Không bao gồm gì cường hóa khi nói rằng làng hội hiện đại chạy bên trên dữ liệu. Trái đất tạo ra nhị tạ rưỡi tỷ byte dữ liệu đáng bỡ ngỡ (tức là 2.500.000.000.000.000.000.000 byte) mỗi ngày – và có vẻ như chỉ số này sẽ không bị suy giảm trong thời hạn gần. Theo một report gần trên đây từ International Data Corporation (IDC), thị trường phân tích kinh doanh và dữ liệu lớn toàn cầu đã cùng đang mở rộng với tốc độ nhanh trong vài năm qua, dancing vọt tự 122 tỷ USD doanh thu toàn ước vào năm năm ngoái lên 189 tỷ USD vào thời điểm năm 2019 và hướng tới con số dự loài kiến 274 tỷ USD vào khoảng thời gian 2022.
Bạn đang xem: Phân tích dữ liệu với Matlab (Data Analytics with Matlab)
Với sự mở rộng nhanh chóng này mang về một thời cơ đáng nhắc để cải tiến và phát triển các kỹ năng của bạn trong đối chiếu dữ liệu, chẳng hạn như bằng phương pháp đăng ký kết vào chương trình huấn luyện về so với dữ liệu hướng về những người mong muốn tham gia vào lĩnh vực này. Biến đổi kỹ thuật số đã trở thành từ thông dụng của gớm doanh tân tiến và các nhà so sánh dữ liệu kỹ năng đang buộc phải hơn lúc nào hết. Thời cơ nghề nghiệp vẫy gọi từ hầu hết phần đa ngành, từ bỏ viễn thông mang lại sản xuất, cung cấp lẻ, ngân hàng, âu yếm sức khỏe mạnh và thậm chí còn cả thể dục.
Điều đó nói lên rằng, sự thành công xuất sắc của sự nghiệp phân tích dữ liệu sẽ không đến nếu không có sự đào tạo và huấn luyện và cố gắng đáng kể. Các nhà phân tích dữ liệu yêu cầu các kỹ năng cụ thể để cách tân và phát triển mạnh trong lĩnh vực của bọn họ và trình độ chuyên môn của họ công ty yếu tập trung vào công nghệ; tuy nhiên, những người dân trong nghề cũng cần có một số năng lực mềm. Không tồn tại một cách nào để giành được những tài năng này. Trong lúc nhiều cá thể chọn tham gia những chương trình thạc sĩ, một đội học viên ngày càng tăng đã ban đầu đăng ký những chương trình đào tạo, bị thu hút vị mức giá hợp lý và phải chăng và thời hạn ngắn. Nhưng bất kỳ bạn đi theo tuyến đường nào, bạn sẽ cần phải có một bộ kỹ năng bền vững và kiên cố để đổi thay một chuyên viên dữ liệu theo yêu thương cầu.
Dưới đây, chúng tôi đã liệt kê 11 kỹ năng kỹ thuật và năng lực mềm bậc nhất cần tất cả để trở nên nhà đối chiếu dữ liệu:
1. Trực quan tiền hóa dữ liệu
2. Có tác dụng sạch dữ liệu
3. MATLAB
4. R
5. Python
6. SQL và No
SQL
7. Vật dụng học
8. Đại số con đường tính cùng giải tích
9. Microsoft Excel
10. Tứ duy phản nghịch biện
11. Giao tiếp
Phần 1: kỹ năng kỹ thuật cần thiết cho nhà so sánh dữ liệu
Đầu tiên, điều cần thiết là phải hiểu rất nhiều gì một nhà phân tích dữ liệu làm. Điều phân biệt – toàn bộ các công ty phân tích tài liệu đều xem xét dữ liệu. Họ sử dụng những công cầm kỹ thuật để phân tích thông qua con số lớn tin tức thô và cải cách và phát triển những phát âm biết có ý nghĩa sâu sắc sâu sắc trong quá trình này. Những nhà phân tích tài liệu cũng thường chịu đựng trách nhiệm vứt bỏ dữ liệu bị hỏng, xác định unique dữ liệu và chuẩn chỉnh bị báo cáo cho người sử dụng lao động.
Tất cả những nhiệm vụ này, như chúng ta cũng có thể đã đoán được, yêu cầu những nhà phân tích tài liệu phải gồm một bộ nguyên lý phát triển tốt các khả năng kỹ thuật. Dưới đây là một số điều cần tập trung vào.
1. Trực quan hóa dữ liệu
Như thuật ngữ, trực quan hóa dữ liệu là khả năng của một fan để trình bày các kết quả dữ liệu thông qua đồ họa hoặc các hình minh họa khác. Mục đích của câu hỏi này rất đơn giản: Nó giúp làm rõ hơn về thông tin chi tiết theo phía dữ liệu, ngay lập tức cả so với những bạn không được đào tạo và giảng dạy về đối chiếu dữ liệu. Với trực quan tiền hóa dữ liệu, nhà đối chiếu dữ liệu rất có thể giúp những người ra quyết định của chúng ta (những người có thể không được đào tạo cải thiện về phân tích) khẳng định các chủng loại và hiểu cấp tốc các ý tưởng phát minh phức tạp. Năng lực này giúp đỡ bạn – bên phân tích tài liệu – hiểu rõ hơn về thực trạng của công ty, truyền đạt những hiểu biết hữu ích cho các trưởng nhóm với thậm chí định hướng việc ra quyết định của người sử dụng sao cho xuất sắc hơn.
Trực quan liêu hóa dữ liệu thậm chí tất cả thể được cho phép bạn thực hiện được nhiều điều hơn những nhà phân tích dữ liệu truyền thống. Một tác giả SAS Insights lưu ý, “Trực quan hóa dữ liệu sẽ biến hóa cách các nhà so với của shop chúng tôi làm việc với dữ liệu. Dự loài kiến họ vẫn phản hồi những vấn đề cấp tốc hơn. Cùng họ sẽ cần có khả năng tham khảo thêm thông tin chi tiết – nhìn tài liệu theo cách khác, nhiều trí tưởng tượng hơn. Trực quan tiền hóa dữ liệu sẽ liên can việc sáng tạo mày mò dữ liệu ”.
