从描述性分析到建模和统计预测

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转向数据科学的公司数量大幅增加，为程序员开辟了令人兴奋且利润极高的就业市场。如果您想开始您的技术职业生涯，请继续阅读。我们采访了Ubiqum Code Academy的创始人兼董事总经理 Sebastián Barajas ，以了解有关数据分析的更多信息。

Ubiqum Code Academy是一家提供基于“边做边学”方法论的不同编码训练营的学院，早在 2016 年就推出了欧洲首个数据分析课程，这种创新精神不断推动着公司向前发展，Sebastián 和他的团队不断寻找创新方法，包括教学方式和内容方面的创新，让学生掌握 手机数据 在就业市场上取得成功所需的技能。

“Ubiqum 的理念是为我们的学生提供实用和专业的技能，让他们入职后可以立即应用到工作中”。

塞巴斯蒂安·巴拉哈斯
Python 和 R：两种关键语言
如果您是初学者，并且想知道应该学习哪种语言，那么有两种语言在数据分析领域占据主导地位：一种是 R，另一种是 Python。每种语言都是功能强大的工具，各有优缺点，事实上，专业数据分析师会以互补的方式使用这两种语言。Ubiqum Code Academy 的学生可以熟练掌握这两种语言，这意味着您将能够在新工作中迅速上手，因为无论雇主使用哪种语言，您都可以同样出色地完成工作。



R 用于什么？
R 用于编写各种统计程序，。它的一、专业的统计分析。


它由一个名为综合 R 档案网络 ( CRAN )的庞大软件存储库提供支持，该存储库拥有大量开源库和软件包，可以帮助您入门，无需从头开始编写简单函数的代码，从而节省大量时间和精力。它是一种开源资源，不断更新和发展，以跟上数据科学的快速变化。

什么是 Python？
另一方面，Python 是一种高级通用编程语言，适用范围更广，就用途多样性而言，它无疑是赢家。它非常受欢迎且易于使用，是由程序员和开发人员（而不是分析师）创建的。它有大量的应用程序，可用于网络、游戏、软件开发、图形用户界面，甚至操作系统以及数据分析。

图形表现的质量
总体而言，R 比 Python 更适合制作高质量的统计图表。其中一个原因是，图形随着语言本身的发展而发展。Ubiqum Code Academy 教学生如何使用ggplot 2等软件包，不仅是为了理解数据，也是为了了解如何在现实世界的商业场景中最好地呈现数据。

如果您认为图书馆总是摆满了书架……
…再想想吧！编码世界中的库是完全不同的，在Caret或NumPy中没有书籍，也没有人告诉你要保持安静。它们是巨大的信息库——你可以将它们视为可用于构建项目的基础，并且它们是特定于语言的。Python 和 R 都得到了大量库的良好支持。