Avanzar en la ciencia de datos aprendiendo uno de estos idiomas lucrativos
Eso es precisamente lo que hacen los científicos de datos: descubrir información, hacer conexiones, crear visualizaciones de datos y ayudar a las empresas a operar de manera eficiente.
Y una comprensión profunda de los lenguajes de programación correctos es esencial para interpretar estadísticas y trabajar con bases de datos.
Según KDnuggets, el 91% de los científicos de datos utilizan los siguientes cuatro idiomas.
Lenguaje 1: R
R es un lenguaje orientado a las estadísticas popular entre los mineros de datos. Es una implementación de fuente abierta y orientada a objetos de S, y no es demasiado difícil de aprender.
Si desea aprender cómo desarrollar software estadístico, R es un buen lenguaje para saber. También le permite manipular y visualizar datos gráficamente.
Como parte de su programa de Especialización en Ciencia de Datos, Coursera ofrece una clase sobre R que no solo le enseña a programar en el idioma sino que también le explica cómo aplicarlo en el contexto de la ciencia / análisis de datos.
Idioma 2: SAS
Al igual que R, SAS se utiliza principalmente para el análisis estadístico. Es una herramienta poderosa para transformar los datos de bases de datos y hojas de cálculo en formatos legibles (como documentos HTML y PDF), así como en tablas y gráficos más visuales.
Originalmente desarrollado por investigadores académicos, se ha convertido en una de las herramientas de análisis más populares en todo el mundo para empresas y organizaciones de todo tipo. Es más un tipo de software de gran corporación y no suele ser utilizado por empresas más pequeñas o por individuos que trabajan por su cuenta.
Los recursos para aprender SAS se enumeran en este documento .
El idioma no es de código abierto, por lo que es probable que no pueda aprender de forma gratuita.
Lenguaje 3: Python
Aunque R y SAS son comúnmente considerados como los "dos grandes" en el mundo analítico, Python también se ha convertido recientemente en un competidor. Una de sus principales ventajas es su gran variedad de bibliotecas (por ejemplo, Pandas, NumPy, SciPi, etc.) y funciones estadísticas.
Como Python (como R) es un lenguaje de código abierto, las actualizaciones se agregan rápidamente. (Con los programas comprados como SAS, debe esperar el próximo lanzamiento de la versión).
Otro factor a considerar es que Python es quizás el más fácil de aprender, debido a su simplicidad y la amplia disponibilidad de cursos y recursos en él. Este sitio web es un excelente lugar para comenzar.
También puede encontrar una lista más completa de materiales de aprendizaje de Python aquí.
Lenguaje 4: SQL
Hasta ahora hemos estado buscando idiomas que están en la misma familia y (más o menos) tienen las mismas funciones. SQL, que significa "lenguaje de consulta estructurado", es donde eso cambia. Este lenguaje no tiene nada que ver con las estadísticas; se centra en el manejo de información en bases de datos relacionales.
Es el lenguaje de base de datos más utilizado y es de código abierto, por lo que los científicos de datos aspirantes definitivamente no deben omitirlo.
El aprendizaje de SQL debe equiparlo para crear bases de datos SQL, administrar los datos dentro de ellas y usar funciones relevantes. Udemy ofrece un curso de capacitación que cubre todos los aspectos básicos y se puede completar de manera bastante rápida y sin complicaciones.
Conclusión
Como mínimo, probablemente debería aprender SQL y elegir al menos uno de los idiomas de estadísticas. Pero si tiene el tiempo (y en el caso de SAS, dinero) y desea realmente alcanzar su capacidad de comercialización, ¡no hay nada que decir que no pueda aprender los cuatro!
No se apresure, practique mucho, perfeccione sus habilidades y disfrute de la seguridad laboral.