Γλώσσες προγραμματισμού για συγκεκριμένους ρόλους δεδομένων - KDnuggets

Αναδημοσίευση από τον Πλάτωνα

Ακολουθούν: 0

Γλώσσες προγραμματισμού για συγκεκριμένους ρόλους δεδομένων
Εικόνα από συγγραφέα

Όταν σας ενδιαφέρει να μπείτε στον κόσμο των δεδομένων, μπορεί να είναι δύσκολο να γνωρίζετε ποια γλώσσα προγραμματισμού χρειάζεστε για να καλύψετε το συγκεκριμένο ενδιαφέρον ή τις δεξιότητές σας. Πολλοί άνθρωποι χάνουν πολύ χρόνο για να γίνουν ικανοί σε μια συγκεκριμένη γλώσσα προγραμματισμού επειδή έχουν ακούσει ότι είναι πολύ δημοφιλής ή επειδή δεν έχουν αρκετές γνώσεις.

Πολλοί ρόλοι της επιστήμης δεδομένων χρησιμοποιούνται και μερικές φορές διαφημίζονται εναλλακτικά. Μπορεί να δείτε μερικούς ανθρώπους να αναφέρονται σε Αναλυτή Δεδομένων και Επιστήμονα Δεδομένων ότι έχουν τον ίδιο ρόλο ή Επιστήμονα Δεδομένων και Μηχανικό Μηχανικής Μάθησης.

Και πάλι, αυτό μπορεί να οφείλεται στο ότι ο υπεύθυνος προσλήψεων/υπάλληλος δεν γνωρίζει τη διάκριση μεταξύ των διαφορετικών ρόλων, για να τραβήξει το ενδιαφέρον ή να μπορεί να προσλάβει κάποιον που μπορεί να σκοτώσει δύο πουλιά με μια πέτρα.

Αυτό το ιστολόγιο έχει σκοπό να σας δώσει μια γρήγορη και απλή κατανόηση του ποιες γλώσσες προγραμματισμού απαιτούνται ή είναι απαραίτητες για συγκεκριμένους ρόλους δεδομένων.

Ας ξεκινήσουμε ορίζοντας τους δημοφιλείς ρόλους δεδομένων.

Αναλυτής δεδομένων – Εξετάστε τα δεδομένα και παρέχετε αναφορές και απεικονίσεις που εξηγούν τα δεδομένα.

Data Scientist – συλλέγει, καθαρίζει, αναλύει δεδομένα, παρέχει αναφορές, απεικονίζει και χειρίζεται δεδομένα για την εκτέλεση προηγμένης ανάλυσης δεδομένων.

Μηχανικός δεδομένων – υπεύθυνος για τη δημιουργία και τη συντήρηση της υποδομής δεδομένων του οργανισμού, διασφαλίζοντας παράλληλα ότι τα δεδομένα μπορούν να υποβληθούν σε κριτική ανάλυση και μπορούν να εκτελούν και να παράγουν αναφορές.

Μηχανικός μάθησης μηχανών – υπεύθυνος για την κατασκευή συστημάτων τεχνητής νοημοσύνης που καταναλώνουν μεγάλες ποσότητες δεδομένων και είναι σε θέση να δημιουργούν και να αναπτύσσουν αλγόριθμους ικανούς να μαθαίνουν και να κάνουν μελλοντικές προβλέψεις.

Ερευνητής – σε σχέση με τα δεδομένα, είναι υπεύθυνοι για την έρευνα, το σχεδιασμό και την ανάλυση πληροφοριών από έρευνες, πειράματα και δοκιμές.

Αν ήσασταν στο Google, ποιες είναι οι κορυφαίες γλώσσες προγραμματισμού – θα δείτε ένα μείγμα από αυτές, και πιθανώς μερικές ακόμη:

Javascript
Python
Go
Java
Κοτλίν
PHP
C#
Swift
R
Ruby
C και C ++
matlab
SQL

Αφού λοιπόν το δείτε στο διαδίκτυο, πιθανότατα σκέφτεστε – πού να πάω από εδώ; Ποιο πραγματικά χρειάζομαι για τον ρόλο που με ενδιαφέρει;

Αναλυτής δεδομένων

Ως Αναλυτής Δεδομένων, θα είστε υπεύθυνοι για τη σάρωση των δεδομένων, την εύρεση πολύτιμων πληροφοριών και την παροχή αναφορών ή απεικονίσεων. Με αυτά τα λόγια, οι καλύτερες γλώσσες προγραμματισμού για έναν Αναλυτή Δεδομένων θα ήταν η Python ή/και η SQL.

