Bahasa untuk Menjadi Master Ilmu Data

Semua orang ingin karier mereka dalam permintaan tinggi - karena permintaan menghasilkan bayaran besar dan tidak ada kekurangan pekerjaan. Saat ini, ruang data besar dipenuhi dengan pekerjaan semacam itu, karena perusahaan dari semua ukuran perlu mengumpulkan dan menganalisis informasi untuk membuat keputusan dan prediksi (dan mendapatkan hasil).

Itulah tepatnya yang dilakukan oleh para ilmuwan data: menemukan informasi, membuat koneksi, membuat visualisasi data, dan membantu perusahaan beroperasi secara efisien. Dan pemahaman menyeluruh tentang bahasa pemrograman yang tepat sangat penting untuk menafsirkan statistik dan bekerja dengan database.

Menurut KDnuggets, 91% ilmuwan data menggunakan empat bahasa berikut.

Bahasa 1: R

R adalah bahasa berorientasi statistik yang populer di kalangan penambang data. Ini adalah open-source, implementasi berorientasi objek S, dan tidak terlalu sulit untuk dipelajari.

Jika Anda ingin belajar bagaimana mengembangkan perangkat lunak statistik, R adalah bahasa yang baik untuk diketahui. Ini juga memungkinkan Anda untuk memanipulasi dan menampilkan data secara grafis.

Sebagai bagian dari program Spesialisasi Ilmu Data mereka, Coursera menawarkan kelas tentang R yang tidak hanya mengajarkan Anda cara memprogram dalam bahasa tetapi juga membahas bagaimana menerapkannya dalam konteks ilmu / analisis data.

Bahasa 2: SAS

Seperti R, SAS digunakan terutama untuk analisis statistik. Ini adalah alat yang ampuh untuk mengubah data dari database dan spreadsheet ke dalam format yang dapat dibaca (seperti dokumen HTML dan PDF) serta tabel dan grafik yang lebih visual.

Awalnya dikembangkan oleh peneliti akademis, ini telah menjadi salah satu alat analisis paling populer di seluruh dunia untuk perusahaan dan organisasi dari semua jenis. Ini lebih merupakan jenis perangkat lunak perusahaan besar dan biasanya tidak digunakan oleh perusahaan kecil atau individu yang bekerja sendiri.

Sumber daya untuk mempelajari SAS tercantum dalam dokumen ini. Bahasa ini bukan open-source, jadi Anda kemungkinan tidak akan dapat mengajar diri sendiri secara gratis.

Bahasa 3: Python

Meskipun R dan SAS paling sering dianggap sebagai "dua besar" di dunia analitik, Python baru-baru ini juga menjadi pesaing. Salah satu fasilitas utamanya adalah beragamnya perpustakaan (mis. Pandas, NumPy, SciPi, dll.) Dan fungsi statistik.

Karena Python (seperti R) adalah bahasa open-source, pembaruan ditambahkan dengan cepat. (Dengan program yang dibeli seperti SAS, Anda harus menunggu rilis versi berikutnya.)

Faktor lain yang perlu dipertimbangkan adalah bahwa Python mungkin yang paling mudah dipelajari, karena kesederhanaannya dan ketersediaan banyak kursus dan sumber daya di dalamnya. Situs web LearnPython adalah tempat yang bagus untuk memulai.

Anda juga dapat menemukan daftar materi pembelajaran Python yang lebih lengkap.

Bahasa 4: SQL

Sejauh ini kami telah melihat bahasa yang berada dalam keluarga yang sama dan (kurang lebih) memiliki fungsi yang sama. SQL, yang merupakan singkatan dari "Structured Query Language," adalah tempat perubahan itu. Bahasa ini tidak ada hubungannya dengan statistik; ini berfokus pada penanganan informasi dalam database relasional.

Ini adalah bahasa basis data yang paling banyak digunakan dan merupakan sumber terbuka, jadi calon ilmuwan data tidak boleh melewatkannya.

Mempelajari SQL harus membekali Anda untuk membuat database SQL, mengelola data di dalamnya, dan menggunakan fungsi yang relevan. Udemy menawarkan kursus pelatihan yang mencakup semua dasar-dasarnya dan dapat diselesaikan dengan cukup cepat dan tanpa rasa sakit.

Kesimpulan

Minimal, Anda mungkin harus belajar SQL dan memilih setidaknya satu dari bahasa statistik. Tetapi jika Anda punya waktu (dan dalam hal SAS, uang) dan ingin benar-benar mencapai kemampuan pemasaran Anda, tidak ada yang mengatakan Anda tidak dapat mempelajari keempatnya!

Jangan terburu-buru, dapatkan banyak latihan, asah keterampilan Anda - dan nikmati keamanan pekerjaan.