Línguas para se tornar uma ciência de dados

Todo mundo quer que sua carreira esteja em alta demanda - porque a demanda se traduz em grandes salários e falta de trabalho. Hoje em dia, o grande espaço de dados está cheio desse tipo de emprego, já que as empresas de todos os tamanhos precisam coletar e analisar informações para tomar decisões e previsões (e obter resultados).

Isso é precisamente o que os cientistas de dados fazem: descobrir informações, fazer conexões, criar visualizações de dados e ajudar as empresas a operar de forma eficiente.

E uma compreensão completa das linguagens de programação corretas é essencial para interpretar estatísticas e trabalhar com bases de dados.

De acordo com a KDnuggets, 91% dos cientistas de dados usam os seguintes quatro idiomas.

Idioma 1: R

R é uma linguagem orientada para estatísticas popular entre mineradores de dados. É uma implementação open-source, orientada a objetos de S, e não é excessivamente difícil de aprender.

Se você quiser aprender como desenvolver software estatístico, R é um bom idioma para saber. Também permite que você manipule e visualize graficamente os dados.

Como parte de seu programa de Especialização em Ciência de Dados, a Coursera oferece uma aula sobre R que não só ensina como programar no idioma, mas também aborda como aplicá-lo no contexto da ciência / análise de dados.

Idioma 2: SAS

Como R, 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 as 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 corporativo grande e normalmente não é usado por pequenas empresas ou indivíduos trabalhando por conta própria.

Os recursos para aprender SAS estão listados neste documento.

O idioma 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 pensados ​​como "os dois grandes" no mundo da análise, o Python tornou-se recentemente um concorrente também. Uma das principais vantagens é a sua ampla variedade de bibliotecas (por exemplo, Pandas, NumPy, SciPi, etc.) e funções estatísticas.

Como o Python (como R) é um idioma aberto, as atualizações são adicionadas rapidamente. (Com programas comprados como o SAS, você deve aguardar o próximo lançamento da 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 nela. Este site é um ótimo lugar para começar.

Você também pode encontrar uma lista mais completa de materiais de aprendizagem Python aqui.

Idioma 4: SQL

Até agora, vimos idiomas que estão na mesma família e (mais ou menos) têm as mesmas funções. SQL, que significa "Structured Query Language", é onde isso muda. Este idioma não tem nada a ver com as estatísticas; enfoca o tratamento de informações em bancos de dados relacionais.

É o idioma de banco de dados mais utilizado e é de código aberto, portanto, cientistas de dados aspirantes definitivamente não devem ignorá-lo.

Learning SQL deve equipar você para criar bancos de dados SQL, gerenciar os dados dentro deles e usar funções relevantes. Udemy oferece um curso de treinamento que cobre todos os conceitos básicos e pode ser completado com bastante rapidez e sem dor.

Conclusão

No mínimo, você provavelmente deve aprender o SQL e escolher pelo menos um dos idiomas das estatísticas. Mas se você tiver o tempo (e, no caso do SAS, dinheiro) e quiser realmente responder à sua comercialização, não há nada a dizer que não pode aprender todos os quatro!

Não apressar, fazer muita prática, aprimorar suas habilidades e aproveitar a segurança do trabalho.