Comparemos estos lenguajes de programación o herramientas en estos parámetros:
1) Disponibilidad / Costo –
- SAS es un software comercial que es muy costoso hasta que, a menos que una organización invierta en SAS, puede ser difícil para un individuo acceder.
- Aunque R o Python son gratuitos y cualquier persona puede descargarlos.
2) Facilidad de aprendizaje –
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- Para los estudiantes que comienzan la universidad por primera vez, ¿qué grado sería mejor para los aspirantes a científicos de datos?
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- SAS es muy fácil de aprender y ofrece una opción muy fácil para aquellos que conocen SQL.
- R requiere que usted aprenda y entienda la codificación. Es una programación de bajo nivel que puede llevar códigos más largos.
- Python Python es conocido por su simplicidad en el mundo de la programación.
3) Capacidades de manejo de datos : los tres idiomas tienen buenas capacidades y opciones de manejo de datos para cálculos paralelos.
4) Capacidades gráficas –
- Cualquier personalización en parcelas es difícil y requiere que comprenda las complejidades del paquete SAS Graph.
- R tiene las capacidades gráficas más avanzadas entre las tres.
- Las capacidades de Python se ubicarán en algún punto intermedio, con opciones para usar bibliotecas nativas
5) Escenario laboral : SAS sigue siendo el líder del mercado en trabajos corporativos disponibles. La mayoría de las empresas trabajan en SAS. R o Python son una mejor opción para nuevas empresas y empresas que buscan rentabilidad.
6) Servicio de atención al cliente y Comunidad : R tiene la mayor comunidad en línea pero no cuenta con servicio de atención al cliente. Entonces, si tienes problemas, estás solo. SAS, por otro lado, tiene un servicio al cliente dedicado junto con la comunidad. Por lo tanto, si tiene problemas en la instalación o cualquier otro desafío técnico, puede comunicarse con ellos.
Conclusión
Si está buscando comenzar su carrera profesional en análisis de datos, le recomendaría que elija Data Analytics utilizando SAS como su primer idioma. Es fácil de aprender y tiene la mayor participación en el mercado laboral.
Si está en una puesta en marcha / trabajo independiente , R / Python es más útil.
Espero que esto aclare sus dudas para elegir la especialización de análisis de datos. ¿Sigue confundido por su carrera de análisis de datos? Le recomendaría que se uniera al Curso de certificación de Data Analytics Master de Digital Vidya, donde aprenderá de los mejores expertos de la industria.
Únase a una demostración en vivo gratuita en línea que me llevó a cabo, donde compartiría un proceso paso a paso para comenzar su carrera en análisis de datos.
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Espero que esto ayude. Para cualquier otra consulta, no dude en mencionarla en los comentarios.
