비디오: 1. Introduction and Scope 2025
바로 데이터 과학자들이하는 일입니다. 정보를 찾고, 연결하고, 데이터 시각화를 만들고, 기업을 효율적으로 운영하는 데 도움이됩니다.
KDnuggets에 따르면, 데이터 과학자의 91 %는 다음 네 가지 언어를 사용합니다.
언어 1 : R
R은 데이터 마이너에게 인기있는 통계 지향 언어입니다. 오픈 소스이며 객체 지향적 인 S 구현이며 배우기가 너무 어렵지 않습니다.
데이터 과학 특수화 프로그램의 일환으로, Coursera는 R에 관한 수업을 제공하며, 언어로 프로그램하는 방법을 가르 칠뿐만 아니라 데이터 과학 / 분석의 맥락에서 적용하는 방법도 설명합니다.
언어 2 : SAS
R과 마찬가지로 SAS는 주로 통계 분석에 사용됩니다. 데이터베이스 및 스프레드 시트의 데이터를 HTML 및 PDF 문서와 같은 읽을 수있는 형식과 시각적 인 표 및 그래프로 변환하는 강력한 도구입니다.
SAS 학습을위한 자료가이 문서에 나와 있습니다.
이 언어는 오픈 소스가 아니기 때문에 무료로 자신을 가르 칠 수는 없습니다.
언어 3 : Python
R과 SAS는 분석 세계에서 가장 큰 두 가지로 생각되지만 파이썬은 최근 경쟁자가되었습니다. 주된 장점 중 하나는 다양한 라이브러리 (예 : 팬더, NumPy, SciPi 등) 및 통계 기능입니다.
Python (예 : R)은 오픈 소스 언어이므로 업데이트가 신속하게 추가됩니다. (SAS와 같이 구입 한 프로그램을 사용하면 차기 버전을 기다려야합니다.)
고려해야 할 또 다른 요소는 단순성과 광범위한 코스 및 리소스의 가용성으로 인해 Python이 가장 쉽게 배울 수 있다는 것입니다. 이 웹 사이트는 시작할 수있는 좋은 곳입니다.
여기에 파이썬 학습 자료 목록도 있습니다.
언어 4 : SQL
지금까지 우리는 같은 가족에 있고 (어느 정도) 동일한 기능을 가진 언어를 살펴 보았습니다. "Structured Query Language"의 약자 인 SQL이 변경됩니다. 이 언어는 통계와 아무런 관련이 없습니다. 관계형 데이터베이스의 정보 처리에 중점을 둡니다.
가장 널리 사용되는 데이터베이스 언어이며 오픈 소스이기 때문에 주목받는 데이터 과학자는이를 건너 뛰어서는 안됩니다.
학습 SQL은 SQL 데이터베이스를 만들고, 그 안에있는 데이터를 관리하며, 관련 기능을 사용하도록 준비시켜야합니다. Udemy는 모든 기본 사항을 다루는 교육 과정을 제공하며 신속하고 간편하게 완료 할 수 있습니다. 결론
최소한 SQL을 배우고 통계 언어 중 적어도 하나를 선택해야합니다. 그러나 시간이 있다면 (그리고 SAS의 경우, 돈) 정말로 당신의 시장성에 달려 있다면, 네 가지를 모두 배울 수 없다고 말할 수는 없습니다!
서두르지 말고, 많은 연습을하고, 기술을 연마하고, 직업 안정을 즐기십시오.
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