Python – θα σας επιτρέψει να αναλύσετε, να χειριστείτε, να καθαρίσετε και να οπτικοποιήσετε δεδομένα.
SQL – θα σας επιτρέψει να επικοινωνείτε εύκολα με τις βάσεις δεδομένων.

Data Scientist

Ως Επιστήμονας Δεδομένων, έχετε την επιλογή ανάμεσα σε διάφορες γλώσσες προγραμματισμού. Οι πιο δημοφιλείς γλώσσες που χρησιμοποιούνται από τους Data Scientists είναι η Python και η SQL, με τις R, C++ και Java μετά.

Τα R, C++ και Java εξακολουθούν να είναι δημοφιλή, ωστόσο, η Python και η SQL είναι πολύ δημοφιλή λόγω των απλούστερων δυνατοτήτων κωδικοποίησης, ενώ παράγουν τα ίδια αποτελέσματα.

Η Python έχει μια μεγαλύτερη κοινότητα προγραμματιστών, με εκτεταμένες βιβλιοθήκες, πολύ συνοπτική σύνταξη και φορητότητα. Αυτό είναι ό,τι θέλει και χρειάζεται ένας Επιστήμονας Δεδομένων.
Η SQL έχει τη δυνατότητα να αποθηκεύει, να ανακτά, να διαχειρίζεται και να χειρίζεται δεδομένα, καθώς και να εξάγει μετρήσεις απόδοσης για να καθοδηγεί τους Επιστήμονες Δεδομένων στις διαδικασίες τους.

Μηχανικός δεδομένων

Ως Μηχανικός Δεδομένων, οι πιο δημοφιλείς γλώσσες προγραμματισμού είναι:

Java – Είναι η παλαιότερη και πιο κατάλληλη γλώσσα για έναν Μηχανικό Δεδομένων. Οι Μηχανικοί Δεδομένων ξοδεύουν πολύ χρόνο δουλεύοντας με το πλαίσιο ανοιχτού κώδικα που βασίζεται σε java, το Hadoop.
Python – βοηθά τους Μηχανικούς Δεδομένων να δημιουργήσουν αποτελεσματικές γραμμές δεδομένων, να γράφουν σενάρια ETL, να δημιουργούν στατιστικά μοντέλα και να εκτελούν αναλύσεις.
SQL – τους επιτρέπει να μοντελοποιούν δεδομένα, να εξάγουν μετρήσεις απόδοσης και να αναπτύσσουν επαναχρησιμοποιήσιμες δομές δεδομένων.

Μηχανικός μάθησης μηχανών

Ως Μηχανικός Μηχανικής Μάθησης, οι πιο δημοφιλείς γλώσσες προγραμματισμού είναι:

Python – καλό οικοσύστημα βιβλιοθήκης, καλύτερη αναγνωσιμότητα, ευελιξία, δημιουργεί καλές απεικονίσεις, υποστήριξη κοινότητας κ.λπ. Η απλή σύνταξη και η κατασκευή είναι πολύ ευνοϊκές στη ζωή ενός Μηχανικού Μηχανικής Εκμάθησης.
C++ – αυτή είναι επίσης μια πολύτιμη γλώσσα προγραμματισμού για μηχανικούς μηχανικής εκμάθησης, καθώς είναι γρήγορη και αξιόπιστη, κάτι που είναι απαραίτητο για τη μηχανική μάθηση, καθώς και για την ύπαρξη μιας καλής πηγής βιβλιοθήκης.
Java – εάν θέλετε να εργαστείτε στην ανάπτυξη ιστού, μεγάλα δεδομένα, ανάπτυξη cloud και ανάπτυξη εφαρμογών, η Java είναι επιτακτική ανάγκη για το σύνολο δεξιοτήτων σας. Έχει επίσης καλύτερη απόδοση από την Python.

