Programmiersprachen für bestimmte Datenrollen – KDnuggets

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Programmiersprachen für bestimmte Datenrollen
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Wenn Sie daran interessiert sind, in die Welt der Daten einzusteigen, kann es schwierig sein zu wissen, welche Programmiersprache Sie benötigen, um Ihren spezifischen Interessen oder Fähigkeiten gerecht zu werden. Viele Menschen verschwenden viel Zeit damit, sich eine bestimmte Programmiersprache anzueignen, weil sie gehört haben, dass diese sehr beliebt ist, oder weil sie nicht über ausreichende Kenntnisse verfügen.

Viele Data-Science-Rollen werden austauschbar genutzt und manchmal auch ausgeschrieben. Möglicherweise sehen Sie einige Leute, die einen Datenanalysten und einen Datenwissenschaftler als die gleichen Rollen bezeichnen, oder einen Datenwissenschaftler und einen Ingenieur für maschinelles Lernen.

Dies kann wiederum darauf zurückzuführen sein, dass der Personalvermittler/Mitarbeiter nicht über die Unterscheidung zwischen den verschiedenen Rollen Bescheid weiß, um Interesse zu wecken oder jemanden einzustellen, der zwei Fliegen mit einer Klappe schlagen kann.

Ziel dieses Blogs ist es, Ihnen einen schnellen und einfachen Überblick darüber zu vermitteln, welche Programmiersprachen für bestimmte Datenrollen erforderlich oder unerlässlich sind.

Beginnen wir mit der Definition der gängigen Datenrollen.

Data Analyst – Daten durchsehen und Berichte und Visualisierungen bereitstellen, die die Daten erläutern.

Daten Scientist – sammelt, bereinigt und analysiert Daten, stellt Berichte und Visualisierungen bereit und manipuliert Daten, um erweiterte Datenanalysen durchzuführen.

Dateningenieur – verantwortlich für den Aufbau und die Wartung der Dateninfrastruktur der Organisation und gleichzeitig dafür, dass die Daten einer kritischen Analyse unterzogen werden können und Berichte erstellt und erstellt werden können.

Maschinenlernen Ingenieur – verantwortlich für den Aufbau von KI-Systemen, die große Datenmengen verbrauchen und in der Lage sind, Algorithmen zu generieren und zu entwickeln, die in der Lage sind, zu lernen und zukünftige Vorhersagen zu treffen.

Wissenschaftler – In Bezug auf Daten sind sie für die Recherche, Gestaltung und Analyse von Informationen aus Untersuchungen, Experimenten und Versuchen verantwortlich.

Wenn Sie bei Google nach den Top-Programmiersprachen suchen, werden Sie eine Mischung aus diesen und wahrscheinlich noch ein paar mehr finden:

Javascript
Python
Go
Javac
Kotlin
PHP
C#
Swift
R
Ruby
C und C ++
Matlab
SQL

Nachdem Sie dies online gesehen haben, fragen Sie sich wahrscheinlich: Wohin gehe ich von hier aus? Welches benötige ich eigentlich für die Stelle, für die ich mich interessiere?

Data Analyst

Als Datenanalyst sind Sie dafür verantwortlich, die Daten zu durchsuchen, wertvolle Informationen zu finden und Berichte oder Visualisierungen bereitzustellen. Vor diesem Hintergrund wären Python und/oder SQL die besten Programmiersprachen für einen Datenanalysten.

Python – ermöglicht Ihnen das Analysieren, Bearbeiten, Bereinigen und Visualisieren von Daten.
SQL – ermöglicht Ihnen eine einfache Kommunikation mit den Datenbanken.

Daten Scientist

Als Data Scientist haben Sie die Wahl zwischen verschiedenen Programmiersprachen. Die von Datenwissenschaftlern am häufigsten verwendeten Sprachen sind Python und SQL, gefolgt von R, C++ und Java.

R, C++ und Java sind immer noch beliebt, Python und SQL erfreuen sich jedoch aufgrund ihrer einfacheren Codierungsmöglichkeiten bei gleichen Ergebnissen großer Beliebtheit.

Python verfügt über eine größere Entwicklergemeinschaft mit umfangreichen Bibliotheken, sehr prägnanter Syntax und Portabilität. Das ist alles, was ein Data Scientist will und braucht.
SQL bietet die Möglichkeit, Daten zu speichern, abzurufen, zu verwalten und zu manipulieren sowie Leistungsmetriken zu extrahieren, um Data Scientists in ihren Prozessen zu unterstützen.

