これらの収益性の高い言語の1つを学ぶことで、データサイエンスを先取りしましょう
つまり、情報を発見し、関係を結び、データの視覚化を作成し、企業の効率的な運営を支援します。
また、統計の解釈やデータベースの操作には、適切なプログラミング言語の理解が不可欠です。
KDnuggetsによると、データ科学者の91％が次の4つの言語を使用しています。
言語1：R
Rはデータマイナーに人気のある統計指向言語です。 これは、オープンソースのオブジェクト指向のSの実装であり、学ぶのはあまり難しくありません。
統計ソフトウェアを開発する方法を学びたい場合は、Rは知っておくと良い言語です。 また、データの操作やグラフィック表示が可能です。
彼らのデータサイエンス特化プログラムの一環として、コースラではRのクラスを用意しています。これは言語のプログラミング方法を教えるだけでなく、データサイエンス/分析のコンテキストでそれをどのように適用するかについても説明しています。
言語2：SAS
Rと同様に、SASは主に統計分析に使用されます。 これは、データベースやスプレッドシートからHTMLやPDF文書のような読み込み可能な形式だけでなく、より視覚的な表やグラフにデータを変換するための強力なツールです。
元々は学術研究者によって開発されたもので、あらゆる種類の企業や組織にとって世界で最も普及している分析ツールの1つになっています。 これは大企業型のソフトウェアであり、小規模の企業や個人で働いている人には一般的には使用されません。
このドキュメントには、 SAS学習のためのリソースが記載されています 。
言語はオープンソースではないので、無料で自分自身を教えることはできません。
言語3：Python
RとSASは、アナリティクスの世界で最も一般的に「ビッグ2」と考えられていますが、最近ではPythonも候補になっています。 主な特典の1つは、その多様なライブラリ（例えば、Pandas、NumPy、SciPiなど）と統計機能です。
Python（Rのような）はオープンソース言語なので、アップデートはすぐに追加されます。 （SASのような購入プログラムでは、次のバージョンのリリースを待つ必要があります。）
考慮すべきもう一つの要因は、Pythonがそのシンプルさと、それに対するコースとリソースの幅広い利用可能性のために、おそらく最も簡単に学習できることです。 このウェブサイトは始めるのに最適な場所です。
Python学習教材の完全なリストもここにあります。
言語4：SQL
これまでは、同じファミリにあり、多かれ少なかれ同じ機能を持つ言語を見てきました。 「Structured Query Language」を表すSQLは、その変更箇所です。 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の情報を扱うことに重点を置いています。
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、データ科学者を狙うことは間違いなく間違ってはいけません。
SQLの学習は、SQLデータベースを作成し、その中のデータを管理し、関連する機能を使用するように準備する必要があります。 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、かなり迅速かつ痛みを伴わずに完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、時間があれば（SASの場合はお金）、本当にあなたの市場性を上げたいなら、あなたは4つをすべて学ぶことができないと言うことはありません！
それを急いではなく、多くの練習をしたり、スキルを磨いたり、仕事の安全を享受したりしないでください。