ຕ້ອງການກາຍເປັນນັກວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນ? ຮຽນຮູ້ຫນຶ່ງໃນພາສາເຫຼົ່ານີ້

ສືບຕໍ່ເດີນຫນ້າໃນວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນໂດຍການຮຽນຮູ້ຫນຶ່ງໃນພາສາທີ່ຫນ້າສົນໃຈເຫຼົ່ານີ້

ທຸກໆຄົນຕ້ອງການການເຮັດວຽກຂອງພວກເຂົາຢູ່ໃນຄວາມຕ້ອງການສູງເພາະວ່າຄວາມຕ້ອງການຈະເປັນການຈ່າຍເງິນທີ່ດີແລະບໍ່ມີວຽກເຮັດງານທໍາ. ໃນມື້ນີ້, ພື້ນທີ່ຂໍ້ມູນຂະຫນາດໃຫຍ່ແມ່ນເຕັມໄປດ້ວຍປະເພດວຽກດັ່ງກ່າວ, ຍ້ອນວ່າບໍລິສັດທຸກຂະຫນາດຕ້ອງການເກັບກໍາແລະວິເຄາະຂໍ້ມູນເພື່ອຕັດສິນໃຈແລະຄາດຄະເນ (ແລະຜົນໄດ້ຮັບ).

ນັ້ນແມ່ນວິທີການທີ່ນັກວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນຈໍາເປັນຕ້ອງເຮັດ: ຄົ້ນພົບຂໍ້ມູນ, ສ້າງສາຍພົວພັນ, ສ້າງຮູບພາບຂໍ້ມູນແລະຊ່ວຍໃຫ້ບໍລິສັດປະຕິບັດງານຢ່າງມີປະສິດທິຜົນ.

ແລະຄວາມເຂົ້າໃຈຢ່າງລະອຽດກ່ຽວກັບພາສາການຂຽນໂປຼແກຼມທີ່ຖືກຕ້ອງແມ່ນສໍາຄັນສໍາລັບການຕີຄວາມສະຖິຕິແລະເຮັດວຽກກັບຖານຂໍ້ມູນ.

ອີງຕາມ KDnuggets, 91% ຂອງນັກວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນໃຊ້ສີ່ພາສາດັ່ງຕໍ່ໄປນີ້.

ພາສາ 1: R

R ແມ່ນເປັນພາສາທີ່ມີລະດັບທີ່ມີຊື່ສຽງໃນລະຫວ່າງຜູ້ແຮ່ທາດຂໍ້ມູນ. ມັນເປັນການເປີດເຜີຍແຫຼ່ງກໍາເນີດ, ການນໍາໃຊ້ວັດຖຸຂອງ S, ແລະບໍ່ແມ່ນເລື່ອງຍາກທີ່ຈະຮຽນຮູ້.

ຖ້າທ່ານຕ້ອງການຮຽນຮູ້ວິທີການພັດທະນາຊອບແວສະຖິຕິ, R ເປັນພາສາທີ່ດີທີ່ຈະຮູ້. ມັນຍັງອະນຸຍາດໃຫ້ທ່ານສາມາດຈັດການແລະສະແດງຂໍ້ມູນຮູບພາບ.

ເປັນສ່ວນຫນຶ່ງຂອງໂຄງການຂໍ້ມູນວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນຂອງພວກເຂົາ, Coursera ສະເຫນີຊັ້ນຮຽນໃນ R ທີ່ບໍ່ພຽງແຕ່ສອນທ່ານວິທີການທີ່ຈະດໍາເນີນໂຄງການໃນພາສາເທົ່ານັ້ນແຕ່ຍັງໃຊ້ວິທີການນໍາໃຊ້ໃນສະພາບການວິທະຍາສາດ / ການວິເຄາະຂໍ້ມູນ.

ພາສາ 2: SAS

ເຊັ່ນດຽວກັນກັບ R, SAS ຖືກນໍາໃຊ້ຕົ້ນຕໍສໍາລັບການວິເຄາະສະຖິຕິ. ມັນເປັນເຄື່ອງມືທີ່ມີອໍານາດສໍາລັບການປ່ຽນຂໍ້ມູນຈາກຖານຂໍ້ມູນແລະຕາລາງໃນຮູບແບບທີ່ສາມາດອ່ານໄດ້ (ເຊັ່ນເອກະສານ HTML ແລະ PDF) ເຊັ່ນດຽວກັນກັບຕາຕະລາງແລະຕາຕະລາງທີ່ເບິ່ງເຫັນຫຼາຍ.

ຖືກພັດທະນາໂດຍນັກຄົ້ນຄວ້າວິທະຍາສາດ, ມັນໄດ້ກາຍເປັນເຄື່ອງມືການວິເຄາະທີ່ນິຍົມທີ່ສຸດໃນທົ່ວໂລກສໍາລັບບໍລິສັດແລະອົງການຈັດຕັ້ງປະເພດຕ່າງໆ. ມັນເປັນຫຼາຍຂອງຊອບແວບໍລິສັດຂະຫນາດໃຫຍ່ແລະບໍ່ໄດ້ຖືກນໍາໃຊ້ໂດຍທົ່ວໄປໂດຍບໍລິສັດຂະຫນາດນ້ອຍຫຼືບຸກຄົນທີ່ເຮັດວຽກໂດຍຕົນເອງ.

