Nên lựa chọn học ngôn ngữ lập trình nào để phân tích dữ liệu?

Ngày càng nhiều các doanh nghiệp ngày nay tạo ra một lượng lớn dữ liệu, ngày càng lớn… Các Nhà phân tích dữ liệu có kinh nghiệm chỉ ra là chìa khóa để hiểu tất cả dữ liệu đó và giúp các doanh nghiệp đưa ra quyết định sáng suốt. Nếu bạn yêu thích giải quyết vấn đề, đi sâu vào dữ liệu và bảng tính cũng như xây dựng các kết luận và thông tin chi tiết, thì nghề phân tích dữ liệu có thể phù hợp với bạn.

Bài viết này sẽ chỉ cho bạn những gì một Nhà phân tích dữ liệu làm và cách bạn có thể bắt đầu bằng cách học các kỹ năng cần thiết để thành công. Cụ thể, chúng tôi sẽ giải thích các ngôn ngữ lập trình phân tích dữ liệu tốt nhất để học nếu bạn mới bắt đầu, vì vậy bạn sẽ biết những kỹ năng nào cần xây dựng.

Một nhà phân tích dữ liệu làm gì?

Bạn có thể ngạc nhiên khi biết rằng khá nhiều doanh nghiệp không biết phải làm gì với tất cả dữ liệu mà họ thu thập. Từ hồ sơ mua hàng đến lưu lượng truy cập trang web đến nhật ký dịch vụ khách hàng, tất cả dữ liệu thu thập được có thể thông báo cho các quyết định kinh doanh.

Nhà phân tích dữ liệu là những chuyên gia kỹ thuật biết cách tìm kiếm thông qua dữ liệu, thao tác và phân tích nó để tìm ra các xu hướng đáng chú ý. Họ là những người sau đó tạo ra các báo cáo về những phát hiện của họ, giúp các nhà lãnh đạo doanh nghiệp đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu cứng hơn là cảm xúc ruột thịt.

Nhà phân tích dữ liệu có thể sử dụng các ngôn ngữ lập trình cụ thể để giúp họ truy cập và tổ chức dữ liệu để thực hiện các phép tính cần thiết.

Các ngôn ngữ lập trình phân tích dữ liệu tốt nhất

Có rất nhiều ngôn ngữ lập trình trên mạng, nhưng nếu bạn mới bắt đầu và đặt tâm huyết vào nghề phân tích dữ liệu, chúng tôi khuyên bạn nên học hai ngôn ngữ để bắt đầu: Python và SQL. Và trong Lộ trình nghề nghiệp nhà phân tích dữ liệu của chúng tôi , bạn sẽ học cả Python và SQL để trang bị cho bạn những kỹ năng cần thiết để thành công ở một vị trí đầu vào. Nếu bạn đã quen thuộc với Python, thì hãy cân nhắc học R để phân tích dữ liệu.

Tất nhiên, sẽ có những ngôn ngữ và thư viện bổ sung mà bạn có thể học để nâng cao kỹ năng của mình, nhưng bạn nên bắt đầu với những điều cơ bản và làm quen với ba thứ này trước. Và nếu bạn đang băn khoăn về các kỹ năng và ngôn ngữ lập trình bổ sung, chẳng hạn như học máy, thì nghề nghiệp trong khoa học dữ liệu có thể được bạn quan tâm. Mặc dù có rất nhiều sự chồng chéo, nhưng Nhà phân tích dữ liệu và Nhà khoa học dữ liệu dựa vào các kỹ năng chính khác nhau để thực hiện nhiệm vụ của họ.

Python để phân tích dữ liệu

Cả Python và R đều là ngôn ngữ lập trình thường xuyên được sử dụng để phân tích dữ liệu. Python là một ngôn ngữ lập trình đa dụng, nhỏ gọn và dễ đọc. Lợi ích của việc học Python để phân tích dữ liệu là sau đó bạn có thể sử dụng ngôn ngữ này cho nhiều dự án và mục đích khác, như xây dựng trang web, ứng dụng mã hóa và trích xuất thông tin trực tuyến.

Khi bạn học cách sử dụng Python để phân tích dữ liệu , bạn cũng sẽ muốn tải xuống các thư viện cho mục đích đó. Mặc dù Python là một ngôn ngữ lập trình thân thiện với người mới bắt đầu, nhưng phải mất một khoảng thời gian để thiết lập nó một cách chính xác cho việc phân tích dữ liệu. Dưới đây là các thư viện bạn có thể xem xét cho Python:

Pandas
NumPy
Matplotlib
Seaborn
SciPy
Statsmodels

Nếu bạn chưa cảm thấy thoải mái khi tải xuống các thư viện và không biết bắt đầu từ đâu, bạn có thể bắt đầu học phiên bản mới nhất, Python 3 . Sau đó, bạn có thể dễ dàng tham gia các khóa học về cách sử dụng Python để phân tích dữ liệu. Bạn cũng có thể loại bỏ phỏng đoán và sử dụng Phân tích dữ liệu với Đường dẫn kỹ năng Python .

