Khoa học dữ liệu có một nền tảng rộng lớn và chắc chắn rằng để trở thành một nhà khoa học dữ liệu, một người cần phải thành thạo rất nhiều thứ. Nhưng đôi khi, vấn đề nảy sinh khi một người không có nền tảng lập trình và có cảm giác như họ không thể trở thành nhà khoa học dữ liệu vì đó là yêu cầu cao nhất
Tại thời điểm đó, hãy theo dõi đào tạo về khoa học dữ liệu và hiểu tất cả các khía cạnh liên quan đến cùng. Nhưng điều quan trọng là một người phải hiểu rằng cần bao nhiêu mã hóa trong khoa học dữ liệu. Nếu bạn cũng muốn biết về nó, bạn đang ở đúng trang
Có cần thiết phải học viết mã để trở thành một nhà khoa học dữ liệu không?
Khoa học dữ liệu không giới hạn ở những người có tư duy lập trình. Chà, đó là một chủ đề rộng lớn và bất kỳ ai cũng có thể tìm hiểu về chủ đề đó. Nhưng cũng không thể thiếu để biết liệu các kỹ năng mã hóa có được yêu cầu hay không
Bạn biết bao nhiêu mã hóa không quan trọng khi bạn muốn trở thành một nhà khoa học dữ liệu, nhưng điều quan trọng là bạn phải hiểu lập trình cơ bản và bạn phải cảm thấy thoải mái với điều đó.
Những kiến thức cơ bản về lập trình rất quan trọng đối với một người để hiểu. Điều này bao gồm các vòng lặp trung bình, hàm, if-else, logic lập trình, v.v. Là một người mong muốn trở thành một nhà khoa học dữ liệu, hiểu rõ về ngôn ngữ viết mã sẽ là một kỹ năng được ưu tiên
Nếu bạn thành thạo về mã hóa, nó sẽ rất tuyệt. Nhưng nếu bạn không, thì không có gì phải lo lắng về. Hiện tại, các khóa học về khoa học dữ liệu có sẵn sẽ giúp bạn hiểu điều tương tự. Nó chỉ ra rõ ràng rằng có một số điểm mà bạn cần hiểu về bộ kỹ năng mã hóa, nhưng ở một số khía cạnh, không cần phải thành thạo về nó
Những gì một người không phải CNTT cần hiểu để trở thành một nhà khoa học dữ liệu?
Đối với một người không phải dân IT, các yêu cầu cơ bản để trở thành một nhà khoa học dữ liệu như sau. -
- Họ phải thành thạo với xác suất và thống kê
- Tình yêu dành cho tích phân
- Họ có thể xác định vấn đề kinh doanh
- Phải có khả năng làm việc trên tập dữ liệu đã cho
- Một người phải đủ tự tin để học bất kỳ ngôn ngữ lập trình mới nào với sự trợ giúp của các nguồn internet
- Khả năng phân tích dữ liệu là quan trọng, cùng với các quan điểm khác nhau
- Họ phải giỏi trong việc xây dựng mô hình học máy để trực quan hóa và dự đoán kết quả
- Đủ để truyền tải nội dung bên trong của dữ liệu cụ thể tới các bên liên quan
Nhìn chung, có thể kết luận rằng với tư cách là một nhà khoa học dữ liệu, bạn sẽ gặp phải các kỹ năng mô hình hóa, kỹ năng giao tiếp, kỹ năng phân tích, v.v. Trong số đó, kỹ năng lập trình kỹ thuật cũng rất quan trọng
Không quan trọng bạn biết bao nhiêu về lập trình hay mã hóa, nhưng bạn phải sẵn sàng để học về những điều tương tự. Nếu bạn có khả năng phân tích dữ liệu và trích xuất thông tin có ý nghĩa từ nó, thì bạn là người tốt nhất để trở thành một phần của nó. Ngoài ra, chúng tôi khuyên bạn nên tìm hiểu về hai kỹ năng lập trình cơ bản, bao gồm R và python, để bạn dễ dàng hiểu các truy vấn SQL
