Langues pour devenir un Master Data Science

Tout le monde veut que leur carrière soit très demandée, car la demande se traduit par un salaire élevé et une pénurie de travail. De nos jours, l’espace Big Data déborde de ce type d’emplois, car les entreprises de toutes tailles doivent collecter et analyser des informations pour prendre des décisions et établir des prévisions (et obtenir des résultats).

C’est précisément ce que font les scientifiques de données: découvrir des informations, établir des liens, créer des visualisations de données et aider les entreprises à fonctionner efficacement. Et une compréhension approfondie des langages de programmation appropriés est essentielle pour interpréter les statistiques et travailler avec des bases de données.

Selon KDnuggets, 91% des spécialistes des données utilisent les quatre langues suivantes.

Langue 1: R

R est un langage basé sur les statistiques et populaire parmi les mineurs de données. Il s’agit d’une implémentation de S sous forme de source ouverte et orientée objet qui n’est pas trop difficile à apprendre.

Si vous voulez apprendre à développer un logiciel statistique, R est un bon langage à connaître. Il vous permet également de manipuler et d'afficher graphiquement des données.

Dans le cadre de son programme de spécialisation en science des données, Coursera propose un cours sur R qui non seulement vous apprend à programmer dans la langue, mais explique également comment l’appliquer dans le contexte de la science / analyse des données.

Langue 2: SAS

Comme R, SAS est principalement utilisé pour l'analyse statistique. C’est un outil puissant pour transformer les données des bases de données et des feuilles de calcul en formats lisibles (tels que les documents HTML et PDF), ainsi qu’en tableaux et graphiques plus visuels.

Développé à l'origine par des chercheurs universitaires, il est devenu l'un des outils d'analyse les plus populaires dans le monde entier pour les entreprises et les organisations. Il s’agit plus d’un logiciel de grande entreprise et n’est généralement pas utilisé par de petites entreprises ou des personnes travaillant seules.

Des ressources pour apprendre SAS sont répertoriées dans ce document. La langue n'est pas open-source, vous ne pourrez donc probablement pas vous enseigner gratuitement.

Langue 3: Python

Bien que R et SAS soient généralement considérés comme les «deux grands» dans le monde de l’analyse, Python est également récemment devenu un concurrent. L’un de ses avantages principaux est sa grande variété de bibliothèques (par exemple, Pandas, NumPy, SciPi, etc.) et de fonctions statistiques.

Comme Python (comme R) est un langage à source ouverte, les mises à jour y sont ajoutées rapidement. (Avec les programmes achetés tels que SAS, vous devez attendre la prochaine version.)

Un autre facteur à considérer est que Python est peut-être le plus facile à apprendre, en raison de sa simplicité et de la grande disponibilité des cours et des ressources qui y sont consacrés. Le site Web LearnPython est un excellent endroit pour commencer.

Vous pouvez également trouver une liste plus complète du matériel d’apprentissage Python.

Langage 4: SQL

Jusqu’à présent, nous avons étudié des langues appartenant à la même famille et ayant (plus ou moins) les mêmes fonctions. SQL, qui signifie «langage de requête structuré», est l'endroit où cela change. Ce langage n'a rien à voir avec les statistiques; il se concentre sur le traitement des informations dans les bases de données relationnelles.

Il s’agit du langage de base de données le plus largement utilisé et de la source ouverte. Par conséquent, les scientifiques en herbe ne doivent absolument pas l’ignorer.

L'apprentissage de SQL devrait vous permettre de créer des bases de données SQL, de gérer les données qu'elles contiennent et d'utiliser des fonctions pertinentes. Udemy propose une formation qui couvre toutes les bases et peut être complétée assez rapidement et sans douleur.

Conclusion

Au minimum, vous devriez probablement apprendre le SQL et choisir au moins un des langages de statistiques. Mais si vous avez le temps (et dans le cas de SAS, de l’argent) et que vous voulez être à la hauteur de vos possibilités de commercialisation, rien ne dit que vous ne pouvez pas apprendre les quatre!

Ne vous précipitez pas, entraînez-vous beaucoup, perfectionnez vos compétences et profitez de la sécurité de l'emploi.