विशिष्ट डेटा भूमिकाओं के लिए प्रोग्रामिंग भाषाएँ - केडीएनगेट्स

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जब आप डेटा की दुनिया में जाने में रुचि रखते हैं, तो यह जानना मुश्किल हो सकता है कि आपको अपनी विशिष्ट रुचि या कौशल के लिए किस प्रोग्रामिंग भाषा की आवश्यकता है। बहुत से लोग किसी विशिष्ट प्रोग्रामिंग भाषा में पारंगत होने में बहुत समय बर्बाद करते हैं क्योंकि उन्होंने सुना है कि यह बहुत लोकप्रिय है या उनके पास पर्याप्त ज्ञान नहीं है। 

बहुत सारी डेटा विज्ञान भूमिकाओं का उपयोग किया जा रहा है और कभी-कभी एक दूसरे के स्थान पर विज्ञापित किया जाता है। आप कुछ लोगों को डेटा विश्लेषक और डेटा वैज्ञानिक को एक ही भूमिका, या डेटा वैज्ञानिक और मशीन लर्निंग इंजीनियर के रूप में संदर्भित करते हुए देख सकते हैं। 

फिर, यह भर्तीकर्ता/कर्मचारी को विभिन्न भूमिकाओं के बीच अंतर करने, रुचि आकर्षित करने या किसी ऐसे व्यक्ति को काम पर रखने में सक्षम न होने के कारण हो सकता है जो एक पत्थर से दो शिकार कर सकता है। 

इस ब्लॉग का उद्देश्य आपको विशिष्ट डेटा भूमिकाओं के लिए कौन सी प्रोग्रामिंग भाषाओं की आवश्यकता या आवश्यक है, इसकी त्वरित और सरल समझ देना है। 

आइए लोकप्रिय डेटा भूमिकाओं को परिभाषित करके शुरुआत करें।

डाटा विश्लेषक - डेटा को देखें और रिपोर्ट और विज़ुअलाइज़ेशन प्रदान करें जो डेटा की व्याख्या करें।

डाटा वैज्ञानिक - डेटा एकत्र करता है, साफ़ करता है, उसका विश्लेषण करता है, रिपोर्ट प्रदान करता है, विज़ुअलाइज़ेशन प्रदान करता है और उन्नत डेटा विश्लेषण करने के लिए डेटा में हेरफेर करता है। 

डाटा अभियंता - संगठन के डेटा बुनियादी ढांचे को स्थापित करने और बनाए रखने के लिए जिम्मेदार, जबकि यह सुनिश्चित करना कि डेटा महत्वपूर्ण विश्लेषण से गुजर सकता है और रिपोर्ट निष्पादित और तैयार कर सकता है। 

मशीन सीखना अभियंता - एआई सिस्टम के निर्माण के लिए जिम्मेदार जो बड़ी मात्रा में डेटा का उपभोग करता है और सीखने और भविष्य की भविष्यवाणी करने में सक्षम एल्गोरिदम उत्पन्न करने और विकसित करने में सक्षम है। 

अनुसंधान वैज्ञानिक - डेटा के संबंध में, वे जांच, प्रयोगों और परीक्षणों से जानकारी पर शोध, डिजाइन और विश्लेषण करने के लिए जिम्मेदार हैं।

यदि आप Google पर जाएं, तो शीर्ष प्रोग्रामिंग भाषाएं कौन सी हैं - आपको इनका मिश्रण दिखाई देगा, और शायद कुछ और भी:

• जावास्क्रिप्ट
• अजगर
• Go
• जावा
• Kotlin
• PHP
• C#
• तीव्र
• R
• माणिक
• C और C ++
• matlab
• एसक्यूएल

तो इसे ऑनलाइन देखने के बाद, आप शायद सोच रहे होंगे - मैं यहाँ से कहाँ जाऊँ? जिस भूमिका में मेरी रुचि है, उसके लिए वास्तव में मुझे किसकी आवश्यकता है? 

