SQL是成为数据科学家的必要条件吗?答案是肯定的。数据科学已经发展了,虽然许多数据科学家仍然使用CSV文件(值以逗号分隔的文本文件),但它们不是最好的选择。PythonPanda库允许从CSV文件加载数据,但是这些文件有许多约束。例如,它们通常不连接到数据库,这就要求您在每次更新数据时生成一个新的CSV文件提取。在大数据时代,这是完全不切实际的。
关系数据库为使用大数据存储库提供所需的支持和敏捷性。PostgreSQL是领先的关系数据库管理系统之一。专为处理大型数据集而设计的Postgres是数据科学的完美匹配。在本文中,我们将介绍在数据科学中使用Postgres的优点和缺点。
什么是数据科学家?
数据科学是近年来最受欢迎的职业选择之一。随着组织管理着巨大的数据集,对能够从中提取有价值信息的专家的需求也在增加。
数据科学家处理大数据,帮助组织从数据中获得可操作的见解。例如,他们可以发现一个市场利基,或者根据最新的市场趋势改进公司的产品。
数据科学的领域和它所操作的数据一样多样化,但有一些核心技能是每个数据科学家都应该具备的。
编程技能:数据科学家使用编码来分析和处理信息,所以有很强的编程技能是很重要的。数据库和统计编程语言,如SQL或R,是必须的。数据科学家了解的编程语言越多,可以应用的工具越多,效果就越好。
统计和数学技能:数据科学需要处理统计数据。您需要正确的算法从数据集提取您想知道的内容。要做到这一点,数据科学家需要对统计学和数学概念有很强的掌握。
技术技能是必须的。然而,数据科学家也需要软技能,比如决心、对细节的