Kỹ năng phi lập trình để có được
Chà, không quan trọng bạn thuộc nền tảng lập trình hay không lập trình. Bạn cũng phải có khả năng tìm hiểu về các kỹ năng phi lập trình. Những cái chính bạn cần có được như sau. -
Công cụ để học
Hiểu các công cụ dựa trên GUI có sẵn. Chúng có giao diện thân thiện với người dùng và giúp bạn có kiến thức cơ bản về thuật toán. Trên các cổng trực tuyến, chúng có sẵn miễn phí và bạn có thể dễ dàng hiểu được điều tương tự
Kiến thức tên miền là quan trọng
Nhận một ý tưởng về tên miền là tốt. Kiến thức chuyên sâu về miền rất quan trọng vì theo lĩnh vực bạn đang làm việc, miền cần phải có được. Bạn không thể có miền Thương mại điện tử cho chăm sóc sức khỏe hoặc ngược lại. Vì vậy, hãy hiểu chi tiết như vậy
Hãy sẵn sàng để tạo ra một câu chuyện
Đúng khi nói rằng không phải mọi cá nhân đều có kiến thức tuyệt vời về lập trình và hiểu chi tiết mọi thứ. Vào thời điểm đó, chúng tôi đã sẵn sàng để tạo ra một câu chuyện và cũng là người kể chuyện. Là một người kể chuyện, chỉ cần truyền đạt mọi thứ một cách chi tiết để họ có thể đưa ra quyết định phù hợp
Phán quyết cuối cùng
Ở đây chúng tôi đã kết thúc và thảo luận về mức độ mã hóa được yêu cầu. Vì vậy, có thể kết luận rằng nếu bạn thành thạo viết mã thì rất tốt. Nhưng nếu bạn không, thì không gì có thể ngăn cản bạn. Hãy đăng ký đào tạo về khoa học dữ liệu và tìm hiểu về chúng để trở thành nhà khoa học dữ liệu giỏi nhất
Một trong những kỹ năng quan trọng nhất đối với nhà phân tích dữ liệu là thành thạo ngôn ngữ lập trình. Các nhà phân tích dữ liệu sử dụng SQL [Ngôn ngữ truy vấn có cấu trúc] để giao tiếp với cơ sở dữ liệu, nhưng khi nói đến việc làm sạch, thao tác, phân tích và trực quan hóa dữ liệu, bạn đang xem Python hoặc R
Python so với. r. Có gì khác biệt?
Python và R đều là các ngôn ngữ mã nguồn mở, miễn phí có thể chạy trên Windows, macOS và Linux. Cả hai đều có thể xử lý bất kỳ nhiệm vụ phân tích dữ liệu nào và cả hai đều được coi là ngôn ngữ tương đối dễ học, đặc biệt là đối với người mới bắt đầu. Vậy bạn nên chọn học cái nào [hay học trước]? .
Trăn là gì?
Python là ngôn ngữ lập trình đa năng, cấp cao được biết đến với cú pháp trực quan bắt chước ngôn ngữ tự nhiên. Bạn có thể sử dụng mã Python cho nhiều tác vụ khác nhau, nhưng ba ứng dụng phổ biến bao gồm
Khoa học dữ liệu và phân tích dữ liệu
phát triển ứng dụng web
Tự động hóa/viết kịch bản
Đọc thêm. Python được sử dụng để làm gì?
"cấp cao" có nghĩa là gì?
Ngôn ngữ lập trình cấp cao có cú pháp dễ đọc và dễ hiểu đối với con người. Ngôn ngữ cấp thấp là những ngôn ngữ mà máy có thể dễ dàng hiểu được. Ví dụ về các ngôn ngữ cấp cao bao gồm Python, C++, C# và Java
Khi bạn viết mã bằng ngôn ngữ cấp cao, mã đó sẽ được chuyển đổi thành ngôn ngữ cấp thấp hoặc mã máy để máy tính của bạn có thể nhận ra và chạy
R là gì?