डाटा विश्लेषक

एक डेटा विश्लेषक के रूप में, आप डेटा को स्कैन करने, बहुमूल्य जानकारी खोजने और रिपोर्ट या विज़ुअलाइज़ेशन प्रदान करने के लिए जिम्मेदार होंगे। जैसा कि कहा गया है, डेटा विश्लेषक के लिए सबसे अच्छी प्रोग्रामिंग भाषाएं पायथन और/या SQL होंगी। 

• पायथन - आपको डेटा का विश्लेषण, हेरफेर, साफ़ और कल्पना करने की अनुमति देगा।
• एसक्यूएल - आपको डेटाबेस के साथ आसानी से संवाद करने की अनुमति देगा।

डाटा वैज्ञानिक

एक डेटा वैज्ञानिक के रूप में, आपके पास विभिन्न प्रोग्रामिंग भाषाओं के बीच एक विकल्प होता है। डेटा वैज्ञानिकों द्वारा उपयोग की जाने वाली सबसे लोकप्रिय भाषाएँ पायथन और SQL हैं, इसके बाद R, C++ और Java हैं। 

आर, सी++ और जावा अभी भी लोकप्रिय हैं, हालांकि, पायथन और एसक्यूएल समान परिणाम देते हुए अपनी सरल कोडिंग क्षमताओं के कारण बहुत लोकप्रिय हैं। 

• व्यापक पुस्तकालयों, बहुत संक्षिप्त वाक्यविन्यास और पोर्टेबिलिटी के साथ पायथन में एक बड़ा डेवलपर समुदाय है। यह वह सब कुछ है जो एक डेटा वैज्ञानिक चाहता और चाहता है। 
• SQL में डेटा को संग्रहीत करने, पुनर्प्राप्त करने, प्रबंधित करने और हेरफेर करने की क्षमता है, साथ ही डेटा वैज्ञानिकों को उनकी प्रक्रियाओं में मार्गदर्शन करने के लिए प्रदर्शन मेट्रिक्स निकालने की क्षमता है। 

डाटा अभियंता

एक डेटा इंजीनियर के रूप में, सबसे लोकप्रिय प्रोग्रामिंग भाषाएँ हैं:

• जावा - यह डेटा इंजीनियर के लिए सबसे पुरानी और सबसे उपयुक्त भाषा है। डेटा इंजीनियर जावा-आधारित ओपन-सोर्स फ्रेमवर्क, Hadoop के साथ काम करने में बहुत समय बिताते हैं। 
• पायथन - डेटा इंजीनियरों को कुशल डेटा पाइपलाइन बनाने, ईटीएल स्क्रिप्ट लिखने, सांख्यिकीय मॉडल स्थापित करने और विश्लेषण करने में मदद करता है।
• एसक्यूएल - उन्हें डेटा मॉडल करने, प्रदर्शन मेट्रिक्स निकालने और पुन: प्रयोज्य डेटा संरचनाएं विकसित करने की अनुमति देता है।

मशीन सीखना अभियंता

मशीन लर्निंग इंजीनियर के रूप में, सबसे लोकप्रिय प्रोग्रामिंग भाषाएँ हैं:

• पायथन - अच्छा पुस्तकालय पारिस्थितिकी तंत्र, बेहतर पठनीयता, लचीलापन, अच्छे विज़ुअलाइज़ेशन, सामुदायिक समर्थन आदि बनाता है। मशीन लर्निंग इंजीनियर के जीवन में सरल वाक्यविन्यास और निर्माण अत्यधिक अनुकूल होते हैं। 
• C++ - मशीन लर्निंग इंजीनियरों के लिए यह भी एक मूल्यवान प्रोग्रामिंग भाषा है क्योंकि यह तेज़ और विश्वसनीय है, जो मशीन लर्निंग के लिए आवश्यक है, साथ ही इसमें एक अच्छा पुस्तकालय स्रोत भी है। 
• जावा - यदि आप वेब डेवलपमेंट, बिग डेटा, क्लाउड डेवलपमेंट और ऐप डेवलपमेंट में काम करना चाहते हैं, तो जावा आपके कौशल के लिए अनिवार्य है। इसका प्रदर्शन भी Python से बेहतर है।

