Как я упоминал в своем путешествии в науку о данных, мне пришлось внести изменения в свой набор навыков.

Область науки о данных сильно отличается от большинства других областей, поскольку она требует знания математики и статистики, а также технических знаний различных языков программирования, фреймворков и платформ.

В этом блоге мы больше сосредоточимся на технической экспертизе.

Языки программирования

Есть несколько разных языков, с которыми больше всего знакомятся, когда они приступают к науке о данных. Вот список языков, которые я считаю наиболее важными, исходя из моего опыта:

  1. питон
  2. R
  3. MATLAB (если у вас есть на него лицензия)
  4. SAS (если у вас есть на него лицензия, хотя я работал над различными проектами по переходу с SAS на Python)
  5. Scala (если вы сосредотачиваетесь на Spark и больше внимания уделяете оптимизации большего количества кода Spark в виртуальной машине Java или JVM).
  6. C/C++ (это сложно, и я использовал его всего несколько раз, но это полезно для оптимизации производительности кода, если это необходимо)
  7. Java (поскольку это относится к Scala, и вы можете в основном использовать пакеты, разработанные на Scala, внутри Java)

Каждый из этих языков программирования имеет разные пакеты, необходимые для требований вашего проекта. Мы не будем рассматривать каждый из различных пакетов, которые вы можете использовать, скорее всего, потому что список устареет, как только вы просмотрите его самостоятельно. Мы подробно рассмотрим преимущества и недостатки часто используемых пакетов Python в другой статье.

Программные платформы

Программная среда объединяет идеологию и язык программирования. Бывают случаи, когда фреймворк может использоваться на разных языках программирования, а есть фреймворки, зависящие от языка программирования. Хотя сложно отличить фреймворк от пакета, поскольку они иногда являются одним и тем же, есть одно явное отличие. Фреймворк контролирует ход разработки вашего приложения, а пакет дает вам этот контроль. Это похоже на ходьбу и вождение автомобиля. В то время как вы можете быстрее добраться до места на машине, вы можете добраться до большего количества мест пешком.

Если вы хотите узнать, какие программные фреймворки вы знаете как новичок, продолжайте читать здесь.

Если вы хотите прочитать другой мой контент, пожалуйста, продолжайте поиск здесь.

Спасибо за чтение! Как всегда, #happycoding