ຊັບພະຍາກອນສໍາລັບການຮຽນຮູ້ SAS ແມ່ນຢູ່ໃນເອກະສານນີ້ .

ພາສາບໍ່ແມ່ນແຫຼ່ງເປີດ, ດັ່ງນັ້ນທ່ານອາດຈະບໍ່ສາມາດສອນຕົນເອງໄດ້ໂດຍບໍ່ເສຍຄ່າ.

ພາສາ 3: Python

ເຖິງແມ່ນວ່າ R ແລະ SAS ມີຄວາມຄິດທົ່ວໄປທີ່ສຸດເທົ່າທີ່ເປັນ "ສອງໃຫຍ່" ໃນໂລກການວິເຄາະ, Python ໄດ້ກາຍເປັນຜູ້ແຂ່ງຂັນໃນເມື່ອກ່ອນ. ຫນຶ່ງໃນຈຸດປະສົງຕົ້ນຕໍຂອງມັນແມ່ນຄວາມຫລາກຫລາຍຂອງຫ້ອງສະຫມຸດ (ຕົວຢ່າງ Pandas, NumPy, SciPi, ແລະອື່ນໆ) ແລະຫນ້າທີ່ສະຖິຕິ.

ນັບຕັ້ງແຕ່ Python (ເຊັ່ນ R) ເປັນພາສາທີ່ເປີດເປັນແຫຼ່ງຂໍ້ມູນ, ການປັບປຸງຈະຖືກເພີ່ມເຂົ້າໃນໄວໆນີ້. (ມີໂຄງການທີ່ຊື້ເຊັ່ນ: SAS, ທ່ານຕ້ອງລໍຖ້າການປ່ອຍເວີຊັນຕໍ່ໄປ.)

ປັດໄຈອື່ນທີ່ຄວນພິຈາລະນາແມ່ນ Python ແມ່ນບາງທີງ່າຍທີ່ສຸດທີ່ຈະຮຽນຮູ້, ເນື່ອງຈາກຄວາມງ່າຍດາຍແລະຄວາມພ້ອມຂອງການຮຽນແລະຊັບພະຍາກອນຂອງມັນ. ເວັບໄຊທ໌ນີ້ແມ່ນສະຖານທີ່ທີ່ດີທີ່ສຸດເພື່ອເລີ່ມຕົ້ນ.

ນອກນັ້ນທ່ານຍັງສາມາດຊອກຫາບັນຊີລາຍຊື່ເຕັມທີ່ຂອງໂປແກຼມການຮຽນ Python ຢູ່ທີ່ນີ້.

ພາສາ 4: SQL

ເຖິງຕອນນີ້ພວກເຮົາໄດ້ຊອກຫາພາສາທີ່ຢູ່ໃນຄອບຄົວດຽວກັນແລະ (ຫຼາຍຫລືຫນ້ອຍ) ມີຫນ້າທີ່ດຽວກັນ. SQL, ເຊິ່ງ stands for "Structured Query Language," ແມ່ນບ່ອນທີ່ປ່ຽນແປງ. ພາສານີ້ບໍ່ມີຫຍັງກ່ຽວຂ້ອງກັບສະຖິຕິ; ມັນສຸມໃສ່ການຈັດການຂໍ້ມູນໃນຖານຂໍ້ມູນທີ່ພົວພັນກັນ.

ມັນເປັນພາສາຖານຂໍ້ມູນທີ່ໃຊ້ກັນຢ່າງກວ້າງຂວາງແລະເປັນແຫລ່ງເປີດກວ້າງ, ດັ່ງນັ້ນນັກວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນທີ່ຕ້ອງການຢາກຈະບໍ່ຂ້າມມັນ.

Learning SQL ຄວນໃຫ້ທ່ານສ້າງຖານຂໍ້ມູນ SQL, ຈັດການຂໍ້ມູນພາຍໃນໃຫ້ເຂົາເຈົ້າແລະນໍາໃຊ້ຫນ້າທີ່ທີ່ກ່ຽວຂ້ອງ. Udemy ສະເຫນີຫຼັກສູດການຝຶກອົບຮົມທີ່ກວມເອົາພື້ນຖານທັງຫມົດແລະສາມາດສໍາເລັດໄດ້ຢ່າງວ່ອງໄວແລະບໍ່ເຈັບປວດ.

ສະຫຼຸບ

ຢ່າງຫນ້ອຍທ່ານຄວນຮຽນຮູ້ SQL ແລະເລືອກພາສາສະຖິຕິຢ່າງຫນ້ອຍຫນຶ່ງ. ແຕ່ຖ້າທ່ານມີເວລາ (ແລະໃນກໍລະນີຂອງ SAS, ເງິນ) ແລະຕ້ອງການທີ່ຈະເຮັດໃຫ້ທ່ານສາມາດຂາຍໄດ້, ບໍ່ມີຫຍັງທີ່ຈະເວົ້າວ່າທ່ານບໍ່ສາມາດຮຽນຮູ້ທັງສີ່!

ຢ່າຟ້າວ, ເອົາປະຕິບັດຫຼາຍໆຢ່າງ, ເຮັດໃຫ້ທັກສະຂອງທ່ານມີຄວາມສຸກແລະມີຄວາມສຸກກັບຄວາມປອດໄພຂອງວຽກ.