अनुसंधान वैज्ञानिक

एक शोध वैज्ञानिक के रूप में, आप बैकएंड मुद्दों से नहीं निपटेंगे, बल्कि यह समझने पर अधिक ध्यान देंगे कि डेटा और टीम के निष्कर्ष आपको क्या बता सकते हैं। डेटा विश्लेषक के समान, प्रोग्रामिंग भाषाएँ जो आपको लाभान्वित करेंगी वे हैं:

• पायथन एक सामान्य-उद्देश्य वाली प्रोग्रामिंग भाषा है, जो आपको कोड की कम लाइनें लिखने लेकिन समान संचालन करने की अनुमति देती है
• आर एक सांख्यिकीय प्रोग्रामिंग भाषा है, जो आपको सांख्यिकीय मॉडल बनाने और डेटा विज़ुअलाइज़ेशन बनाने की अनुमति देती है

इसे आसान और सरल बनाने के लिए, मैंने आपको अपनी रुचि के क्षेत्र के आधार पर क्या देखना चाहिए, इसकी एक दृश्य समझ देने के लिए उपरोक्त छवि बनाई है। 

उपरोक्त छवि का संदर्भ लेते हुए, यह आपको दिखाता है कि किसी विशिष्ट डेटा भूमिका के लिए आपको किस प्रकार की प्रोग्रामिंग भाषा की आवश्यकता है और किस हद तक। वृत्त जितना बड़ा होगा, उस विशिष्ट डेटा भूमिका के लिए यह उतना ही अधिक आवश्यक होगा। 

के अनुसार स्टैक ओवरफ्लो का 2022 डेवलपर सर्वेक्षण, जावास्क्रिप्ट सबसे अधिक उपयोग की जाने वाली प्रोग्रामिंग भाषा है, और वे दस वर्षों से हैं। हालाँकि, अगर हम प्रोग्रामिंग भाषाओं के बारे में बात करते हैं जिनका उपयोग कोड सीखने के लिए किया जाता है, तो HTML/CSS, जावास्क्रिप्ट और पायथन शीर्ष पर हैं और सभी जुड़ने के बहुत करीब हैं। 

चूँकि डेटा भूमिकाएँ लगातार विकसित हो रही हैं, सभी परिवर्तनों के साथ तालमेल बिठाना भारी पड़ सकता है। किसी प्रोग्रामिंग भाषा को अगले स्तर पर ले जाने या कोई नया कौशल सीखने से पहले उसे कुशल स्तर पर सीखें। एक समय में 10 कौशल सीखने की कोशिश से अभिभूत होने की तुलना में एक समय में एक कदम उठाना बेहतर है। 

एक बार जब आप अपनी रुचि के क्षेत्र के आधार पर अपनी प्रोग्रामिंग भाषा तय कर लेते हैं, तो अगला कदम इसमें कुशल बनना है।

आपके अध्ययन में सहायता के लिए संसाधन आसानी से उपलब्ध हैं, आपको बस सही संसाधनों को जानने की आवश्यकता है। नीचे विभिन्न प्रकार के लिंक दिए गए हैं जिनसे आप लाभ उठा सकते हैं

 
 
निशा आर्य KDnuggets में एक डेटा वैज्ञानिक, स्वतंत्र तकनीकी लेखक और सामुदायिक प्रबंधक हैं। वह विशेष रूप से डेटा साइंस करियर सलाह या ट्यूटोरियल और डेटा साइंस के आसपास सिद्धांत आधारित ज्ञान प्रदान करने में रुचि रखती है। वह उन विभिन्न तरीकों का पता लगाना चाहती हैं जिनसे आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस मानव जीवन की दीर्घायु को लाभ पहुंचा सकता है। एक उत्सुक शिक्षार्थी, दूसरों का मार्गदर्शन करने में मदद करते हुए, अपने तकनीकी ज्ञान और लेखन कौशल को व्यापक बनाना चाहती है।
 

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• स्रोत: https://www.kdnuggets.com/2023/06/programming-languages-specific-data-roles.html?utm_source=rss&utm_medium=rss&utm_campaign=programming-languages-for-specific-data-roles