R để phân tích dữ liệu

Mặt khác, R được xây dựng để phân tích dữ liệu. Nó khá dễ dàng để chọn và bắt đầu sử dụng mà không cần phải cài đặt quá nhiều thư viện bổ sung, như trong trường hợp của Python. R cho phép bạn tìm các mẫu và xu hướng trong dữ liệu của mình. Bạn cũng có thể xây dựng các mô hình thống kê và tạo ra các hình ảnh trực quan tuyệt đẹp cho kết quả của mình.

Bạn cũng có thể tải xuống các thư viện cho R sẽ giúp bạn không phải viết các đoạn mã bổ sung để phân tích dữ liệu của mình. Nếu bạn quyết định học R, bạn cũng sẽ muốn xem các gói thư viện sau:

Tidyverse
Dplyr
Ggplot2
Caret

Kiểm tra Phân tích dữ liệu với Đường dẫn kỹ năng R để bắt đầu.

SQL để phân tích dữ liệu

SQL là một ngôn ngữ lập trình cho phép bạn giao tiếp, tìm kiếm bên trong và trích xuất dữ liệu từ cơ sở dữ liệu quan hệ. SQL cũng dễ học vì nó được thiết kế cho một mục đích cụ thể, cộng với cú pháp trực quan. Nếu bạn chưa quen với ngôn ngữ này, bạn có thể tham gia khóa học trực tuyến của chúng tôi trong vòng chưa đầy 10 giờ.

Ví dụ: Jorge từ dataPlor đã học SQL với Codecademy để thực hiện phân tích dữ liệu, mặc dù nó không thuộc vai trò của anh ấy vào thời điểm đó. Anh ấy giải thích:

“Tôi bắt đầu với SQL vì tôi cần khả năng truy vấn cơ sở dữ liệu của công ty mình cho mục đích lấy mẫu bán hàng. Mục tiêu ban đầu của tôi là nhanh chóng lấy dữ liệu hữu ích từ cơ sở dữ liệu của chúng tôi bằng SQL. Khi tôi phát triển nhiều kỹ năng hơn, tôi đã tạo nhiều bảng điều khiển thông minh kinh doanh toàn công ty, cung cấp bộ dữ liệu tùy chỉnh cho các hoạt động hàng ngày và đưa ra giả định quy trình ở cấp Dashboard ”

Kể từ đó, Jorge đã được thăng chức lên vị trí Nhà phân tích dữ liệu, nơi ông tập trung vào việc cung cấp thông tin chi tiết và thông minh từ khối lượng lớn dữ liệu được lưu trữ trong cơ sở dữ liệu của công ty mình. Nếu bạn đang xem xét sự nghiệp của một Nhà phân tích dữ liệu, hãy xem xét Phân tích dữ liệu với SQL Skill Pat h.

SQL có thể được sử dụng cho một số nhiệm vụ phân tích dữ liệu quan trọng và khi bạn đã có nền tảng đó, bạn có thể tham gia các khóa học nâng cao hơn về cách phân tích dữ liệu kinh doanh với SQL hoặc chuyển đổi bảng với SQL .

Làm thế nào để bắt đầu sự nghiệp trong phân tích dữ liệu

Bây giờ bạn đã biết các ngôn ngữ lập trình phân tích dữ liệu tốt nhất để học trước khi ứng tuyển vào vị trí đầu tiên của mình trong lĩnh vực này, bạn cũng nên biết rằng việc học những ngôn ngữ này không phải là việc vặt. Bạn không cần phải có bằng toán học hoặc thống kê để trở thành Nhà phân tích dữ liệu. Thay vào đó, bạn có thể học Python , R và SQL thông qua các khóa học trực tuyến .

Nếu bạn muốn có một cách tiếp cận toàn diện hơn để đạt được các kỹ năng phân tích dữ liệu cần thiết cho một nghề nghiệp mới, bạn có thể làm theo Con đường nghề nghiệp của nhà phân tích dữ liệu . Ngoài việc học Python và SQL, bạn cũng sẽ tìm hiểu về thu thập dữ liệu, thống kê và trực quan hóa dữ liệu, cũng như bắt đầu danh mục đầu tư của riêng bạn. Bạn thậm chí sẽ kiếm được chứng chỉ cho tất cả công việc khó khăn của mình, mà bạn có thể đưa vào sơ yếu lý lịch của mình.

Theo codecademy