Dateningenieur

Als Dateningenieur sind die beliebtesten Programmiersprachen:

Java – Es ist die älteste und am besten geeignete Sprache für einen Dateningenieur. Dateningenieure verbringen viel Zeit mit der Arbeit mit dem Java-basierten Open-Source-Framework Hadoop.
Python – hilft Dateningenieuren beim Aufbau effizienter Datenpipelines, beim Schreiben von ETL-Skripten, beim Einrichten statistischer Modelle und beim Durchführen von Analysen.
SQL – ermöglicht es ihnen, Daten zu modellieren, Leistungsmetriken zu extrahieren und wiederverwendbare Datenstrukturen zu entwickeln.

Maschinenlernen Ingenieur

Als Ingenieur für maschinelles Lernen sind die beliebtesten Programmiersprachen:

Python – gutes Bibliotheksökosystem, bessere Lesbarkeit, Flexibilität, erstellt gute Visualisierungen, Community-Unterstützung usw. Einfache Syntax und Konstruktion sind im Leben eines Ingenieurs für maschinelles Lernen von großem Vorteil.
C++ – Dies ist auch eine wertvolle Programmiersprache für Ingenieure des maschinellen Lernens, da sie schnell und zuverlässig ist, was für maschinelles Lernen erforderlich ist, und über eine gute Bibliotheksquelle verfügt.
Java – Wenn Sie in den Bereichen Webentwicklung, Big Data, Cloud-Entwicklung und App-Entwicklung arbeiten möchten, ist Java für Ihre Fähigkeiten unerlässlich. Es hat auch eine bessere Leistung als Python.

Wissenschaftler

Als Forschungswissenschaftler werden Sie sich nicht mit Backend-Problemen befassen, sondern vielmehr damit, zu verstehen, was Ihnen die Daten und die Ergebnisse des Teams sagen können. Ähnlich wie bei Data Analyst sind die Programmiersprachen, von denen Sie profitieren werden:

Python ist eine universelle Programmiersprache, die es Ihnen ermöglicht, weniger Codezeilen zu schreiben, aber die gleichen Vorgänge auszuführen
R ist eine statistische Programmiersprache, mit der Sie statistische Modelle erstellen und Datenvisualisierungen erstellen können

Um es einfach und unkompliziert zu machen, habe ich das obige Bild erstellt, um Ihnen eine visuelle Vorstellung davon zu geben, worauf Sie je nach Interessengebiet achten sollten.

Anhand der Abbildung oben sehen Sie, welche Art von Programmiersprache Sie für eine bestimmte Datenrolle benötigen und in welchem Umfang. Je größer der Kreis, desto wichtiger ist er für diese spezifische Datenrolle.

Laut Entwicklerumfrage 2022 von Stack Overflow, JavaScript ist die am häufigsten verwendete Programmiersprache, und das schon seit zehn Jahren. Wenn wir jedoch über Programmiersprachen sprechen, die zum Erlernen des Codierens verwendet werden, stehen HTML/CSS, Javascript und Python an der Spitze und liegen alle sehr nahe beieinander.

Da sich Datenrollen ständig weiterentwickeln, kann es überwältigend sein, mit allen Änderungen Schritt zu halten. Lernen Sie eine Programmiersprache auf einem kompetenten Niveau, bevor Sie mit der nächsten fortfahren oder eine neue Fähigkeit erlernen. Es ist besser, einen Schritt nach dem anderen zu machen, als sich damit zu überfordern, 10 Fertigkeiten auf einmal zu erlernen.

Sobald Sie sich entsprechend Ihrem Interessengebiet für eine Programmiersprache entschieden haben, besteht der nächste Schritt darin, sie zu beherrschen.

Es gibt leicht verfügbare Ressourcen, die Ihnen beim Lernen helfen. Sie müssen nur die richtigen kennen. Nachfolgend finden Sie eine Reihe von Links, von denen Sie profitieren können

Nisha Arya ist Data Scientist, freiberuflicher technischer Redakteur und Community Manager bei KDnuggets. Sie ist besonders daran interessiert, Data Science Karriereberatung oder Tutorials und theoriebasiertes Wissen rund um Data Science anzubieten. Sie möchte auch die verschiedenen Möglichkeiten untersuchen, wie künstliche Intelligenz der Langlebigkeit des menschlichen Lebens zugute kommt/kann. Eine begeisterte Lernende, die ihr technisches Wissen und ihre Schreibfähigkeiten erweitern möchte, während sie anderen hilft, sie zu führen.