Hiện nay, trực quan tiền hóa dữ liệu đang trở thành một khả năng cần thiết. Theo một nghiên cứu gần đây được triển khai bởi Linked
In Learning, “những sinh viên mới xuất sắc nghiệp vừa mới đây có nhiều kĩ năng học các năng lực khó hơn khi chúng ta mới gia nhập lực lượng lao động. Và những kĩ năng khó này chuyển phiên quanh câu hỏi phân tích dữ liệu và kể những mẩu truyện với đa số hiểu biết sâu sắc thu thập được tự dữ liệu. ” kỹ năng số một được theo khảo sát? Như các bạn đoán: trực quan hóa dữ liệu.
Khóa học Ứng dụng Dashboard Reporting trong Excel – Trực quan tiền hóa tài liệu trong kinh doanh
2. Làm cho sạch dữ liệu
Làm sạch sẽ là 1 phần vô giá bán để đã đạt được thành công – và bài toán làm sạch dữ liệu cũng không không giống gì! Đây là trong những bước quan trọng nhất trong câu hỏi lắp ráp mô hình tác dụng máy học với thường là một phần việc quan trọng đặc biệt trong ngày của ngẫu nhiên nhà phân tích tài liệu nào.
“Mặc dù chúng ta thường nghĩ các nhà khoa học tài liệu dành đa số thời gian để nghiên cứu các thuật toán và mô hình ML, nhưng thực tế có phần không giống biệt,” tác giả công nghệ Ajay Sarangam cho Analytics Training lưu lại ý. “Hầu hết các nhà khoa học tài liệu dành khoảng chừng 80% thời gian của họ để gia công sạch dữ liệu. Trên sao? bởi vì một sự thật dễ dàng trong ML: Dữ liệu tốt hơn đánh bại những thuật toán huyền ảo hơn. ”
3. MATLAB
MATLAB là một trong những ngôn ngữ lập trình và môi trường đo lường và thống kê số nhiều mô hình hỗ trợ thực hiện nay thuật toán, thao tác ma trận và vẽ dữ liệu, cùng với các tác dụng khác. Các doanh nghiệp để ý đến dữ liệu bự đã ban đầu chuyển sang MATLAB vày nó chất nhận được các nhà so với cắt bớt đáng kể thời gian họ thường dành để giải pháp xử lý trước tài liệu và tạo đk cho vấn đề làm sạch, tổ chức và trực quan liêu hóa tài liệu nhanh chóng. Đáng chăm chú nhất, MATLAB có thể thực thi ngẫu nhiên mô hình sản phẩm học nào được xây dừng trong môi trường của nó trên những nền tảng.
Hiểu MATLAB chưa hẳn là năng lực bắt buộc so với các nhà đối chiếu dữ liệu; tuy nhiên, với các ứng dụng rộng thoải mái và tính hữu dụng của nó, ít nhất có gọi biết về môi trường làm việc rất có thể thúc đẩy tài năng tiếp thị của người tiêu dùng đối với nhà tuyển dụng.
4. R
R là trong những ngôn ngữ phổ cập nhất cùng được sử dụng thông dụng trong đối chiếu dữ liệu. Một cuộc dò hỏi được triển khai bởi tạp chí chuyên nghiệp hóa Spectrum của Viện Kỹ sư Điện cùng Điện tử (IEEE) cho biết R đứng vị trí thứ năm trong danh sách mười ngôn ngữ lập trình số 1 được sử dụng vào thời điểm năm 2019. Cú pháp và kết cấu của R được tạo ra để hỗ trợ quá trình phân tích; nó bao gồm một số lệnh tổ chức triển khai dữ liệu cài đặt sẵn, dễ thực hiện theo khoác định. Ngôn từ lập trình cũng lôi kéo các doanh nghiệp do nó rất có thể xử lý số lượng lớn dữ liệu phức tạp.
5. Python
Tuy nhiên, học Python nên là ưu tiên hàng đầu đối với những nhà phân tích. Ngữ điệu lập trình đa năng, cấp cao này vẫn giành địa chỉ số 1 trong các cuộc điều tra IEEE’s Spectrum 2019 và do một lý do chính đáng – nó cung cấp một số lượng đáng kể những thư viện siêng biệt, nhiều trong các đó liên quan rõ ràng đến trí tuệ nhân tạo (AI).
Khả năng áp dụng của Python để trở nên tân tiến AI là đặc trưng quan trọng. Theo dữ liệu được chào làng bởi Statista, thị trường phần mềm AI sẽ trên đà tăng trưởng trưởng 154 % thường niên và có được mức cao dự kiến là 22,6 tỷ USD vào thời điểm cuối năm 2020. Gọi Python là một tài năng mà các nhà phân tích dữ liệu rất cần được cập nhật. Mọi người suy nghĩ việc tăng cường sự thân quen với Python cũng đề nghị xem xét những chương trình bổ trợ của nó như Pandas (một luật phân tích tài liệu mã nguồn mở hoạt động cộng sinh với ngôn ngữ lập trình của Python) hoặc Num
Py, một gói cung cấp người cần sử dụng Python với các tác vụ giám sát khoa học.
6. SQL and No
SQL
Nếu bạn có nhu cầu tham gia vào so với dữ liệu, có một số trong những ngôn ngữ cơ sở dữ liệu mà bạn sẽ cần yêu cầu làm quen thuộc – còn nếu không thông thành thục – tức thì lập tức.
