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Tutti vogliono che la loro carriera sia in forte domanda, perché la domanda si traduce in una grande retribuzione e senza mancanza di lavoro. Oggi, il grande spazio di dati è pieno di quel tipo di occupazione, in quanto le aziende di tutte le dimensioni necessitano di raccogliere e analizzare informazioni per prendere decisioni e previsioni (e ottenere risultati).
Quello che fanno i dati scientifici è: scoprire le informazioni, creare connessioni, creare visualizzazioni di dati e aiutare le aziende a operare in modo efficiente.
E una conoscenza approfondita dei linguaggi di programmazione giusti è essenziale per interpretare le statistiche e lavorare con i database.
Secondo KDnuggets, il 91% degli scienziati di dati usa i seguenti quattro linguaggi.
Lingua 1: R
R è una lingua statistica orientata tra i data miners. È un'implementazione aperta di tipo S, orientata agli oggetti, e non è troppo difficile da imparare.
Se vuoi imparare a sviluppare software statistico, R è un buon linguaggio da sapere. Permette anche di manipolare e visualizzare graficamente i dati.
Come parte del programma Data Science Specialization, Coursera offre una classe su R che non solo ti insegna come programmare nella lingua ma anche come applicarla nel contesto della scienza / analisi dei dati.
Lingua 2: SAS
Come R, SAS viene utilizzato principalmente per l'analisi statistica. È un potente strumento per trasformare i dati da database e fogli di calcolo in formati leggibili (come i documenti HTML e PDF) nonché le tabelle e grafici più visivi.
Originariamente sviluppato da ricercatori accademici, è diventato uno degli strumenti di analisi più diffusi in tutto il mondo per aziende e organizzazioni di tutti i tipi. È più di un grande tipo di software di tipo corporativo e non viene utilizzato tipicamente da aziende o individui che lavorano da soli.
Le risorse per l'apprendimento di SAS sono elencate in questo documento.
La lingua non è open-source, quindi probabilmente non sarai in grado di insegnarvi gratuitamente.
Lingua 3: Python
Anche se R e SAS sono più comunemente considerati come "i grandi due" nel mondo analitico, Python è diventato di recente anche un concorrente. Uno dei suoi principali vantaggi è la sua vasta gamma di librerie (es. Pandas, NumPy, SciPi, ecc.) E funzioni statistiche.
Poiché Python (come R) è un linguaggio open source, gli aggiornamenti vengono aggiunti rapidamente. (Con i programmi acquistati come SAS devi aspettare la versione successiva)
Un altro fattore da considerare è che Python è forse il più semplice da imparare, a causa della sua semplicità e dell'ampia disponibilità di corsi e risorse su di esso. Questo sito web è un ottimo posto per iniziare.
È inoltre possibile trovare un elenco completo dei materiali di apprendimento Python qui.
Lingua 4: SQL
Finora abbiamo esaminato le lingue della stessa famiglia e (più o meno) hanno le stesse funzioni. SQL, che significa "Strutturata Query Language", è dove cambia. Questa lingua non ha nulla a che fare con le statistiche; si concentra sulla gestione delle informazioni in database relazionali.
È la lingua del database più diffusa ed è open source, per cui aspiranti scienziati di dati non dovrebbero saltarlo.
L'apprendimento di SQL dovrebbe essere equipaggiato per creare database SQL, gestire i dati all'interno di essi e utilizzare funzioni pertinenti. Udemy offre un corso di formazione che copre tutte le basi e può essere completato abbastanza rapidamente e senza dolore.
Conclusione
Almeno bisogna probabilmente imparare SQL e scegliere almeno una delle lingue di statistica. Ma se hai il tempo (e nel caso di SAS, i soldi) e vuoi veramente alla tua commerciabilità, non c'è niente da dire che non puoi imparare tutti e quattro!
Non correre, prendersi un sacco di pratiche, affinare le tue abilità e godere della sicurezza del lavoro.
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