Para trabajos de ciencia de datos, ¿serán suficientes SAS y R?

Hola,

Bueno, para comenzar con Data Analytics, la respuesta sería Sí, R y SAS son suficientes. Pero a la larga definitivamente un gran no no . Debe comprender que Data Analytics es un campo muy versátil y la cantidad de datos generados es diferente para diferentes organizaciones.

Las fuentes que generan estos datos difieren. La forma en que cada empresa maneja los datos también difiere. También las herramientas preferidas por las organizaciones también pueden diferir.

Un punto más importante: al igual que la tecnología sigue evolucionando con el tiempo, también lo hace la forma de analizar datos, porque las herramientas utilizadas para el mismo también evolucionan rápidamente.

Entonces, sí, R y SAS son buenos iniciadores. Te servirán bien. Comience con ellos, intente resolver más problemas de la vida real y con el tiempo descubrirá qué herramientas satisfarán mejor sus necesidades.

(Una sugerencia: intente leer sobre las herramientas de Big Data si le conviene. Ayudan a las personas a ampliar su horizonte cuando se trata de Data Analytics. Python es otro lenguaje de programación que es bastante popular para la analítica. Estudie eso si puede)

espero que esta respuesta ayude

Bueno, ambos son buenos idiomas pero no lo suficiente. En tiempo real, las empresas prefieren utilizar el código abierto en lugar del pago. En mi opinión, primero le sugeriría que estudie los pros y los contras de código abierto (R y Python) y comercial (SAS). R y Python tienen una gran comunidad que está contribuyendo a estos lenguajes que beneficia directamente a cada usuario y tiene un gran conjunto de paquetes y bibliotecas.

Ahora, llegando a la implementación, Data Science es un dominio enorme. Primero decida qué parte de la ciencia de datos desea implementar con sus herramientas (idiomas).

Según yo, sugeriría que R y Python sean BE (a) ST.

Bueno, cuando se trata de escenarios del mundo real, el aprendizaje no tiene fin cuando se está particularmente en el escenario corporativo. Ambos son buenos para un punto de partida y para mantener un pie en su portador por el carril. Con ambos, puede aplicar muchos algoritmos relacionados con el aprendizaje automático, el árbol de decisiones, Word Analytics y la lista continúa. Para un punto de partida, podrían ser suficientes dependiendo de las compañías en las que te veas. El operador es el camino depende de cómo hayas sentado las bases y de cuán cuidadosamente construyas tu camino hacia el objetivo de tu operador. Manténgase actualizado, manténgase enfocado, el descanso todo encajará. Todo lo mejor.

¡Espero que esto ayude!

Nada es suficiente … fluir con la tendencia analítica

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Sí, eso es genial, pero si puede agregarle Python, funcionará de maravilla, aunque la combinación de R y SAS también podría ser muy útil.

La elección es tuya. ¡¡Buena suerte compañero!!

Feliz aprendizaje