ចង់ក្លាយជាអ្នកវិទ្យាសាស្ត្រទិន្នន័យ? រៀនភាសាមួយក្នុងចំណោមភាសាទាំងនេះ

ទៅមុខក្នុងវិទ្យាសាស្រ្តទិន្នន័យដោយសិក្សាភាសាចំណេញមួយនេះ

មនុស្សគ្រប់គ្នាចង់ឱ្យអាជីពរបស់ពួកគេមានតម្រូវការខ្ពស់ពីព្រោះតម្រូវការទាមទារឱ្យមានប្រាក់ខែច្រើនហើយគ្មានការងារធ្វើ។ សព្វថ្ងៃនេះទំហំទិន្នន័យធំ ៗ គឺពោរពេញទៅដោយការងារប្រភេទនេះពីព្រោះក្រុមហ៊ុនគ្រប់ទំហំត្រូវការប្រមូលនិងវិភាគព័ត៌មានដើម្បីធ្វើការសំរេចចិត្តនិងព្យាករណ៍ (និងទទួលបានលទ្ធផល) ។

នោះហើយជាអ្វីដែលអ្នកវិទ្យាសាស្រ្តទិន្នន័យធ្វើ: រកឃើញព័ត៌មាន, បង្កើតទំនាក់ទំនង, បង្កើតការមើលឃើញទិន្នន័យនិងជួយក្រុមហ៊ុនឱ្យដំណើរការប្រកបដោយប្រសិទ្ធភាព។

និងការយល់ដឹងដ៏ហ្មត់ចត់នៃភាសាសរសេរកម្មវិធីត្រឹមត្រូវគឺមានសារៈសំខាន់សម្រាប់ការបកប្រែស្ថិតិនិងធ្វើការជាមួយមូលដ្ឋានទិន្នន័យ។

យោងតាម ​​KDnuggets អ្នកវិទ្យាសាស្រ្តទិន្នន័យ 91% ប្រើភាសាចំនួនបួនដូចខាងក្រោម។

ភាសាទី 1: អរ

R គឺជាភាសាដែលមានប្រជាប្រិយភាពក្នុងចំណោមអ្នកប្រើទិន្នន័យ។ វាជាការបើកចំហរប្រភពបើកចំហរនិងសំដៅទៅលើវត្ថុនៃ S ហើយវាមិនពិបាករៀនខ្លាំងពេកទេ។

ប្រសិនបើអ្នកចង់រៀនពីរបៀបបង្កើតកម្មវិធីស្ថិតិ R គឺជាភាសាល្អដើម្បីដឹង។ វាក៏អនុញ្ញាតឱ្យអ្នករៀបចំនិងបង្ហាញទិន្នន័យក្រាហ្វិកផងដែរ។

ជាផ្នែកមួយនៃកម្មវិធីសិក្សាវិទ្យាសាស្ដ្រទិន្នន័យរបស់ពួកគេ Coursera ផ្តល់ជូននូវថ្នាក់រៀននៅលើ R ដែលមិនត្រឹមតែបង្រៀនអ្នកពីរបៀបក្នុងការសរសេរកម្មវិធីជាភាសានោះទេប៉ុន្តែវាថែមទាំងបង្រៀនពីរបៀបប្រើវានៅក្នុងបរិបទនៃវិទ្យាសាស្រ្ត / ការវិភាគទិន្នន័យ។

ភាសាទី 2: SAS

ដូច R, SAS ត្រូវបានប្រើជាចម្បងសម្រាប់ការវិភាគស្ថិតិ។ វាជាឧបករណ៍ដ៏មានឥទ្ធិពលសម្រាប់ការផ្លាស់ប្តូរទិន្នន័យពីមូលដ្ឋានទិន្នន័យនិងសៀវភៅបញ្ជីទៅជាទ្រង់ទ្រាយដែលអាចអានបាន (ដូចជាឯកសារ HTML និង PDF) ក៏ដូចជាតារាងនិងក្រាហ្វិចដែលមើលឃើញច្រើនទៀត។

បង្កើតឡើងដំបូងដោយក្រុមអ្នកស្រាវជ្រាវការសិក្សាវាបានក្លាយជាឧបករណ៍វិភាគដ៏ពេញនិយមមួយនៅទូទាំងពិភពលោកសម្រាប់ក្រុមហ៊ុននិងអង្គការគ្រប់ប្រភេទ។ វាជាប្រភេទនៃកម្មវិធីសាជីវកម្មដ៏ធំមួយហើយមិនត្រូវបានប្រើជាទូទៅដោយក្រុមហ៊ុនតូចៗឬបុគ្គលដែលធ្វើការដោយខ្លួនឯងឡើយ។

