Avance na ciência de dados aprendendo uma dessas linguagens lucrativas
É exatamente isso que os cientistas de dados fazem: descobrem informações, fazem conexões, criam visualizações de dados e ajudam as empresas a operar de maneira eficiente.
E uma compreensão completa das linguagens de programação certas é essencial para interpretar estatísticas e trabalhar com bancos de dados.
Segundo o KDnuggets, 91% dos cientistas de dados usam os quatro idiomas a seguir.
Idioma 1: R
R é uma linguagem orientada para estatísticas popular entre os mineradores de dados. Trata-se de uma implementação orientada a objetos, de código aberto, de S, e não é excessivamente difícil de aprender.
Se você quer aprender a desenvolver software estatístico, o R é uma boa linguagem para se conhecer. Também permite manipular e exibir graficamente os dados.
Como parte de seu programa de Especialização em Ciência de Dados, o Coursera oferece uma aula sobre R que não apenas ensina como programar na linguagem, mas também explica como aplicá-la no contexto da ciência / análise de dados.
Língua 2: SAS
Como o R, o SAS é usado principalmente para análise estatística. É uma ferramenta poderosa para transformar os dados de bancos de dados e planilhas em formatos legíveis (como documentos HTML e PDF), bem como tabelas e gráficos mais visuais.
Originalmente desenvolvido por pesquisadores acadêmicos, tornou-se uma das ferramentas de análise mais populares em todo o mundo para empresas e organizações de todos os tipos. É mais um tipo de software de grande corporação e normalmente não é usado por empresas menores ou indivíduos que trabalham por conta própria.
Recursos para aprender SAS estão listados neste documento .
A linguagem não é de código aberto, então você provavelmente não será capaz de se ensinar de graça.
Idioma 3: Python
Embora R e SAS sejam mais comumente considerados “os dois maiores” no mundo da análise, o Python também se tornou recentemente um concorrente. Uma de suas principais vantagens é a grande variedade de bibliotecas (por exemplo, Pandas, NumPy, SciPi, etc.) e funções estatísticas.
Como o Python (como o R) é uma linguagem de código aberto, as atualizações são adicionadas rapidamente. (Com programas comprados como o SAS, você precisa aguardar a próxima versão.)
Outro fator a considerar é que o Python é talvez o mais fácil de aprender, devido à sua simplicidade e à ampla disponibilidade de cursos e recursos nele. Este site é um ótimo lugar para começar.
Você também pode encontrar uma lista mais completa de materiais de aprendizado do Python aqui.
Linguagem 4: SQL
Até agora estivemos olhando idiomas que são da mesma família e (mais ou menos) têm as mesmas funções. SQL, que significa “Linguagem de consulta estruturada”, é onde isso muda. Esta linguagem não tem nada a ver com estatísticas; concentra-se no tratamento de informações em bancos de dados relacionais.
É a linguagem de banco de dados mais utilizada e é de código aberto, então os cientistas de dados aspirantes definitivamente não devem ignorá-la.
O SQL de aprendizado deve equipá-lo para criar bancos de dados SQL, gerenciar os dados dentro deles e usar funções relevantes. A Udemy oferece um curso de treinamento que abrange todos os fundamentos básicos e pode ser concluído de forma bastante rápida e sem problemas.
Conclusão
No mínimo, você provavelmente deve aprender SQL e escolher pelo menos um dos idiomas de estatística. Mas se você tiver tempo (e, no caso do SAS, dinheiro) e quiser realmente conquistar sua comercialização, não há nada a dizer que você não pode aprender todos os quatro!
Não se apresse, pratique muito, aperfeiçoe suas habilidades e aproveite a segurança do emprego.