Đầu tiên và đặc trưng nhất trong các này là ngữ điệu truy vấn có cấu trúc, được biết đến nhiều hơn thế bởi từ bỏ viết tắt của nó, SQL. SQL có thể đã được tạo ra vào năm 1970, nhưng mà nó vẫn vô giá cho tới ngày nay. Trong đối chiếu hiện đại, SQL vẫn tồn tại như một phương tiện tiêu chuẩn để truy vấn và xử lý tài liệu trong cơ sở tài liệu quan hệ. Điều này còn có vẻ bội phản trực giác, vì nghành nghề phân tích đang ở trong trạng thái tăng trưởng và phát triển gần như ko đổi. Nhà khoa học tài liệu Josh Devlin tiếp cận sự việc mất này vào một bài xích báo mang lại Data
Quest, sẽ viết: “Tại sao một người mong muốn kiếm bài toán làm trong nghành nghề dữ liệu đề xuất dành thời gian học ngôn ngữ‘ cổ điển ’này? lý do không dành tổng thể thời gian của bạn để thạo Python / R hoặc triệu tập vào các năng lực phân tích tài liệu ‘quyến rũ hơn’, như Deep Learning, Scala với Spark? tuy vậy biết những nguyên tắc cơ bản của một ngôn ngữ có mục tiêu chung hơn hẳn như Python hoặc R là siêu quan trọng, nhưng câu hỏi bỏ qua SQL sẽ khiến việc kiếm việc làm trong nghành nghề dịch vụ dữ liệu trở nên khó khăn hơn nhiều ”.
Anh ấy có lý. Thực sự là SQL tất cả một chỗ đứng trong những công ty ở khắp hầu hết nơi. Tính năng và tác dụng được bảo trì của nó vẫn giữ cho yêu cầu cao giữa các công ty với sự phổ biến của nó không tồn tại dấu hiệu giảm sút trong thời hạn gần. Học SQL; nếu chưa hẳn vì tác dụng của nó, thì do triển vọng công việc của bạn. Những phiên bạn dạng SQL tất cả thương hiệu như My
SQL mang đến thời cơ hiểu sâu hơn về các hệ quản lí trị cơ sở dữ liệu quan hệ.
Mặt khác, các bạn cũng nên triệu tập vào việc xây dựng năng khiếu của bản thân mình với cơ sở tài liệu No
SQL. Như tên đến thấy, các khối hệ thống No
SQL không tổ chức những tập tài liệu của chúng theo những đường quan hệ giới tính của SQL. Theo có mang này, những khung No
SQL bao gồm thể kết cấu thông tin của chúng một cách công dụng theo ngẫu nhiên cách nào, miễn là cách thức này không mang tính chất quan hệ. Vì chưng đó, không thể chỉ ra bất kỳ một cấu trúc nào là form No
SQL “tiêu chuẩn”. Mặc dù nhiên, nếu bạn có nhu cầu có kinh nghiệm về cấu tạo No
SQL, rất có thể hữu ích khi thử nghiệm cùng với một khuôn khổ như Mongo
DB, tổ chức triển khai cơ sở dữ liệu của nó dọc theo cấu trúc phân cung cấp linh hoạt thay vì chưng quan hệ bảng.
Tại Uni
Train, Khóa học tập Ứng dụng SQL trong giải pháp xử lý dữ liệu có thiết kế chuyên biệt cho những người đi làm quan trọng đặc biệt dành cho những người xử lý và phân tích dữ liệu lớn (big data) bên trên SQL server
7. Lắp thêm học
Mặc dù thứ học không phải là một tài năng làm sạch tài liệu hoặc một ngôn ngữ lập trình, tuy thế hiểu được nó hoàn toàn có thể giúp chúng ta trở nên đối đầu trong nghành tuyển dụng so với dữ liệu.
Như sẽ đề cập trước đó, phân tích của Statista cho rằng trí tuệ nhân tạo và so với dự đoán bao gồm các lĩnh vực đầu tư chi tiêu quan trọng hiện tại tại. Tuy vậy không phải toàn bộ các nhà so sánh đều phân biệt mình đang thao tác trong các dự án sản phẩm công nghệ học, mà lại hiểu biết chung về những công nạm và khái niệm liên quan rất có thể giúp bạn bổ ích thế hơn so với các đối thủ tuyên chiến đối đầu và cạnh tranh trong quy trình tìm việc.
8. Đại số tuyến tính cùng giải tích
Khi kể đến phân tích dữ liệu, vấn đề có kỹ năng toán cao cấp là điều không thể bàn cãi. Một vài nhà phân tích dữ liệu thậm chí chọn siêng ngành toán học tập hoặc thống kê trong những năm đại học của chúng ta chỉ để hiểu rõ hơn về kim chỉ nan làm căn cơ cho thực hành phân tích trong nhân loại thực!
Hai nghành nghề dịch vụ toán học ví dụ vươn lên bậc nhất trong phân tích: đại số tuyến đường tính cùng giải tích. Đại số đường tính có những ứng dụng trong vật dụng học cùng học sâu, khu vực nó cung cấp các phép toán vectơ, ma trận với tensor. Giải tích được sử dụng tương tự để xây dựng các hàm mục tiêu/chi phí/tổn thất để các thuật toán đạt được kim chỉ nam của chúng.
Tuy nhiên, chúng ta cũng có thể thấy rằng bạn không cần thiết phải xây dựng một nền tảng gốc rễ lý thuyết bền vững và kiên cố trước lúc theo đuổi những ứng dụng trong trái đất thực. Một vài người vào ngành technology thực sự ý kiến đề nghị đi theo hướng ngược lại. Ví dụ: trong bài xích báo năm 2019 “Toán học mang đến Khoa học Dữ liệu”, công ty văn với nhà phân tích tài liệu của Towards khoa học Dữ liệu, Ibrahim Sharaf El Den đang khuyên nên thực hiện phương thức tiếp cận từ bên trên xuống.
