Idiomas para se tornar um mestre de ciência de dados

Todo mundo quer que sua carreira esteja em alta demanda - porque a demanda se traduz em grande remuneração e falta de trabalho. Hoje em dia, o espaço de big data está repleto desse tipo de emprego, pois empresas de todos os portes precisam coletar e analisar informações para tomar decisões e previsões (e obter resultados).

É exatamente isso que os cientistas de dados fazem: descobrem informações, fazem conexões, criam visualizações de dados e ajudam as empresas a operar de maneira eficiente. E uma compreensão completa das linguagens de programação certas é essencial para interpretar estatísticas e trabalhar com bancos de dados.

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

Língua 1: R

R é uma linguagem orientada para estatísticas popular entre os mineradores de dados. Trata-se de uma implementação de S orientada a objetos de código aberto, e não é excessivamente difícil de aprender.

Se você quer aprender como desenvolver software estatístico, R é uma boa linguagem para se conhecer. Ele também permite manipular e exibir dados graficamente.

Como parte de seu programa de Especialização em Ciência de Dados, o Coursera oferece uma aula sobre R que não apenas ensina como programar na linguagem, mas também explica como aplicá-la no contexto da ciência / análise de dados.

Língua 2: SAS

Como o R, o 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 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 de grande corporação e normalmente não é usado por empresas menores ou indivíduos que trabalham por conta própria.

Recursos para aprender SAS estão listados neste documento. A linguagem 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 considerados “os dois maiores” no mundo da análise, o Python também se tornou um concorrente recentemente. Uma de suas principais vantagens é a grande variedade de bibliotecas (por exemplo, Pandas, NumPy, SciPi, etc.) e funções estatísticas.

Como o Python (como o R) é uma linguagem de código aberto, atualizações são adicionadas a ele rapidamente. (Com programas comprados como o SAS, você precisa aguardar a próxima 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 nele. O site LearnPython é um ótimo lugar para começar.

Você também pode encontrar uma lista mais completa de materiais de aprendizado do Python.

Linguagem 4: SQL

Até agora estivemos procurando idiomas que são da mesma família e (mais ou menos) têm as mesmas funções. SQL, que significa “Linguagem de consulta estruturada”, é onde isso muda. Esta linguagem não tem nada a ver com estatísticas; Ele se concentra no tratamento de informações em bancos de dados relacionais.

É a linguagem de banco de dados mais utilizada e é de código aberto, então os cientistas de dados aspirantes definitivamente não devem ignorá-la.

O SQL de aprendizado deve equipá-lo para criar bancos de dados SQL, gerenciar os dados dentro deles e usar funções relevantes. A Udemy oferece um curso de treinamento que abrange todos os fundamentos básicos e pode ser concluído de forma bastante rápida e sem problemas.

Conclusão

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

Não se apresse, pratique muito, aprimore suas habilidades e aproveite a segurança do trabalho.