एक डाटा साइंस मास्टर बनने के लिए भाषाएँ

हर कोई चाहता है कि उनका करियर उच्च मांग में हो - क्योंकि मांग महान वेतन और काम की कमी नहीं है। इन दिनों, बड़ा डेटा स्पेस उस तरह के रोजगार के साथ काम कर रहा है, क्योंकि सभी आकार की कंपनियों को निर्णय और पूर्वानुमान बनाने (और परिणाम प्राप्त करने) के लिए जानकारी एकत्र करने और विश्लेषण करने की आवश्यकता होती है।

यह ठीक वही है जो डेटा वैज्ञानिक करते हैं: जानकारी की खोज करना, कनेक्शन बनाना, डेटा विज़ुअलाइज़ेशन बनाना और कंपनियों को कुशलतापूर्वक संचालित करने में सहायता करना। और आंकड़ों की व्याख्या करने और डेटाबेस के साथ काम करने के लिए सही प्रोग्रामिंग भाषाओं की गहन समझ आवश्यक है।

केडनगेट्स के अनुसार, 91% डेटा वैज्ञानिक निम्नलिखित चार भाषाओं का उपयोग करते हैं।

भाषा 1: आर

R एक डेटा-उन्मुख भाषा है जो डेटा खनिक के बीच लोकप्रिय है। यह एस का एक ओपन-सोर्स, ऑब्जेक्ट-ओरिएंटेड इम्प्लीमेंटेशन है, और इसे सीखना ज्यादा मुश्किल नहीं है।

यदि आप सीखना चाहते हैं कि सांख्यिकीय सॉफ्टवेयर कैसे विकसित किया जाए, तो आर जानने के लिए एक अच्छी भाषा है। यह आपको डेटा को हेरफेर करने और ग्राफिक रूप से प्रदर्शित करने की अनुमति भी देता है।

उनके डेटा विज्ञान विशेषज्ञता कार्यक्रम के भाग के रूप में, कोर्टेसा आर पर एक वर्ग प्रदान करता है जो न केवल आपको भाषा में कार्यक्रम करना सिखाता है बल्कि यह भी बताता है कि इसे डेटा विज्ञान / विश्लेषण के संदर्भ में कैसे लागू किया जाए।

भाषा 2: एसएएस

आर की तरह, एसएएस का उपयोग मुख्य रूप से सांख्यिकीय विश्लेषण के लिए किया जाता है। यह डेटाबेस और स्प्रेडशीट से डेटा को पठनीय प्रारूपों (जैसे HTML और पीडीएफ दस्तावेजों) और साथ ही अधिक दृश्य तालिकाओं और ग्राफ़ में बदलने के लिए एक शक्तिशाली उपकरण है।

मूल रूप से अकादमिक शोधकर्ताओं द्वारा विकसित, यह सभी प्रकार की कंपनियों और संगठनों के लिए दुनिया भर में सबसे लोकप्रिय एनालिटिक्स टूल में से एक बन गया है। यह एक बड़े निगम प्रकार का सॉफ़्टवेयर है और इसका उपयोग आमतौर पर छोटी कंपनियों या अपने स्वयं के काम करने वाले व्यक्तियों द्वारा नहीं किया जाता है।

एसएएस सीखने के लिए संसाधन इस दस्तावेज़ में सूचीबद्ध हैं। भाषा ओपन-सोर्स नहीं है, इसलिए आप अपने आप को मुफ्त में नहीं पढ़ पाएंगे।

भाषा 3: अजगर

यद्यपि आर और एसएएस को आमतौर पर विश्लेषणात्मक दुनिया में "बड़े दो" के रूप में माना जाता है, पायथन हाल ही में एक दावेदार बन गया है। इसके मुख्य भत्तों में से एक है इसके विभिन्न प्रकार के पुस्तकालय (जैसे पंडों, न्यूपी, साइपीपी, आदि) और सांख्यिकीय कार्य।

चूंकि पायथन (आर की तरह) एक ओपन-सोर्स भाषा है, इसलिए इसे जल्दी से अपडेट किया जाता है। (एसएएस जैसे खरीदे गए कार्यक्रमों के साथ, आपको अगले संस्करण के रिलीज होने की प्रतीक्षा करनी होगी।)

विचार करने के लिए एक अन्य कारक यह है कि अजगर अपनी सरलता और उस पर पाठ्यक्रमों और संसाधनों की व्यापक उपलब्धता के कारण सीखना सबसे आसान है। LearnPython वेबसाइट शुरू करने के लिए एक शानदार जगह है।

आप पायथन शिक्षण सामग्री की एक पूरी सूची भी पा सकते हैं।

भाषा 4: एसक्यूएल

अब तक हम उन भाषाओं को देख रहे हैं जो एक ही परिवार में हैं और (कमोबेश) एक ही तरह के कार्य हैं। एसक्यूएल, जो "संरचित क्वेरी भाषा" के लिए खड़ा है, वह वह जगह है जहां यह परिवर्तन होता है। इस भाषा का आँकड़ों से कोई लेना-देना नहीं है; यह रिलेशनल डेटाबेस में जानकारी को संभालने पर केंद्रित है।

यह सबसे अधिक उपयोग की जाने वाली डेटाबेस भाषा है और खुला स्रोत है, इसलिए आकांक्षी डेटा वैज्ञानिकों को निश्चित रूप से इसे छोड़ना नहीं चाहिए।

एसक्यूएल सीखना आपको SQL डेटाबेस बनाने, उनके भीतर डेटा का प्रबंधन करने और संबंधित कार्यों का उपयोग करने के लिए लैस करना चाहिए। उदमी एक प्रशिक्षण पाठ्यक्रम प्रदान करता है जो सभी मूल बातों को शामिल करता है और इसे काफी जल्दी और दर्द रहित तरीके से पूरा किया जा सकता है।

निष्कर्ष

कम से कम, आपको शायद एसक्यूएल सीखना चाहिए और कम से कम एक सांख्यिकी भाषा चुननी चाहिए। लेकिन अगर आपके पास समय है (और एसएएस, पैसे के मामले में) और वास्तव में अपनी मार्केटिंग क्षमता तक चाहते हैं, तो यह कहने के लिए कुछ भी नहीं है कि आप सभी चार नहीं सीख सकते हैं!

इसे जल्दी मत करो, बहुत अभ्यास करें, अपने कौशल को सुधारें- और नौकरी की सुरक्षा का आनंद लें।