R là môi trường phần mềm và ngôn ngữ lập trình thống kê được xây dựng để tính toán thống kê và trực quan hóa dữ liệu. Nhiều khả năng của R có xu hướng rơi vào ba loại chính
Thao tác dữ liệu
Phân tích thống kê
Trực quan hóa dữ liệu
Nghe thêm về những gì R có thể làm từ Carrie, một nhà phân tích dữ liệu tại Google
Tìm hiểu thêm về khả năng của R từ Carrie, nhà phân tích dữ liệu tại Google
Làm cách nào để chọn giữa Python và R?
Không có lựa chọn sai khi học Python hoặc R. Cả hai đều là những kỹ năng theo yêu cầu và sẽ cho phép bạn thực hiện bất kỳ nhiệm vụ phân tích dữ liệu nào mà bạn gặp phải. Cái nào tốt hơn cho bạn cuối cùng sẽ phụ thuộc vào nền tảng, sở thích và mục tiêu nghề nghiệp của bạn.
Khi bạn đưa ra quyết định của mình, đây là một số điều cần xem xét
Trăn và R. Bởi các con số
Theo một số chỉ số ngôn ngữ lập trình phổ biến, TIOBE [1], Stack Overflow [], PYPL [3] và RedMonk, [4] Python ngày càng trở thành ngôn ngữ phổ biến hơn trong cộng đồng công nghệ rộng lớn hơn.
Mặc dù điều này không nhất thiết có nghĩa là nó tốt hơn, nhưng nó gợi ý rằng nó được sử dụng rộng rãi hơn và có thể có một cộng đồng mạnh mẽ hơn để hỗ trợ và phát triển liên tục
Đường cong học tập
Cả Python và R đều được coi là những ngôn ngữ khá dễ học. Python ban đầu được thiết kế để phát triển phần mềm. Nếu bạn đã từng có kinh nghiệm với Java hoặc C++, bạn có thể tiếp thu Python một cách tự nhiên hơn R. Mặt khác, nếu bạn có nền tảng về thống kê, R có thể dễ dàng hơn một chút
Nhìn chung, cú pháp dễ đọc của Python mang lại cho nó một đường cong học tập mượt mà hơn. R có xu hướng có đường cong học tập dốc hơn khi mới bắt đầu, nhưng khi bạn hiểu cách sử dụng các tính năng của nó, nó sẽ trở nên dễ dàng hơn đáng kể.
Công ty
Nói chung, bạn nên “nói” cùng ngôn ngữ với nhóm mà bạn sẽ làm việc cùng. Điều này giúp chia sẻ mã và cộng tác trên các dự án dễ dàng hơn.
Nếu bạn mới bắt đầu, bạn có thể không biết cuối cùng mình sẽ làm việc cho công ty nào. Hãy xem một vài danh sách việc làm cho các công ty và ngành mà bạn quan tâm nhất. Họ có xu hướng liệt kê R hoặc Python là một yêu cầu không?
Điểm mạnh và điểm yếu
Mặc dù cả Python và R đều có thể hoàn thành nhiều tác vụ dữ liệu giống nhau, nhưng mỗi loại đều có những điểm mạnh riêng. Nếu bạn biết mình sẽ dành nhiều thời gian cho một số tác vụ dữ liệu nhất định, bạn có thể muốn ưu tiên ngôn ngữ vượt trội trong các tác vụ đó
Python tốt hơn cho. R tốt hơn cho. Xử lý lượng dữ liệu khổng lồTạo đồ họa và trực quan hóa dữ liệuXây dựng mô hình học sâuXây dựng mô hình thống kêThực hiện các tác vụ phi thống kê, chẳng hạn như quét web, lưu vào cơ sở dữ liệu và chạy quy trình công việcHệ sinh thái gói thống kê mạnh mẽ của nó
Con đường sự nghiệp
Hãy suy nghĩ về cách học một ngôn ngữ lập trình phù hợp với mục tiêu nghề nghiệp dài hạn của bạn. Nếu bạn đam mê các phần tính toán thống kê và trực quan hóa dữ liệu của phân tích dữ liệu, R có thể phù hợp với bạn
Mặt khác, nếu bạn muốn trở thành một nhà khoa học dữ liệu và làm việc với dữ liệu lớn, trí tuệ nhân tạo và các thuật toán học sâu, thì Python sẽ phù hợp hơn.
