Vai datu zinātni ir grūti apgūt?

BrainStation Data Scientist karjeras ceļvedis var palīdzēt jums spert pirmos soļus ienesīgas karjeras virzienā datu zinātnē. Lasiet tālāk, lai iegūtu pārskatu par to, cik sarežģīta ir datu zinātne un kuras programmēšanas valodas jāapgūst, lai kļūtu par datu zinātnieku.

Kļūsti par datu zinātnieku

Sazinieties ar mācību padomdevēju, lai uzzinātu vairāk par to, kā mūsu bootcamps un kursi var palīdzēt jums kļūt par datu zinātnieku.



Noklikšķinot uz Iesniegt, jūs piekrītat mūsu Noteikumi .



Iesniegt

Nevarēja iesniegt! Vai atsvaidzināt lapu un mēģināt vēlreiz?

Uzziniet vairāk par mūsu Data Science Bootcamp

Paldies!

Mēs drīzumā sazināsimies.



Skatiet Data Science Bootcamp lapu

Tā kā datu zinātnes darbiem bieži tiek izvirzītas tehniskās prasības, to mācīties var būt grūtāk nekā citās tehnoloģiju jomās. Stingri pārvaldot tik plašu valodu un lietojumprogrammu klāstu, mācīšanās process ir diezgan straujš. Protams, tas ir viens no iemesliem pašreizējam datu zinātnes profesionāļu trūkumam pasaulē un kāpēc viņi ir tik ļoti pieprasīti.

Kādas programmēšanas valodas datu zinātniekiem vajadzētu apgūt?

Viens no lielākajiem izaicinājumiem darba datu zinātnē ir dažādu valodu un lietojumprogrammu skaits, kas jums jāapgūst. Atšķirībā no dažām tehnoloģiju jomām, kurās ir bijis iespējams koncentrēties uz vienu vai divām platformām, datu zinātnes starpdisciplinārais raksturs nozīmē, ka jums būs jāapgūst vismaz pusducis valodu un jāizmanto tās visas kopā.

Python

Jābūt, bet ar pārvaldāmu mācīšanās līkni. Python ir labākā programmēšanas valoda, ko izvēlas daudzi datu zinātnieki, kuri novērtē tās pieejamību, lietošanas vienkāršību un daudzpusību. BrainStation 2019. gada digitālo prasmju apsekojumā konstatēts, ka Python bija datu zinātnieku visbiežāk izmantotais rīks.



R

Tā kā tas ir paredzēts datu analīzei, R mēdz būt diezgan atšķirīgs no citām platformām, piešķirot tai reputāciju, jo to ir grūtāk apgūt nekā citu analītikas programmatūru. Pat ja ir liela pieredze citu datu zinātnes rīku izmantošanā, sākumā R var šķist diezgan svešs. Tomēr tas ir pūļu vērts: tajā ir gandrīz visas statistikas un datu vizualizācijas lietojumprogrammas, kas varētu būt nepieciešamas datu zinātniekam, tostarp neironu tīkli, nelineāra regresija, uzlabota diagramma un daudz ko citu.

SQL

Vēl viens must have. Par laimi, SQL ir salīdzinoši viegli uztverams, diezgan lasāms un intuitīvs. Tā kā tās komandas ir ierobežotas ar vaicājumiem, iesācējiem tas parasti aizņem tikai divas vai trīs nedēļas, bet pieredzējušiem programmētājiem tas aizņem daudz mazāk. Kad esat sapratis SQL, varēsit atjaunināt, meklēt, rediģēt, manipulēt un iegūt informāciju no strukturētām datu kopām, īpaši lielām datu bāzēm.

Java

Lai arī Java ir vieglāk apgūstama nekā tās priekštecis C++, tā joprojām ir nedaudz grūtāka nekā Python, pateicoties savai garajai sintaksei. Daži eksperti norāda, ka ir nepieciešams gandrīz mēnesis, lai apgūtu Java pamatjēdzienus, un vēl nedēļa vai divas, lai sāktu šo ideju pielietot praktiski. Java ir labs rīks datu zinātnes ražošanas koda ieausšanai tieši esošā datu bāzē; populārā statistikas analīzes utilīta Hadoop darbojas Java virtuālajā mašīnā.



Kāpnes

Lietotājam draudzīga un elastīga Scala ir ideāla programmēšanas valoda, strādājot ar lielu datu apjomu. Lietojumprogrammas, kas rakstītas Scala, var darboties visur, kur darbojas Java, padarot tās noderīgas sarežģītiem algoritmiem vai liela mēroga mašīnmācībai. Scala mācīšanās līkne ir stāvāka nekā dažām citām programmēšanas valodām, parasti prasa vairākas nedēļas, lai to apgūtu, taču tās plašā lietotāju bāze liecina par tās lietderību.

Jūlija

Džūlija, kas ir daudz jaunāka programmēšanas valoda nekā citas šajā sarakstā, ir ātri radījusi iespaidu, pateicoties tās zibenīgajai veiktspējai, vienkāršībai un lasāmībai, īpaši skaitliskajai analīzei un skaitļošanas zinātnei. Tas nenozīmē, ka jūs to varat iemācīties vienas nakts laikā; Lai gan tajā ir salīdzinoši viegli iedziļināties un nekavējoties sākt eksperimentēt, sagaidiet, ka būs nepieciešami daži mēneši, lai apgūtu Jūliju. Bet, kad tas ir izdarīts, tas ir lielisks rīks sarežģītu matemātisko operāciju risināšanai — viens no iemesliem, kāpēc tas ir populārs finanšu nozarē.

MATLAB

Populārs statistiskās analīzes rīks, šī skaitliskās skaitļošanas valoda ir noderīga augsta līmeņa matemātiskām vajadzībām, piemēram, Furjē transformācijām, signālu apstrādei, attēlu apstrādei un matricu algebrai, veicinot tās plašo izmantošanu akadēmiskajās aprindās un rūpniecībā. Ja jums ir spēcīga matemātiskā izglītība, jūs varat apgūt MATLAB tikai divu nedēļu laikā.

Lai gan jūs, visticamāk, neizmantosit visas šīs programmas katru dienu, jūs vismaz vēlēsities iepazīties ar katru no tām un to iespējām.

Kategori: Jaunumi