“Học biện pháp viết mã, học tập cách thực hiện ngăn xếp Py
Data (Pandas, sklearn, Keras, v.v.), bắt tay vào xây dựng những dự án trong quả đât thực, thực hiện tài liệu tủ sách và các hướng dẫn trên You
Tube hoặc Medium,” anh giải thích. “Bạn sẽ bắt đầu nhìn thấy bức tranh lớn hơn, nhận ra sự thiếu thốn nền tảng định hướng của bạn, nhằm thực sự phát âm cách các thuật toán đó hoạt động <…> việc học toán đang có ý nghĩa hơn so với bạn!”
Điều đó nói rằng, không tồn tại một cách đúng đắn nào để thay đổi một nhà công nghệ dữ liệu. Hãy khám phá và search một trong suốt lộ trình giáo dục tương xứng với bạn!
9. Microsoft Excel
Việc nhấn mạnh vấn đề tầm đặc biệt của các kỹ năng Microsoft Excel gần như có vẻ bi lụy cười khi fan ta cho rằng những nhà đối chiếu dữ liệu technology tiên tiến hơn xứng đáng kể gồm sẵn quyền thực hiện của họ. Để mượn một câu nói ở trong nhà văn marketing người Ireland Anne Walsh, “Hãy đề cập mang đến Excel với công nghệ, với nó thường bị nockout bỏ bằng một cái khịt mũi.”
Và đó là sự thật – Excel khá nặng nề so với những nền tảng khác. Tuy nhiên, gốc rễ bảng tính workhorse của Microsoft được ước tính khoảng 750 triệu con người trên toàn nhân loại sử dụng. Thuật ngữ “Kỹ năng Excel” hay xuyên lộ diện trong phần bởi cấp đến các quá trình được đăng trên các dịch vụ tuyển chọn dụng như Indeed hoặc Monster. Đối với toàn bộ các khả năng cụ thể của nó, Excel được sử dụng thịnh hành trong các doanh nghiệp.
Hơn nữa, Excel lợi hơn là auto hóa một trong những tính năng cùng lệnh nhất định để so với dữ liệu xuất sắc hơn. Excel có ngôn ngữ lập trình riêng, VBA, ngôn từ này áp dụng để tạo macro hoặc các lệnh được ghi trước. Lúc được xúc tiến đúng cách, VBA hoàn toàn có thể tiết kiệm không hề ít thời gian cho các nhà phân tích so với các dự án công trình lặp đi lặp lại thường xuyên được triển khai như kế toán, bảng lương hoặc làm chủ dự án. Microsoft cũng đã trở nên tân tiến công thay phân tích Tool
Pak với tính năng lập quy mô thống kê với phân tích dữ liệu. Như trung trung ương trợ giúp của chúng ta giải thích, “Bạn hỗ trợ dữ liệu cùng thông số cho mỗi phân tích và công cụ thực hiện các chức năng vĩ mô thống kê hoặc kỹ thuật phù hợp để đo lường và hiển thị kết quả trong bảng đầu ra. Một vài công cụ tạo thành các biểu thiết bị ngoài các bảng đầu ra. ”
Nếu bạn muốn bài viết liên quan về các khả năng kỹ thuật bạn cần để cải tiến và phát triển sự nghiệp của bản thân mình trong nghành nghề phân tích dữ liệu, hãy xem Chương trình huấn luyện và đào tạo về Phân tích dữ liệu Excel For Analysts tự Uni
Train
Phần 2: năng lực mềm quan trọng cho nhà so sánh dữ liệu
Tất cả các tài năng kỹ thuật trên là bắt buộc đối với nhà phân tích dữ liệu – tuy thế chỉ năng lực kỹ thuật sẽ không còn đưa bạn đến sự nghiệp thành công. Chúng ta có thể là một công ty phân tích dữ liệu xuất nhan sắc trên sách vở và giấy tờ và vẫn không bao giờ được thuê. Nguyên nhân rất solo giản: khả năng kỹ thuật không phải là tất cả đối với các công ty phân tích dữ liệu đầy tham vọng. Những nhà so với dữ liệu cần phải có một số kỹ năng nhẹ nhàng hơn, không áp theo ngành rõ ràng để thành công. Có rất nhiều thứ nhằm liệt kê vào phần này một biện pháp dễ dàng, bởi vì vậy công ty chúng tôi sẽ tập trung vào hai kỹ năng thiết yếu: tư duy bội nghịch biện với giao tiếp.
10. Bốn duy bội nghịch biện
Chỉ chú ý vào tài liệu thôi là chưa đủ; bạn phải hiểu nó và mở rộng hàm ý của nó ra phía bên ngoài những nhỏ số. Là một trong nhà tư duy phản bội biện, bạn cũng có thể suy nghĩ so sánh về dữ liệu, khẳng định các mẫu mã và trích xuất thông tin và hiểu biết sâu sắc rất có thể hành động từ thông tin bạn gồm trong tay. Nó yên cầu bạn yêu cầu vượt lên trên với vượt xa không dừng lại ở đó và áp dụng bản thân vào tư duy, thay vị chỉ xử lý.
Trở thành một nhà tư duy phản nghịch biện hoàn toàn có thể khó, nhưng chúng ta cũng có thể trau dồi những khả năng như vậy bằng cách thử thách bản thân. Lần tới khi bạn thấy mình phải đương đầu với một trách nhiệm hoặc bài xích tập phân tích, thử nghĩ xem – ý nghĩa đằng sau khuôn mẫu bạn thấy là gì? dữ liệu nói gì về rất nhiều gì đã được hoàn thành? Nó chỉ ra phần đông thiếu sót nào? Đừng bỏ lỡ tầm đặc trưng của việc trau dồi khả năng tư duy phản nghịch biện lúc bạn sẵn sàng cho sự nghiệp đối chiếu dữ liệu.
11. Giao tiếp
Vào cuối ngày, bạn cần có khả năng lý giải những phát hiện của mình cho những người khác. Không thành vấn đề nếu như bạn là nhà đối chiếu dữ liệu khả năng và thâm thúy nhất trên toàn cầu – nếu như bạn không thể truyền đạt các mô hình bạn thấy cho những người không có trình độ chuyên môn kỹ thuật, chúng ta đã rơi vào tình thế tình trạng thiếu hụt sót.
