Jadilah yang terdepan dalam ilmu data dengan mempelajari salah satu bahasa yang menguntungkan ini
Itulah tepatnya yang dilakukan 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 implementasi S, yang berorientasi pada objek sumber terbuka dan tidak terlalu sulit untuk dipelajari.
Jika Anda ingin belajar cara 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 Sains Data mereka, Coursera menawarkan kelas tentang R yang tidak hanya mengajarkan Anda bagaimana 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 kuat 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 para peneliti akademis, ini telah menjadi salah satu alat analisis paling populer di seluruh dunia untuk berbagai perusahaan dan organisasi. Ini lebih dari jenis perusahaan besar perangkat lunak dan biasanya tidak digunakan oleh perusahaan kecil atau individu yang bekerja sendiri.
Sumber daya untuk belajar SAS tercantum dalam dokumen ini .
Bahasa ini bukan open-source, jadi Anda mungkin tidak akan bisa mengajar diri sendiri secara gratis.
Bahasa 3: Python
Meskipun R dan SAS paling sering dianggap sebagai "dua besar" di dunia analisis, Python baru-baru ini menjadi pesaing juga. Salah satu manfaat utamanya adalah berbagai perpustakaan (misalnya Pandas, NumPy, SciPi, dll.) Dan fungsi statistik.
Karena Python (seperti R) adalah bahasa sumber terbuka, 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 luas kursus dan sumber daya di atasnya. Situs web ini adalah tempat yang bagus untuk memulai.
Anda juga dapat menemukan daftar lengkap materi pembelajaran Python di sini.
Bahasa 4: SQL
Sejauh ini kita telah melihat bahasa yang berada dalam keluarga yang sama dan (lebih atau kurang) memiliki fungsi yang sama. SQL, yang merupakan singkatan dari "Structured Query Language," adalah tempat yang berubah. Bahasa ini tidak ada hubungannya dengan statistik; berfokus pada penanganan informasi dalam basis data relasional.
Ini adalah bahasa basis data yang paling banyak digunakan dan merupakan sumber terbuka, sehingga calon ilmuwan data pasti tidak perlu 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-dasar dan dapat diselesaikan dengan cukup cepat dan tanpa rasa sakit.
Kesimpulan
Minimal, Anda mungkin harus belajar SQL dan memilih setidaknya salah satu bahasa statistik. Tetapi jika Anda memiliki waktu (dan dalam kasus SAS, uang) dan ingin benar-benar sesuai dengan kemampuan pemasaran Anda, tidak ada yang bisa dikatakan bahwa Anda tidak dapat mempelajari keempatnya!
Jangan terburu-buru, dapatkan banyak latihan, asah keterampilan Anda — dan nikmati keamanan pekerjaan.