Idiomas para convertirse en un maestro de la ciencia de datos

Todos quieren que su carrera tenga una gran demanda, porque la demanda se traduce en una gran paga y no hay escasez de trabajo. En estos días, el espacio de big data está lleno de ese tipo de empleo, ya que las empresas de todos los tamaños necesitan recopilar y analizar información para tomar decisiones y predicciones (y obtener resultados).

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 popular orientado a las estadísticas entre los mineros de datos. Es una implementación de código abierto, orientada a objetos de S, y no es demasiado difícil de aprender.

Si desea aprender a desarrollar software estadístico, R es un buen lenguaje para saber. También le permite manipular y mostrar gráficamente los datos.

Como parte de su programa de especialización en ciencia de datos, Coursera ofrece una clase sobre R que no solo le enseña cómo programar en el idioma, sino que también explica cómo aplicarla 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 las tablas y gráficos más visuales.

Desarrollado originalmente 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 bien un tipo de software de gran corporación y no suele ser utilizado por empresas más pequeñas o personas 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 puedas aprender de forma gratuita.

Idioma 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 amplia 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 le agregan rápidamente. (Con los programas comprados como SAS, debe esperar a la próxima 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. El sitio web de LearnPython es un excelente lugar para comenzar.

También puede encontrar una lista más completa de materiales de aprendizaje de Python.

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 enfoca 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 deberían omitirlo.

Aprender SQL debería 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 con bastante rapidez y sin dolor.

Conclusión

Como mínimo, probablemente debería aprender SQL y elegir al menos uno de los lenguajes de estadísticas. Pero si tiene el tiempo (y en el caso de SAS, el dinero) y desea realmente estar a la altura de su capacidad de comercialización, ¡no hay nada que decir que no pueda aprender los cuatro!

No lo apure, adquiera mucha práctica, perfeccione sus habilidades y disfrute de la seguridad en el trabajo.