Trở thành một nhà so sánh dữ liệu tốt một phương pháp hiệu quả tức là trở thành “song ngữ”. Chúng ta nên có công dụng giải quyết những điểm kỹ thuật cao với những đồng nghiệp được huấn luyện và giảng dạy của mình, cũng như cung cấp các lý giải rõ ràng, ở cấp độ cao theo cách hỗ
trợ – thay bởi nhầm lẫn – những người ra quyết định lấy doanh nghiệp làm cho trung tâm. Nếu bạn không thể làm như vậy, chúng ta có thể vẫn phải xây dựng bộ kỹ năng của chính mình với bốn cách là 1 trong những nhà phân tích dữ liệu.
Khám phá các tùy chọn của bạn!
Phân tích dữ liệu hoàn toàn có thể là sự nghiệp đối với bạn, mà lại để thành công trong nghành nghề này, bạn cần phải đạt được các khả năng cần thiết. Tò mò các cơ hội học tập sát bạn; phân tích thông qua các bằng đại học và công tác thạc sĩ hiện tại có. Nếu như khách hàng đang tìm kiếm một giải pháp nhanh hơn cùng khả thi hơn về phương diện tài chính, hãy để ý đến đăng ký chương trình huấn luyện và giảng dạy về so với dữ liệu! những lựa lựa chọn giáo dục kéo dãn nhiều tuần này cung cấp cho những người học thời cơ để gồm được kiến thức nền tảng trọn vẹn về lĩnh vực công nghệ mà họ tuyển lựa với mức giá thành hợp lý.
Khám phá các thời cơ giáo dục của công ty và ban đầu phát triển nền tảng bền vững và kiên cố về những kỹ năng trong phòng phân tích dữ liệu. Một nhân loại phân tích dữ liệu đang hóng đợi!
Theo Bootcamp
Tất tần tật các ngành nghề thịnh hành trong nghành Data Analysis
Khoa học dữ liệu là gì? gợi ý cơ bạn dạng cho bạn mới làm cho quen với khoa học dữ liệu
Khoa học tài liệu đã thực sự đổi thay một sự việc nóng phỏng hiện nay. Trong thời đại technology phát triển như vũ bão, con người có xu thế tạo ra tương đối nhiều dữ liệu, nhưng rất nổi bật hơn đó là chúng ta biết biện pháp phân tích, xử trí và sử dụng tài liệu đó để sở hữu những đọc biết sâu sắc hơn về kinh doanh.
Bài viết này đang nói rõ về 09 ngữ điệu lập trình giành riêng cho Khoa học tài liệu mà chúng ta có thể học ngay. Các ngôn ngữ được gửi vào danh sách này dựa theo mức độ phổ biến của chúng, số lượng đề cập bên trên Github, ưu / nhược điểm và mối liên hệ giữa bọn chúng với công nghệ dữ liệu.
1. Python
Do tính hoạt bát của Python, các nhà kỹ thuật dữ liệu có thể sử dụng Python cho đa số mọi vụ việc liên quan đến các quy trình khoa học dữ liệu. Vậy nên, Python là 1 ngôn ngữ lập trình tối quan trọng trong kỹ thuật dữ liệu.
Ưu điểm của Python?
Bản chất hướng đối tượng người sử dụng (object-oriented) của Python tạo thành điều kiện cho những nhà khoa học dữ liệu triển khai các tác vụ với tính ổn định định, mô đun hóa (modularity) và kĩ năng đọc mã (code readability) xuất sắc hơn. Tuy vậy Khoa học dữ liệu chỉ là một trong những phần nhỏ trong hệ sinh thái xanh Python đa dạng, Python có nhiều thư viện sâu xa của Deep Learning và Machine Learning, bên cạnh đó cũng có những công cụ phổ cập như Scikit-learn, Keras và Tensor
Flow. Không hề nghi ngờ gì nữa, Python được cho phép các nhà công nghệ dữ liệu cải cách và phát triển những mô hình dữ liệu phức hợp mà hoàn toàn có thể được liên kết trực tiếp vào khối hệ thống sản xuất.
Theo công dụng khảo sát của các lập trình viên Python (Python developers), 84% số người được hỏi đã thực hiện Python làm ngôn ngữ chính của họ, trong khi 16% sót lại sử dụng Python như ngữ điệu thứ chính.
Dữ liệu trong Python
Để tích lũy dữ liệu (data collection), Python cung cấp tuyệt vời những bảng (table) CSV, JSON, SQL và khai thác dữ liệu web (web scraping).
Thư viện phân tích dữ liệu (data analysis) cho Python - Pandas - đương nhiên là thứ tốt nhất có thể cho việc khám phá dữ liệu (data exploration). Được tổ chức triển khai thành những khung dữ liệu (data frames), Pandas rất có thể lọc, sắp xếp và hiển thị dữ liệu một biện pháp dễ dàng.
Đối với mô hình hóa dữ liệu (data modeling):
1. Num
Py - phân tích quy mô số (numerical modeling analysis)
2. Sci
Py - đo lường và thống kê và đo lường và thống kê khoa học (scientific computing)
3. Scikit-learn - truy cập nhiều thuật toán machine learning khỏe mạnh mẽ. Nó cũng hỗ trợ một hình ảnh trực quan lại (intuitive interface) có thể chấp nhận được các đơn vị khoa học tài liệu khai thác toàn bộ sức mạnh mẽ của machine learning mà không gặp nhiều khó khăn khăn.
Để trực quan hóa dữ liệu (data visualization), matplotlib, plot.ly, nbconvert được dùng để đổi khác các tệp Python thành các tài liệu HTML nhằm làm rõ các biểu đồ cùng bảng điều khiển (dashboards), như thế vừa làm trông rất nổi bật tầm ảnh hưởng của các công dụng nghiên cứu vớt vừa đảm bảo tính thẩm mỹ trong trình bày.
