के एक ओपन सोर्स, ऑब्जेक्ट-ओरिएंटेड क्रियान्वयन है, और यह सीखना बहुत अधिक मुश्किल नहीं है

यदि आप जानना चाहते हैं कि सांख्यिकीय सॉफ़्टवेयर कैसे विकसित किया जाए, आर जानने के लिए एक अच्छी भाषा है। यह आपको डेटा को हेरफेर करने और ग्राफ़िक रूप से प्रदर्शित करने की अनुमति भी देता है।

अपने डेटा विज्ञान विशेषज्ञता कार्यक्रम के भाग के रूप में, Coursera आर पर एक कक्षा प्रदान करता है जो न केवल आपको सिखाता है कि भाषा में कैसे कार्यक्रम करना है लेकिन डेटा विज्ञान / विश्लेषण के संदर्भ में इसे कैसे लागू किया जाए।

भाषा 2: एसएएस आर की तरह, एसएएस प्राथमिक रूप से सांख्यिकीय विश्लेषण के लिए प्रयोग किया जाता है डेटाबेस और स्प्रैडशीट्स के डेटा को पठनीय स्वरूपों (जैसे एचटीएमएल और पीडीएफ दस्तावेजों) के साथ-साथ अधिक दृश्य सारणी और ग्राफ में डेटा को बदलने के लिए एक शक्तिशाली उपकरण है।

मूल रूप से शैक्षणिक शोधकर्ताओं द्वारा विकसित, यह कंपनियों और संगठनों के सभी प्रकार के संगठनों के लिए दुनिया भर में सबसे लोकप्रिय एनालिटिक्स उपकरण बन गया है। यह एक बड़े निगम प्रकार के सॉफ़्टवेयर का अधिक है और आम तौर पर छोटी कंपनियों या व्यक्तियों द्वारा स्वयं के कार्य करने के लिए उपयोग नहीं किया जाता है

एसएएस सीखने के लिए संसाधन इस दस्तावेज़ में सूचीबद्ध हैं।

भाषा खुली-स्रोत नहीं है, इसलिए आप शायद खुद को मुफ्त में नहीं पढ़ पाएंगे

भाषा 3: पायथन

हालांकि आर और एसएएस को सामान्यतः विश्लेषिकी दुनिया में "बड़ा दो" माना जाता है, लेकिन पायथन हाल ही में एक दावेदार भी बन गया है। इसके मुख्य लाभों में से एक इसकी विविधता पुस्तकालयों (ई.जी. पांडा, NumPy, SciPi, आदि) और सांख्यिकीय फ़ंक्शन है।

चूंकि अजगर (जैसे आर) एक खुली-स्रोत भाषा है, अपडेट इसे जल्दी से जोड़ दिया जाता है (एसएएस जैसे खरीदे गए कार्यक्रमों के साथ, आपको अगले संस्करण की रिलीज़ के लिए इंतजार करना होगा।)

एक अन्य पहलू यह समझने की बात है कि अजगर अपनी सादगी और पाठ्यक्रमों और संसाधनों की व्यापक उपलब्धता के कारण शायद सीखना आसान है। यह वेबसाइट शुरू करने के लिए एक शानदार जगह है।

यहां पायथन सीखने की सामग्रियों की एक फुलर सूची भी मिल सकती है।

भाषा 4: एसक्यूएल अब तक हम उन भाषाओं को देख रहे हैं जो एक ही परिवार में हैं और (अधिक या कम) के समान कार्य हैं एसक्यूएल, जो "स्ट्रक्चर्ड क्वेरी लैंग्वेज" के लिए खड़ा है, वह है जहां वह बदलाव करता है इस भाषा का आंकड़ों के साथ कुछ नहीं करना है; यह संबंधपरक डेटाबेस में जानकारी को संभालने पर केंद्रित है।

यह सबसे व्यापक रूप से इस्तेमाल किया जाने वाला डेटाबेस भाषा है और खुले स्रोत है, इसलिए इच्छुक डेटा वैज्ञानिक निश्चित रूप से इसे नहीं छोड़ना चाहिए।

एसक्यूएल सीखना आपको एसक्यूएल डाटाबेस बनाने, उनके भीतर के डाटा को प्रबंधित करने, और प्रासंगिक कार्यों का उपयोग करने के लिए तैयार करना चाहिए। Udemy एक प्रशिक्षण पाठ्यक्रम प्रदान करता है जो सभी मूल बातें शामिल करता है और काफी जल्दी और दर्द रहित ढंग से पूरा किया जा सकता है

निष्कर्ष> कम से कम, आपको शायद एसक्यूएल सीखना चाहिए और कम से कम एक आंकड़े की भाषा का चयन करना चाहिए। लेकिन अगर आपके पास समय (और एसएएस, पैसे के मामले में) है और आप वास्तव में अपनी मार्केटिंग योग्यता के लिए चाहते हैं, तो कहने के लिए कुछ नहीं है कि आप सभी चार नहीं सीख सकते हैं!

जल्दी मत करो, बहुत सारे अभ्यास करें, अपने कौशल को सुधारें और नौकरी की सुरक्षा का आनंद लें।