Ερευνητής

Ως επιστήμονας ερευνητής, δεν θα ασχολείστε με ζητήματα backend, αλλά περισσότερο με την κατανόηση του τι μπορούν να σας πουν τα δεδομένα και τα ευρήματα της ομάδας. Παρόμοια με το Data Analyst, οι γλώσσες προγραμματισμού που θα σας ωφελήσουν είναι:

Η Python είναι μια γλώσσα προγραμματισμού γενικής χρήσης, που σας επιτρέπει να γράφετε λιγότερες γραμμές κώδικα αλλά να εκτελείτε τις ίδιες λειτουργίες
Η R είναι μια γλώσσα στατιστικού προγραμματισμού, που σας επιτρέπει να δημιουργείτε στατιστικά μοντέλα και να δημιουργείτε οπτικοποιήσεις δεδομένων

Για να το κάνω εύκολο και απλό, δημιούργησα την παραπάνω εικόνα για να σας δώσω μια οπτική κατανόηση του τι πρέπει να προσέχετε ανάλογα με την περιοχή ενδιαφέροντός σας.

Αναφερόμενοι στην παραπάνω εικόνα, σας δείχνει τι είδους γλώσσα προγραμματισμού χρειάζεστε για έναν συγκεκριμένο ρόλο δεδομένων και σε ποιο βαθμό. Όσο μεγαλύτερος είναι ο κύκλος, τόσο πιο σημαντικός είναι ο συγκεκριμένος ρόλος δεδομένων.

Σύμφωνα με Έρευνα προγραμματιστών 2022 του Stack Overflow, η JavaScript είναι η πιο χρησιμοποιούμενη γλώσσα προγραμματισμού και χρησιμοποιούνται εδώ και δέκα χρόνια. Ωστόσο, αν μιλάμε για γλώσσες προγραμματισμού που χρησιμοποιούνται για την εκμάθηση κώδικα, η HTML/CSS, η Javascript και η Python βρίσκονται στην κορυφή και είναι όλα πολύ κοντά στο δέσιμο.

Καθώς οι ρόλοι δεδομένων αναπτύσσονται συνεχώς, μπορεί να είναι συντριπτικό να συμβαδίζετε με όλες τις αλλαγές. Μάθετε μια γλώσσα προγραμματισμού σε ικανό επίπεδο προτού προχωρήσετε στην επόμενη ή μάθετε μια νέα δεξιότητα. Είναι καλύτερα να κάνετε ένα βήμα τη φορά παρά να κατακλύζεστε με την προσπάθεια να μάθετε 10 δεξιότητες τη φορά.

Αφού αποφασίσετε τη γλώσσα προγραμματισμού σας με βάση την περιοχή ενδιαφέροντός σας, το επόμενο βήμα είναι να αποκτήσετε επάρκεια σε αυτήν.

Υπάρχουν άμεσα διαθέσιμοι πόροι για να σας βοηθήσουν με τη μελέτη σας, απλά πρέπει να γνωρίζετε τους κατάλληλους. Παρακάτω υπάρχουν διάφοροι σύνδεσμοι από τους οποίους μπορείτε να επωφεληθείτε

Nisha Arya είναι Επιστήμονας Δεδομένων, Ανεξάρτητος Τεχνικός Συγγραφέας και Διευθυντής Κοινότητας στο KDnuggets. Ενδιαφέρεται ιδιαίτερα να παρέχει συμβουλές σταδιοδρομίας ή σεμινάρια της Επιστήμης Δεδομένων και γνώσεις βασισμένες στη θεωρία γύρω από την Επιστήμη των Δεδομένων. Επιθυμεί επίσης να διερευνήσει τους διαφορετικούς τρόπους με τους οποίους η Τεχνητή Νοημοσύνη μπορεί/μπορεί να ωφελήσει τη μακροζωία της ανθρώπινης ζωής. Μια δεινή μαθήτρια, που επιδιώκει να διευρύνει τις τεχνολογικές της γνώσεις και τις δεξιότητες γραφής, βοηθώντας παράλληλα να καθοδηγήσει άλλους.