2. R
R là 1 trong công thay nguồn mở được cho phép các nhà khoa học dữ liệu thao tác đa nền tảng cùng rất nhiều hệ điều hành. Thống kê lại là thế to gan cốt lõi của công nghệ này. R không chỉ đơn thuần là một trong ngôn ngữ hơn nữa là toàn bộ hệ sinh thái để triển khai các đo lường và tính toán thống kê (statistical calculations). Nó giúp tiến hành các chuyển động về xử trí dữ liệu, mô hình toán học, trực quan tiền hóa tài liệu với các tác dụng tích hợp.
Dữ liệu vào R
R cung cấp Excel, CSV, tệp văn bản, Minitab hoặc định hình tệp SPSS, khai thác dữ liệu website với Rvest và rất nhiều định dạng tệp tương tự như để thu thập Dữ liệu.
R được xây dựng nhằm thực hiện so sánh về thống kê và số cho các tập dữ liệu lớn, do đó, bao gồm rất nhiều chuyển động có thể được thực hiện cho việc tìm hiểu dữ liệu (data exploration) như là lọc data (sort data), bảng hoán vị (transpose), tạo thành sơ vật (plot), tạo thành bảng tần số (frequency tables), mẫu hóa tài liệu (sampling data), phân phối tỷ lệ (probability distribution), vừa lòng nhất tài liệu (merge data), thay đổi biến (variable conversion)… Hãy tìm hiểu dplyr, tidyr giúp thấy rõ hơn các tác dụng này.
R là một môi trường xung quanh mạnh mẽ, tương xứng với trực quan tiền hóa khoa học (scientific visualization) cùng với rất nhiều gói (packages) chuyên để biểu hiện đồ họa (graphical display) các kết quả về trực quan hóa dữ liệu (data visualization). Thêm vào đó là bao gồm đồ họa đại lý (base graphics), biểu đồ cùng sơ trang bị với mô-đun bối cảnh (graphics module). Trực quan lại hóa cũng có thể được lưu giữ ở những định dạng hình ảnh như jpg., những tệp PDF riêng rẽ biệt. Gói ggplot2 là một cái tên tiêu biểu trong các công vắt trực quan liêu hóa tài liệu của R, nó hoàn toàn có thể cho ra những sơ đồ tiên tiến như sơ vật phân tán (scatter plots) phức hợp với những đường hồi quy (regression lines).
R vs Python
Sẽ vẫn là một cuộc bàn cãi không kết quả cuối cùng về sự tuyên chiến và cạnh tranh giữa R và Python trong công nghệ dữ liệu, nhưng họ cần hiểu rõ rằng cả hai đều sở hữu những ưu điểm và số đông nhược điểm riêng.
Hầu hết các lập trình viên đều nhận ra ngôn ngữ này là cứu vãn cánh của ngữ điệu kia. Người tiêu dùng R thì đôi lúc khao khát những tính năng hướng đối tượng người dùng được tích đúng theo vào Python. Tương tự, một số trong những người cần sử dụng Python mơ ước có một loạt các bản phân phối thống kê có sẵn vào R. Điều này ngụ ý rằng trả toàn có thể kết hợp hai công nghệ số 1 này trong một dự án để sở hữu được một cỗ chức năng bổ sung độc nhất.
3. Scala
Scala là sự kết hợp giữa lập trình sẵn hướng đối tượng người dùng và lập trình công dụng (functional programming) vào một ngôn ngữ cấp cao, súc tích. Ngữ điệu này ban đầu được xuất bản cho trang bị ảo Java (Java Virtual Machine) và nó gồm một ưu điểm là có thể giúp cho việc can hệ với mã Java (Java code) trở yêu cầu dễ dàng.
Ưu điểm của Scala?
Điều khiến Scala trở đề nghị vô giá đối với các nhà kỹ thuật dữ liệu chính là vì Scala rất có thể được sử dụng cùng cùng với Apache Spark nhằm xử lý cân nặng dữ liệu lớn (Big Data).
Nhiều size (framework) công nghệ dữ liệu hiệu suất cao được xây dựng sát bên Hadoop thường được viết và sử dụng bằng Scala/Java. Lý do Scala được áp dụng trong các môi trường xung quanh này bởi vì sự cung ứng đồng thời (concurrency support) gấp rút của nó. Bởi Scala chạy xe trên JVM (Java Virtual Machine), nên những khi sử dụng thông thường với Hadoop thì trọn vẹn không gặp mặt vấn đề gì.
Nhược điểm của Scala?
Nhược điểm duy nhất cho Scala là con đường cong học hành (learning curve) của nó. Rộng nữa, vì cộng đồng sử dụng Scala không mấy đông đúc, vày đó, việc đào bới tìm kiếm kiếm câu vấn đáp cho các thắc mắc về những lỗi trở bắt buộc tẻ nhạt vô cùng.
Khi có đủ lượng dữ liệu, Scala đã phát huy buổi tối đa tiềm năng của chính bản thân mình trong những dự án.
4. SAS - hệ thống phân tích thống kê lại (Statistical Analytical System)
Giống như R, SAS là 1 công nạm được phát triển để phân tích tài liệu cấp cao với các chuyển động thống kê phức tạp. Nó là một trong những công nắm nguồn đóng góp (closed-source) độc quyền, cung ứng nhiều khả năng thống kê để thực hiện sự quy mô hóa phức tạp. SAS hầu hết được sử dụng bởi các tổ chức quy mô mập và chuyên viên nhờ độ tin cậy cao.
Ưu điểm của SAS?
Xin giữ ý, SAS không phải là 1 công cụ cân xứng nhất cho tất cả những người mới ban đầu và những người say mê khoa học dữ liệu độc lập, chính vì SAS có phong cách thiết kế riêng để đáp ứng nhu cầu nhu cầu marketing cao cấp. Mặc dù nhiên, nếu bạn đang hướng sự nghiệp của mình về khoa học dữ liệu, thì kia là giải pháp tốt để sở hữu kiến thức vận hành về SAS nhằm mục tiêu trang bị cho bạn một hồ sơ xán lạn.
