Programovací jazyky se staly mistrem datové vědy
Obsah
Podle Úřadu pro statistiku práce USA se během desetiletí končícího v roce 2026 očekává, že pracovní příležitosti pro vědce v oblasti dat se téměř ztrojnásobí. Protože počítačová technologie umožňuje podnikům rychleji shromažďovat větší objemy dat, tím větší bude poptávka po vědcích, kteří v nich najdou užitečné informace. Aby byli vědci úspěšní, musí být obeznámeni s typy programovacích jazyků používaných k práci s daty a vyvíjet programy pro sledování a analýzu dat.
Jaké údaje vědci dělají
Vědci dat vyvíjejí algoritmy pro identifikaci vzorců ve velkém množství dat. Poté jsou schopni tyto vzorce analyzovat. Data, která je třeba analyzovat, mohou pocházet odkudkoli. Webové stránky shromažďují data, například o tom, kdy lidé navštěvují a odkud, a stránky s vysokým provozem mohou snadno obsahovat miliony datových bodů. Data nemusí pocházet z webových stránek. Může také pocházet z výzkumu, který byl prováděn po generace. Například údaje z různých typů lékařského výzkumu mohou být obrovské a je třeba je analyzovat.
Vědci dat vyvíjejí software nebo používají software vyvinutý ostatními, kteří pomáhají s procesem analýzy datových sad. Hledají také způsoby, jak ostatním svá zjištění představit vizuálně přitažlivými nebo snadno pochopitelnými způsoby.
Programovací jazyky
Vědci dat používají počítače a počítačový software kvůli velkému objemu dat, se kterými se zabývají. Abychom byli v práci efektivní, je důležité ovládat alespoň jeden relevantní programovací jazyk a pravděpodobně více než jeden, v závislosti na konkrétních potřebách. SQL je dobré místo, kde začít, protože je to tak běžné, ale existuje několik dalších programovacích jazyků, které stojí za učení.
Pokud opravdu chcete zvýšit svou prodejnost jako vědec v oblasti dat, naučte se co nejvíce relevantních programovacích jazyků.
Toto jsou některé z nejpopulárnějších programovacích jazyků, které jsou užitečné pro vědce dat.
SQL: SQL, což je zkratka „strukturovaného dotazovacího jazyka“, se zaměřuje na zpracování informací v relačních databázích. Je to nejpoužívanější databázový jazyk a je otevřeným zdrojovým kódem, a tak by ho vědci s údaji určitě neměli vynechávat. Naučení SQL by vás mělo vybavit k vytváření databází SQL, ke správě dat v nich ak používání příslušných funkcí. Udemy nabízí výcvikový kurz, který pokrývá všechny základy a může být dokončen poměrně rychle a bezbolestně.
R: R je statisticky orientovaný jazyk oblíbený mezi datovými rudami a není příliš obtížný se ho naučit. Pokud se chcete naučit, jak vyvinout statistický software, R je dobrý jazyk. Umožňuje také manipulovat a graficky zobrazovat data. V rámci svého programu specializace na vědu o údajích nabízí Coursera třídu R, která vás naučí, jak programovat v jazyce a aplikovat ji v souvislosti s vědou / analýzou dat.
SAS: Stejně jako R se SAS používá především pro statistickou analýzu. Je to mocný nástroj pro transformaci informací z databází a tabulek do čitelných formátů, jako jsou dokumenty HTML a PDF nebo vizuální tabulky a grafy. Původně vyvinutý akademickými vědci se stal jedním z nejpopulárnějších analytických nástrojů na světě pro společnosti a organizace všeho druhu. Jazyk není open source, takže se pravděpodobně nebudete moci učit zdarma.
Krajta: Jednou z hlavních výhod Pythonu je jeho široká škála knihoven (Pandas, NumPy, SciPi atd.) A statistických funkcí. Protože Python, stejně jako R, je jazyk s otevřeným zdrojovým kódem, aktualizace se přidávají rychle. Dalším faktorem, který je třeba zvážit, je to, že Python je snad nejsnadnější se učit, a to kvůli jeho jednoduchosti a široké dostupnosti kurzů a zdrojů. Web LearnPython je skvělé místo, kde začít.
MATLAB: Tato volba byla vyvinuta společností MathWorks a je navržena tak, aby zvládla typy výpočtů, které odborníci v matematice mohou potřebovat. Je to populární volba na akademické půdě.
Julie: Julia, která je nabízena jako vysoce výkonná varianta, je dobrá pro rychlou analýzu velkých objemů dat. Jednou z jeho funkcí je schopnost provádět online výpočty datových proudů. Julia je možnost open source.
TensorFlow: TensorFlow je dobře známá komerční možnost, protože se používá k běhu mnoha funkcí Google, včetně vyhledávače a databází pro programy, jako je Google Photos.
Scala: Scala je oblíbená možnost, která zpracovává velké soubory dat a dobře pracuje s Java.