Điều này cũng đúng nếu sở thích cá nhân hoặc nghề nghiệp của bạn vượt ra ngoài dữ liệu và sang lĩnh vực lập trình, phát triển hoặc khoa học máy tính khác. Python là ngôn ngữ có mục đích chung được sử dụng cho nhiều tác vụ hơn nhiều so với R
Cách học R hoặc Python. Tùy chọn để bắt đầu
Python và R đều là những ngôn ngữ tuyệt vời cho dữ liệu. Cả hai đều thích hợp cho người mới bắt đầu không có kinh nghiệm viết mã trước đó. May mắn thay, bất kể bạn chọn theo đuổi ngôn ngữ nào trước tiên, bạn sẽ tìm thấy rất nhiều tài nguyên và tài liệu để giúp bạn trên đường đi. Đây chỉ là một vài lựa chọn để bắt đầu
Hãy thử cả hai thông qua Dự án có hướng dẫn
Một cách tuyệt vời khác để quyết định nên học R hay Python là thử cả hai. Các dự án có hướng dẫn của Coursera cung cấp phần giới thiệu thực hành trong vòng chưa đầy hai giờ mà không phải mua hoặc tải xuống bất kỳ phần mềm nào.
Với Bắt đầu với R, bạn có thể bắt đầu viết các lệnh R cơ bản và tìm hiểu cách cài đặt gói và nhập tập dữ liệu. Với phần Giới thiệu về Python, mất chưa đầy một giờ để hoàn thành, bạn có thể viết ứng dụng trò chơi đoán khi bạn học cách tạo biến, cấu trúc quyết định và vòng lặp
Tham gia một khóa
Nếu bạn muốn tập trung vào một kỹ năng tại một thời điểm [hoặc nếu bạn đang thêm một ngôn ngữ viết mã mới vào bộ kỹ năng phân tích dữ liệu hiện có của mình], thì một khóa học về Python hoặc R có thể giúp bạn bắt đầu. Có rất nhiều lớp học ngoài kia để lựa chọn. Trên Coursera, các lựa chọn phổ biến nhất của người học là Lập trình cho mọi người [Bắt đầu với Python] của Đại học Michigan và Lập trình R của Đại học Johns Hopkins
Mẹo. Đối với nhiều người học, có thể tốt hơn nếu chọn một ngôn ngữ và thành thạo hơn là cố gắng học cả hai ngôn ngữ cùng một lúc.
Kiếm chứng chỉ chuyên nghiệp
Kiếm được Chứng chỉ Chuyên gia Phân tích Dữ liệu của Google hoặc Chứng chỉ Chuyên gia Phân tích Dữ liệu của IBM cung cấp cho bạn một khuôn khổ để học ngôn ngữ lập trình thống kê trong bối cảnh phân tích dữ liệu lớn hơn. Chứng chỉ Google dạy R và chứng chỉ IBM dạy Python. Cả hai đều bao gồm các kỹ năng sẵn sàng cho công việc khác, như SQL, bảng tính và trực quan hóa dữ liệu. Bạn không chỉ có thể học lập trình mà còn có thể học cách tất cả các kỹ năng dữ liệu quan trọng này phối hợp với nhau
Nếu bạn quan tâm đến việc bắt đầu sự nghiệp với tư cách là nhà phân tích dữ liệu, thì các chương trình này là một cách tuyệt vời để xây dựng nền tảng của bạn thông qua các video, đánh giá, phòng thí nghiệm tương tác và các dự án sẵn sàng cho danh mục đầu tư. Cả hai có thể được hoàn thành trong vòng chưa đầy sáu tháng
chứng chỉ chuyên môn
Phân tích dữ liệu của Google
Đây là con đường dẫn đến sự nghiệp của bạn trong lĩnh vực phân tích dữ liệu. Trong chương trình này, bạn sẽ học các kỹ năng theo yêu cầu giúp bạn sẵn sàng cho công việc trong vòng chưa đầy 6 tháng. Không yêu cầu bằng cấp, kinh nghiệm
4. 8
[95,515 xếp hạng]
0 đã đăng ký
Cấp độ cho người bắt đầu
Thời gian trung bình. 6 tháng]
Học theo tốc độ của riêng bạn
Kỹ năng bạn sẽ xây dựng
Bảng tính, Làm sạch dữ liệu, Phân tích dữ liệu, Trực quan hóa dữ liệu [DataViz], SQL, Đặt câu hỏi, Ra quyết định, Giải quyết vấn đề, Siêu dữ liệu, Thu thập dữ liệu, Đạo đức dữ liệu, Xác định kích thước mẫu, Tính toàn vẹn của dữ liệu, Tính toán dữ liệu, Tổng hợp dữ liệu, Phần mềm Tableau, Trình bày
Câu hỏi thường gặp [FAQ]
Python hoặc R. Cái nào có nhu cầu nhiều hơn?
