データサイエンスのマスターになるための言語

需要は多額の給与につながり、仕事が不足することはないため、誰もが自分のキャリアが高需要になることを望んでいます。最近では、あらゆるデータを収集し分析して意思決定や予測（および結果の取得）を行う必要があるため、ビッグデータ空間はそのような雇用に満ちています。

それこそまさにデータサイエンティストがすることです。情報を発見し、つながりを作り、データを視覚化し、そして企業が効率的に活動するのを助けます。また、統計を解釈し、データベースを操作するには、正しいプログラミング言語を完全に理解することが不可欠です。

KDnuggetsによると、データ科学者の91％が以下の4つの言語を使っています。

言語1：R

Rは、データマイナーの間で人気のある統計指向の言語です。それはSのオープンソース、オブジェクト指向の実装であり、学ぶことはそれほど難しくありません。

統計ソフトウェアの開発方法を学びたいのであれば、Rは知っておくべき良い言語です。データを操作してグラフィカルに表示することもできます。

彼らのデータサイエンススペシャライゼーションプログラムの一部として、Courseraはあなたに言語でプログラムする方法を教えるだけでなく、データサイエンス/分析の文脈でそれを適用する方法を教えるRに関するクラスを提供します。

言語2：SAS

Rと同様に、SASは主に統計分析に使用されます。データベースやスプレッドシートのデータを（HTMLやPDF文書のような）読みやすい形式に変換するための強力なツールです。

もともと学術研究者によって開発された、それはあらゆる種類の企業や組織のための世界で最も人気のある分析ツールの一つとなっています。これは大企業タイプのソフトウェアであり、通常は中小企業や自分で作業する個人によっては使用されません。

SASを学ぶためのリソースはこの文書に記載されています。この言語はオープンソースではないので、あなたは無料で自分自身を教えることができないでしょう。

言語3：Python

RとSASは、アナリティクスの世界では最も一般的に考えられているものですが、最近ではPythonも候補になっています。その主な特典の1つは、その多種多様なライブラリー（例えば、Pandas、NumPy、SciPiなど）および統計機能です。

Pythonは（Rのように）オープンソース言語なので、すぐに更新が追加されます。 （SASのような購入済みのプログラムでは、次のバージョンのリリースを待つ必要があります。）

考慮すべきもう1つの要因は、Pythonがその単純さとそれに関するコースとリソースの広い利用可能性のために、おそらく学ぶのが最も簡単であるということです。 LearnPython Webサイトは、開始するのに最適な場所です。

Pythonの学習教材の完全なリストもあります。

言語4：SQL

これまでは、同じファミリーに属し、（多かれ少なかれ）同じ機能を持つ言語を調べてきました。 「構造化照会言語」を表すSQLは、それが変わるところです。この言語は統計とは関係ありません。リレーショナルデータベースでの情報の処理に焦点を当てています。

これは最も広く使用されているデータベース言語であり、オープンソースなので、データサイエンティストを志望する人は間違いなくそれをスキップするべきではありません。

SQLを学ぶには、SQLデータベースを作成し、その中のデータを管理し、そして関連する関数を使用するための設備が必要です。 Udemyはすべての基本をカバーするトレーニングコースを提供しており、かなり短時間で簡単に修了することができます。

結論

少なくとも、SQLを学び、少なくとも1つの統計言語を選択する必要があります。しかし、時間があって（そしてSASの場合はお金に）、あなたの市場性を最大限に高めたいのであれば、4つすべてを学ぶことができないと言うことは何もありません！

急がないで、たくさんの練習をして、あなたのスキルを磨いてください - そして仕事の安全を楽しんでください。