इन आकर्षक भाषाओं में से एक सीखकर डेटा विज्ञान में आगे बढ़ें
यह वही है जो डेटा वैज्ञानिक करते हैं: जानकारी खोजें, कनेक्शन बनाएं, डेटा विज़ुअलाइजेशन बनाएं, और कंपनियों को कुशलता से काम करने में सहायता करें।
और आंकड़ों की व्याख्या करने और डेटाबेस के साथ काम करने के लिए सही प्रोग्रामिंग भाषाओं की पूरी तरह से समझ आवश्यक है।
केडीनगेट्स के अनुसार, 91% डेटा वैज्ञानिक निम्नलिखित चार भाषाओं का उपयोग करते हैं।
भाषा 1: आर
आर आंकड़े उन्मुख भाषा डेटा खनिकों के बीच लोकप्रिय है। यह एस का एक खुला स्रोत, ऑब्जेक्ट उन्मुख कार्यान्वयन है, और सीखना मुश्किल नहीं है।
यदि आप सांख्यिकीय सॉफ्टवेयर विकसित करना सीखना चाहते हैं, तो आर जानना एक अच्छी भाषा है। यह आपको डेटा में हेरफेर और ग्राफिक रूप से प्रदर्शित करने की अनुमति देता है।
उनके डेटा साइंस स्पेशलाइजेशन प्रोग्राम के हिस्से के रूप में, Coursera आर पर एक कक्षा प्रदान करता है जो न केवल आपको भाषा में प्रोग्राम करने का तरीका सिखाता है बल्कि डेटा विज्ञान / विश्लेषण के संदर्भ में इसे कैसे लागू किया जाता है।
भाषा 2: एसएएस
आर की तरह, एसएएस मुख्य रूप से सांख्यिकीय विश्लेषण के लिए प्रयोग किया जाता है। डाटाबेस और स्प्रेडशीट्स से डेटा को पठनीय प्रारूपों (जैसे एचटीएमएल और पीडीएफ दस्तावेज़ों) के साथ-साथ अधिक दृश्य तालिकाओं और ग्राफ में बदलने के लिए यह एक शक्तिशाली टूल है।
मूल रूप से अकादमिक शोधकर्ताओं द्वारा विकसित, यह दुनिया भर के सभी प्रकार के संगठनों और संगठनों के लिए दुनिया भर में सबसे लोकप्रिय एनालिटिक्स टूल बन गया है। यह एक बड़े निगम के प्रकार का सॉफ़्टवेयर है और आमतौर पर छोटी कंपनियों या व्यक्तियों द्वारा उपयोग नहीं किया जाता है।
एसएएस सीखने के लिए संसाधन इस दस्तावेज़ में सूचीबद्ध हैं ।
भाषा ओपन-सोर्स नहीं है, इसलिए आप शायद खुद को मुफ्त में पढ़ाने में सक्षम नहीं होंगे।
भाषा 3: पायथन
हालांकि आर और एसएएस को आमतौर पर विश्लेषिकी दुनिया में "बड़े दो" के रूप में माना जाता है, लेकिन पाइथन हाल ही में एक दावेदार बन गया है। इसके मुख्य भत्ते में से एक पुस्तकालयों की विस्तृत विविधता है (जैसे पांडो, नुम्पी, विज्ञान, आदि) और सांख्यिकीय कार्य।
चूंकि पाइथन (जैसे आर) एक ओपन-सोर्स भाषा है, इसलिए अपडेट्स को तुरंत इसमें जोड़ा जाता है। (एसएएस जैसे खरीदे गए कार्यक्रमों के साथ, आपको अगले संस्करण रिलीज की प्रतीक्षा करनी होगी।)
विचार करने का एक अन्य कारक यह है कि पाइथन शायद इसकी सरलता और पाठ्यक्रमों और संसाधनों की विस्तृत उपलब्धता के कारण सीखने के लिए सबसे आसान है। यह वेबसाइट शुरू करने के लिए एक महान जगह है।
आप यहां पाइथन सीखने की सामग्रियों की एक पूर्ण सूची भी पा सकते हैं।
भाषा 4: एसक्यूएल
अब तक हम उन भाषाओं को देख रहे हैं जो एक ही परिवार में हैं और (कम या ज्यादा) समान कार्य हैं। एसक्यूएल, जो "संरचित क्वेरी भाषा" के लिए खड़ा है, वह है जहां यह बदलता है। इस भाषा के आंकड़ों से कोई लेना देना नहीं है; यह संबंधपरक डेटाबेस में जानकारी को संभालने पर केंद्रित है।
यह सबसे व्यापक रूप से उपयोग की जाने वाली डेटाबेस भाषा है और यह खुला स्रोत है, इसलिए डेटा वैज्ञानिकों को आकांक्षा देना निश्चित रूप से इसे छोड़ना नहीं चाहिए।
एसक्यूएल सीखना आपको SQL डेटाबेस बनाने, उनके भीतर डेटा 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 आंकड़ों की कम से कम एक भाषा चुनना चाहिए। लेकिन अगर आपके पास समय है (और एसएएस, पैसे के मामले में) और वास्तव में अपनी मार्केटबिलिटी पर निर्भर होना चाहते हैं, तो कहने के लिए कुछ भी नहीं है कि आप चारों को नहीं सीख सकते!
इसे मत चलाओ, बहुत सारी अभ्यास करें, अपने कौशलों को बढ़ाएं- और नौकरी की सुरक्षा का आनंद लें।