:brightness(10):contrast(5):no_upscale():format(webp)/data-analysis-56a55df43df78cf77287f4a7.jpg)
Согласно данным Бюро статистики труда США, количество рабочих мест для ученых, работающих с данными, почти утроится в течение десятилетия, заканчивающегося в 2026 году . Поскольку компьютерные технологии позволяют предприятиям быстрее собирать большие объемы данных, тем больше будет спрос на ученых, которые могут найти полезную информацию в этих данных . Чтобы быть успешными, ученые, работающие с данными, должны хорошо владеть типами языков программирования, используемых для работы с данными, и разрабатывать программы для отслеживания и анализа данных.
Что делают ученые данных
Специалисты по разработке данных разрабатывают алгоритмы для определения закономерностей больших объемов данных Затем они могут анализировать эти модели. Данные, которые необходимо проанализировать, могут быть получены откуда угодно. Веб-сайты собирают данные, например, о том, когда люди посещают и откуда, а сайты с высоким трафиком легко могут иметь миллионы точек данных. Данные не должны происходить с веб-сайтов. Это также может быть результатом исследований, которые проводились на протяжении поколений. Например, данные различных видов медицинских исследований могут быть обширными и требуют анализа.
Исследователи данных разрабатывают программное обеспечение или используют программное обеспечение, разработанное другими, чтобы помочь в процессе анализа наборов данных. Они также ищут способы представить свои результаты другим визуально привлекательным или простым для понимания способом.
Языки программирования
Специалисты по данным используют компьютеры и компьютерное программное обеспечение из-за больших объемов данных, с которыми они имеют дело. Чтобы быть эффективным на работе, важно владеть хотя бы одним соответствующим языком программирования и, возможно, более чем одним, в зависимости от конкретных потребностей. SQL — хорошее место для начала, потому что он очень распространен, но есть несколько других языков программирования, которые стоит изучить.
Если вы действительно хотите повысить свою конкурентоспособность как ученый, изучите как можно больше соответствующих языков программирования.
Это некоторые из самых популярных языков программирования, которые полезны для ученых данных.
- SQL: SQL, что означает «язык структурированных запросов», фокусируется на обработке информации в реляционных базах данных. Это наиболее широко используемый язык баз данных и с открытым исходным кодом, поэтому начинающим ученым данных определенно не следует его пропускать. Изучение SQL должно дать вам возможность создавать базы данных SQL, управлять данными внутри них и использовать соответствующие функции. Udemy предлагает учебный курс, который охватывает все основы и может быть пройден довольно быстро и безболезненно.
- R: R является статистически ориентированным языком, популярным среди майнеров данных и не слишком сложным для изучения. Если вы хотите научиться разрабатывать статистическое программное обеспечение, R — хороший язык для изучения. Это также позволяет вам манипулировать и графически отображать данные. В рамках своей программы Data Science Specialization, Coursera предлагает класс по R, который научит вас программировать на языке и применять его в контексте науки / анализа данных.
- SAS: Как и R, SAS используется в основном для статистического анализа. Это мощный инструмент для преобразования информации из баз данных и электронных таблиц в удобочитаемые форматы, такие как документы HTML и PDF или визуальные таблицы и графики. Первоначально разработанный академическими исследователями, он стал одним из самых популярных аналитических инструментов в мире для компаний и организаций всех видов. Язык не с открытым исходным кодом, поэтому вы, вероятно, не сможете обучать себя бесплатно.
- Python: Одним из главных преимуществ Python является его широкий спектр библиотек (Pandas, NumPy, SciPi и т. Д.) И статистических функций. Поскольку Python, как и R, является языком с открытым исходным кодом, обновления добавляются быстро. Еще один фактор, который следует учитывать, — это то, что Python, пожалуй, легче всего изучать благодаря его простоте и широкой доступности курсов и ресурсов по нему. Сайт LearnPython — отличное место для начала.
- MATLAB: эта опция была разработана MathWorks и предназначена для обработки вычислений, которые могут понадобиться специалистам по математике. Это популярный вариант в научных кругах.
- Джулия: проданная как высокопроизводительная опция, Джулия хороша для быстрого анализа больших объемов данных. Одной из его особенностей является возможность выполнять онлайн-вычисления потоковых данных. Julia — это опция с открытым исходным кодом.
- TensorFlow: TensorFlow является широко известным коммерческим вариантом, поскольку он используется для запуска многих функций Google, включая его поисковую систему и базы данных для таких программ, как Google Photos.
- Scala: Scala — это популярный вариант, который обрабатывает большие наборы данных и хорошо работает с Java.
Загрузка...