Sử dụng SAS là tốt nhất có thể trong vấn đề thực hiện quy mô thống kê (statistical modeling) thông qua SAS Base - ngôn từ lập trình chủ yếu chạy môi trường SAS.
Nhược điểm của SAS?
Mặc dù là một thực sự là SAS sẽ dẫn đầu thị trường trong lĩnh vực phân tích doanh nghiệp, cơ mà khi so sánh kỹ năng của nó cùng với Python hoặc R, thì SAS có vẻ như khó mô hình hóa cùng trực quan tiền hóa dữ liệu. Đường cong học tập vấn đề và đa phần được áp dụng bởi những tập đoàn lớn với chi tiêu khổng lồ.
5. Julia
Ngôn ngữ Julia chuyển động với dữ liệu nhanh hơn Python, Java
Script, Matlab, R cùng kém hơn một chút ít về năng suất so cùng với Go, Lua, Fortran cùng C. Thế mạnh mẽ của Julia là phân tích số (numerical analysis), tuy vậy nó cũng đảm nhiệm xuất sắc lập trình đa năng (general-purpose programming).
Ưu điểm của Julia?
Julia cấp tốc hơn những ngôn ngữ kịch phiên bản (scripting languages) khác, điều này được cho phép các nhà khoa học dữ liệu cách tân và phát triển nhanh Python / MATLAB / R trong khi tạo ra các mã nhanh.
Với hệ sinh thái dữ liệu của Julia, việc tải dữ liệu đa chiều được diễn ra nhanh chóng. Nó tiến hành các phép gộp (aggregations), nối (joins) và các hoạt động tiền cách xử trí (preprocessing) tuy nhiên song. Julia bao gồm các tủ sách toán học (mathematical libraries) khác nhau, những công cụ thao tác dữ liệu (data manipulation tools) và các gói cho điện toán đa chức năng (general-purpose computing). Ko kể ra, việc tích hợp với các thư viện từ Python, R, C / Fortran, C ++ cùng Java là khôn xiết dễ dàng.
Nhược điểm của Julia?
Thật ra, Julia không phải là một công cụ hoàn toàn trưởng thành, cộng đồng của nó vẫn còn đó hạn hẹp. Trong những khi rà tìm các lỗi hoặc trục trặc, bộ những tùy lựa chọn hoặc phương án có tiêu giảm này sẽ là một trong trở ngại. Các chuyên viên trong ngành luôn luôn vững có niềm tin rằng Julia sẽ sở hữu được thể tuyên chiến và cạnh tranh hoàn toàn với Python với R lúc nó cứng cáp hơn.
6.a. MATLAB
MATLAB là công cụ trước tiên được sử dụng cho kỹ thuật dữ liệu.
MATLAB là ngữ điệu lập trình cực tốt khi tiến hành các phép đo lường học sâu sát (profound mathematical operations). Công nghệ này trở thành một công cụ trẻ khỏe để thực hiện mô hình hóa toán học, cách xử trí hình ảnh và phân tích dữ liệu trong kỹ thuật dữ liệu, cũng chính vì khoa học dữ liệu cũng chứa được nhiều vấn đề về toán học.
Ưu điểm của MATLAB?
Nó cất một tủ sách lớn những hàm toán học cho đại số tuyến đường tính (linear algebra), thống kê, so sánh Fourier, lọc, tối ưu hóa, tích hợp số cùng giải các phương trình vi phân (differential equations) thông thường. MATLAB hỗ trợ đồ họa tích hợp để trực quan liêu hóa tài liệu và phép tắc để tạo những sơ đồ tùy chỉnh.
Nhược điểm của MATLAB?
Hiện nay, những nhà khoa học tài liệu hiếm khi sử dụng MATLAB, mà lại họ thừa nhận rằng nó rất tốt cho giải những vấn đề toán học và quy mô hóa. Cũng chính vì sự thành lập của R với Python vào miền Khoa học dữ liệu (data science domain), mà lại MATLAB vẫn chìm xuống. Nó cũng thịnh hành hơn vào giới học thuật bởi có giá cả cấp phép cao.
Ngôn ngữ bạn sử dụng cho khoa học dữ liệu đa phần phụ thuộc vào vấn đề mà nhiều người đang giải quyết. Nếu như vấn đề của người tiêu dùng yêu cầu các phép đo lường phức tạp, sẽ không tồn tại điểm mở đầu nào xuất sắc hơn MATLAB, ít nhất là lúc cần kết quả khám phá dữ liệu thuở đầu (initial data) và công dụng sơ bộ.
6.b. OCTAVE
OCTAVE là sự thay thế luân phiên chính của MATLAB. Chú ý chung, cả hai công nghệ này không có những biệt lập cơ bản, chỉ có một vài ngoại lệ nhỏ. Y như MATLAB, Octave có thể được sử dụng trong những dự án bao gồm lượng tài liệu tương đối bé dại nếu cần phải có tính toán số học mạnh.
7. Java
Java chắc rằng là giữa những ngôn ngữ hướng đối tượng lâu đời độc nhất được thực hiện để lập trình sẵn và cách tân và phát triển kinh doanh. Nhiều phần các công cụ tài liệu lớn (big data) nổi tiếng giống như Hive, Spark và Hadoop mọi được viết bởi Java. Java có một vài lượng lớn các thư viện và công cụ giành riêng cho Khoa học tài liệu mà chúng ta cũng có thể không biết như Weka, Java-ML, MLlib cùng Deeplearning4j.
Ưu điểm của Java
Java chắc hẳn rằng không bắt buộc là ngôn ngữ rõ ràng cho kỹ thuật dữ liệu, nhưng mà nó là trong những ngôn ngữ lập trình hàng đầu cho khoa học dữ liệu nhờ các framework khoa học tài liệu như Hadoop chạy trên Máy ảo Java (JVM).