ធនធានសម្រាប់ការរៀន SAS ត្រូវបានរាយនៅក្នុងឯកសារនេះ ។

ភាសានេះមិនមែនជាប្រភពបើកចំហទេដូច្នេះអ្នកទំនងជាមិនអាចបង្រៀនខ្លួនឯងដោយឥតគិតថ្លៃបានទេ។

ភាសាទី 3: Python

ទោះបីជា R និង SAS ភាគច្រើនត្រូវបានគេគិតថាជា "ធំពីរ" នៅក្នុងពិភពវិភាគក៏ដោយក៏ Python បានក្លាយជាអ្នកប្រកួតប្រជែងផងដែរ។ មួយក្នុងចំណោមអត្ថប្រយោជន៍ដ៏សំខាន់របស់វាគឺបណ្ណាល័យដ៏ធំទូលាយរបស់វា (ឧ។ Pandas, NumPy, SciPi ជាដើម) និងមុខងារស្ថិតិ។

ចាប់តាំងពី Python (ដូចជា R) គឺជាភាសាប្រភពបើកចំហរ, ការធ្វើបច្ចុប្បន្នភាពត្រូវបានបន្ថែមយ៉ាងឆាប់រហ័ស។ (ជាមួយកម្មវិធីដែលបានទិញដូចជា SAS អ្នកត្រូវរង់ចាំការចេញផ្សាយជំនាន់ក្រោយ។ )

កត្តាមួយទៀតដែលត្រូវពិចារណាគឺ Python ប្រហែលជាងាយស្រួលបំផុតក្នុងការរៀនដោយសារតែភាពសាមញ្ញនិងភាពងាយស្រួលនៃវគ្គសិក្សានិងធនធាននៅលើវា។ គេហទំព័រនេះគឺជាកន្លែងដ៏ល្អមួយដើម្បីចាប់ផ្តើម។

អ្នកក៏អាចរកឃើញបញ្ជីពេញលេញនៃសម្ភារសិក្សា Python នៅទីនេះ។

ភាសាទី 4: SQL

រហូតមកដល់ពេលនេះយើងបានរកមើលភាសាដែលមាននៅក្នុងគ្រួសារដូចគ្នាហើយ (ច្រើនឬតិច) មានមុខងារដូចគ្នា។ SQL ដែលតំណាងឱ្យ "ភាសារចនាសម្ព័ន្ធសំណួរ" គឺជាកន្លែងដែលផ្លាស់ប្តូរ។ ភាសានេះមិនទាក់ទងនឹងស្ថិតិទេ។ វាផ្តោតលើការគ្រប់គ្រងព័ត៌មានក្នុងមូលដ្ឋានទិន្នន័យទំនាក់ទំនង។

វាជាភាសាមូលដ្ឋានទិន្នន័យដែលត្រូវបានប្រើប្រាស់យ៉ាងទូលំទូលាយបំផុតហើយជាប្រភពបើកចំហដូច្នេះអ្នកវិទ្យាសាស្ត្រដែលចង់បានទិន្នន័យពិតជាមិនគួររំលងវាទេ។

ការរៀនសូត្រ SQL គួរបំពាក់ឱ្យអ្នកបង្កើតមូលដ្ឋានទិន្នន័យ SQL គ្រប់គ្រងទិន្នន័យនៅក្នុងពួកវានិងប្រើមុខងារពាក់ព័ន្ធ។ អ៊ុយឌីមផ្តល់ជូននូវវគ្គបណ្តុះបណ្តាលមួយដែលគ្របដណ្តប់លើមូលដ្ឋានគ្រឹះទាំងអស់ហើយអាចបញ្ចប់បានយ៉ាងឆាប់រហ័សនិងមិនមានការឈឺចាប់។

សេចក្តីសន្និដ្ឋាន

យ៉ាងហោចណាស់អ្នកគួរតែរៀន SQL និងជ្រើសរើសយ៉ាងហោចណាស់ភាសាស្ថិតិមួយ។ ប៉ុន្តែប្រសិនបើអ្នកមានពេលវេលា (ហើយក្នុងករណី SAS លុយ) ហើយចង់មានភាពជឿនលឿនទៅរកទីផ្សាររបស់អ្នកមិនមានអ្វីត្រូវនិយាយថាអ្នកមិនអាចរៀនទាំងបួនបានទេ!

កុំប្រញាប់ប្រញាល់ធ្វើកិច្ចការច្រើនពេកកុំភ្លេចនូវជំនាញរបស់អ្នកហើយរីករាយនឹងសុវត្ថិភាពការងារ។