Thay vì đo lường từng ngôn ngữ lập trình theo nhu cầu, có thể giúp biết ngôn ngữ nào phổ biến nhất vì điều đó có thể cho thấy triển vọng việc làm lớn hơn, thư viện mạnh mẽ hơn và hỗ trợ cộng đồng tăng lên
Mặc dù Python là ngôn ngữ phổ biến hơn trong cả hai ngôn ngữ, nhưng bạn nên xem lại các bài đăng công việc để xem ngôn ngữ nào được ưa thích hoặc bắt buộc.
Cái nào khó hơn. Python hay R?
Có một lý do khiến Python trở nên phổ biến như một ngôn ngữ lập trình. Nó được coi là dễ học và cấu trúc đa mục đích của nó khiến nó có thể áp dụng cho nhiều nhu cầu khác nhau
Mặt khác, R được xây dựng bởi các nhà thống kê để phục vụ các mục đích sử dụng chuyên biệt hơn, vì vậy ban đầu có thể khó học hơn, mặc dù nhiều người coi đây là một ngôn ngữ tương đối dễ nhìn chung.
Các ngôn ngữ lập trình khác mà các nhà phân tích dữ liệu sử dụng là gì?
SQL là một ngôn ngữ lập trình tiêu chuẩn khác dành cho các nhà phân tích dữ liệu. Các ngôn ngữ khác mà các nhà phân tích có thể sử dụng bao gồm JavaScript, Scala, Java, Julia và C/C++.
Tôi có nên học nhiều hơn một ngôn ngữ lập trình?
Nói chung, bạn nên biết nhiều hơn một ngôn ngữ lập trình để tăng tính linh hoạt và khả năng cạnh tranh của mình. May mắn thay, việc học một ngôn ngữ mới thường dễ dàng hơn khi bạn đã thành thạo một ngôn ngữ khác.
Những bài viết liên quan
Nguồn bài viết
1. TIOBE. "Chỉ số TIOBE cho tháng 4 năm 2021, https. //www. tiobé. com/tiobe-index/. " Truy cập ngày 29 tháng 5 năm 2022
2. tràn ngăn xếp. "Khảo sát nhà phát triển năm 2020, https. // thông tin chi tiết. ngăn xếp chồng lên nhau. com/khảo sát/2020. " Truy cập ngày 29 tháng 5 năm 2022
3. GitHub. "Sự phổ biến của ngôn ngữ lập trình PYPL, https. //pypl. github. io/PYPL. html. " Truy cập ngày 29 tháng 5 năm 2022
4. Nhà sư đỏ. "Bảng xếp hạng ngôn ngữ lập trình RedMonk. Tháng 1 năm 2021, https. // redmonk. com/sogrady/2021/03/01/language-ranks-1-21/. " Truy cập ngày 29 tháng 5 năm 2022