Hadoop là một trong framework khoa học dữ liệu phổ cập để thống trị xử lý và lưu trữ dữ liệu cho những ứng dụng tài liệu lớn vày khả năng xử lý các trọng trách vô hạn và một lúc.
Để kết luận, Java là trong những ngôn ngữ lập trình khoa học dữ liệu rất tốt để học tập nếu bạn có nhu cầu tận tận hưởng các khả năng của framework Hadoop.
8. Perl
Perl là một tổ hợp bao gồm ba ngôn từ lập trình cấp cao, ngữ điệu lập trình đa-zi-năng (general-purpose programming language), ngôn từ thông dịch (interpreted programming language), ngôn từ lập trình đụng (dynamic programming language). Perl có chức năng giải quyết những truy vấn (queries) dữ liệu hiệu quả hơn các vì ngôn ngữ dựa trên những mảng (array) hạng nhẹ, điều mà lại không đòi hỏi nhiều sự chú ý từ lập trình sẵn viên.
Ưu điểm của Perl?
Là một ngôn từ kịch phiên bản đa năng (general-purpose scripting language), tính linh động của Perl khiến nó thay đổi một ngôn ngữ kịch bản (scripting language) được gõ động (dynamically typed) giống như Python. Perl được áp dụng trong các nghành nghề dịch vụ định lượng như tin sinh học (bioinformatics), tài bao gồm và so sánh thống kê.
Perl 5 - vừa được phát hành - có công dụng xử lý các tập tài liệu lớn xuất sắc hơn những so với những phiên phiên bản trước. Nó đang biểu hiện sở trường của mình ở phiên bạn dạng Perl 6 tiếp theo. Boeing, Siemens và những công ty thuộc đứng đầu Fortune 500 khác đã sẵn sàng thử nghiệm lành mạnh và tích cực với Perl mang đến Khoa học tập dữ liệu.
Perl tạo ra hoặc xử trí (mô hình Map
Reduce) các terabyte dữ liệu với con kiến trúc đối chọi giản, có thể bảo trì bằng cách bố trí chèn tài liệu và truy vấn trên bài bản lớn. Với Perl 6, dự trù là cung ứng một kiến trúc mang tính chất mô-đun, hoàn toàn có thể kết nối với việc linh hoạt cùng tùy biến hóa để làm chủ Dữ liệu lớn (big data).
Nhược điểm của Perl?
Việc học Perl một cách độc lập sẽ khiến cho bạn chạm chán khó khăn trong câu hỏi trở thành một nhà khoa học dữ liệu hiệu suất và hiệu quả. Nó không cấp tốc cho lắm cùng cú pháp của nó khét tiếng là không thân thiện. Vì Perl là 1 trong những ngôn ngữ ko mấy phổ biến, nên sự cỗ vũ của cộng đồng này mang đến Khoa học dữ liệu cũng ko nhiều. Tuy nhiên, xã hội “Những lập trình sẵn viên Perl” vẫn đang dần phát triển khỏe khoắn hơn. Nhìn chung, chưa xuất hiện một cú huých nào khiến cho Perl trở nên một ngôn từ khoa học tài liệu thực thụ cả.
9. Haskell
Haskell là 1 trong những ngôn ngữ nhiều năng, được gõ tĩnh (statically typed), hoàn toàn là ngôn từ lập trình hàm (functional programming language) cùng với suy luận phong cách (type inference).
Ưu điểm của Haskell?
Haskell gồm một nền tảng bền vững và kiên cố về mã tài chính (financial code) và hoàn toàn có thể dễ dàng hệ trọng với Excel nhằm tính toán. Nó rất tương xứng cho câu hỏi mã hóa các khái niệm toán học. Tổng quát hơn, Haskell vượt trội về tính chất trừu tượng (abstraction) và bởi vì đó, khoa học tài liệu được hưởng lợi từ sự trừu tượng hóa mạch lạc (coherent abstractions) mà Haskell đem về nhiều như bất kỳ công cố gắng toán học hoặc ứng dụng nào khác. Haskell cũng có thể có thể vận động trực tiếp trên các giá trị trường đoản cú R cùng với Haskell
R.
Haskell gồm Data
Haskell, một nguồn tài nguyên opened-source an toàn và đáng tin cậy và rất có thể tái tạo được sử dụng cho công nghệ dữ liệu, dường như là bí quyết tận dụng ngôn ngữ lập trình Haskell để cải tiến và phát triển machine learning. Xã hội Khoa học dữ liệu dùng Haskell chắc chắn rằng đang vững mạnh với Data
Haskell.
Xem thêm: Kế Hoạch Giáo Án Chủ Đề Trường Tiểu Học + Em Là Ai, Giáo Án Lớp Lá Chủ Điểm Trường Tiểu Học
Một nhà khoa học AI kỳ cựu tại Target nói rằng: “Haskell có tính biểu cảm, cấp tốc hơn, an toàn hơn. Theo truyền thống, Haskell ko được sử dụng cho khoa học dữ liệu nên việc lựa lựa chọn thư viện bị hạn chế. Haskell tất cả một quan hệ với toán học, mà lại cuối cùng, hệ thống kiểu (type system) với sự vận dụng các quy mô toán lại khiến nó tương xứng với mã doanh nghiệp giành cho tên miền (domain-specific business code) hơn ngẫu nhiên thứ gì khác.”
Nhược điểm của Haskell?
Haskell cũng được ứng dụng như một ngôn ngữ dùng mang đến Khoa học dữ liệu, mặc dù nhiên, do những kiến thức về Haskell không tương đối đầy đủ như Python hay R, nên Haskell vẫn không thực sự mạnh mẽ về các kỹ năng liên quan mang đến khoa học dữ liệu. Hơn nữa, các đường cong học tập của Haskell về cơ bản rất khó khăn và tốn thời gian.