Programozási nyelvek meghatározott adatszerepekhez - KDnuggets

Újra kiadta Platón

Követő: 0

Programozási nyelvek meghatározott adatszerepekhez
A kép szerzője

Ha érdekli az adatok világa, nehéz lehet tudni, hogy melyik programozási nyelvre van szüksége ahhoz, hogy kielégítse érdeklődését vagy készségeit. Sokan sok időt pazarolnak arra, hogy egy adott programozási nyelvben jártasságot szerezzenek, mert azt hallották, hogy az nagyon népszerű, vagy nincs elég tudásuk.

Sok adattudományi szerepet használnak, és néha felcserélhetően hirdetnek. Előfordulhat, hogy néhányan azt mondják, hogy egy adatelemző és egy adattudós ugyanaz a szerepkör, vagy egy adattudós és egy gépi tanulási mérnök.

Ennek megint csak az az oka, hogy a toborzó/alkalmazott nem ismeri a különböző szerepek közötti különbségtételt, hogy felkeltse az érdeklődését, vagy tudjon valakit felvenni, aki két legyet tud egy csapásra megölni.

Ennek a blognak az a célja, hogy gyorsan és egyszerűen megértse, milyen programozási nyelvek szükségesek vagy elengedhetetlenek bizonyos adatszerepekhez.

Kezdjük a népszerű adatszerepek meghatározásával.

Data Analyst – nézze át az adatokat, és készítsen jelentéseket és vizualizációkat, amelyek magyarázzák az adatokat.

Adat tudós – gyűjti, tisztítja, elemzi az adatokat, jelentéseket készít, vizualizál és kezel adatokat a fejlett adatelemzés végrehajtásához.

Az adatok Engineer – felelős a szervezet adatinfrastruktúrájának felállításáért és karbantartásáért, miközben biztosítja, hogy az adatok kritikus elemzésen menjenek keresztül, valamint jelentéseket készíthessenek és készíthessenek.

Machine Learning Engineer – olyan mesterséges intelligencia rendszerek kiépítéséért felelős, amelyek nagy mennyiségű adatot fogyasztanak, és képesek tanulásra és jövőbeli előrejelzésekre képes algoritmusokat generálni és fejleszteni.

Kutató tudós – az adatokkal kapcsolatban a vizsgálatokból, kísérletekből és kísérletekből származó információk kutatásáért, tervezéséért, elemzéséért felelősek.

Ha keresné a Google-t, melyek a legnépszerűbb programozási nyelvek – ezek keverékét fogja látni, és valószínűleg még néhányat:

Javascript
Piton
Go
Jáva
Kotlin
PHP
C#
Gyors
R
Rubin
C és C ++
matlab
SQL

Tehát miután meglátta ezt az interneten, valószínűleg arra gondol – hova tovább? Valójában melyikre van szükségem ahhoz a szerephez, amely érdekel?

Data Analyst

Adatelemzőként Ön felelős az adatok átvizsgálásáért, az értékes információk megtalálásáért, valamint a jelentések vagy vizualizációk készítéséért. Ezzel együtt a legjobb programozási nyelvek egy Data Analyst számára a Python és/vagy az SQL.

Python – lehetővé teszi az adatok elemzését, kezelését, tisztítását és megjelenítését.
SQL – lehetővé teszi az adatbázisokkal való egyszerű kommunikációt.

Adat tudós

Adattudósként többféle programozási nyelv közül választhat. A Data Scientists által használt legnépszerűbb nyelvek a Python és az SQL, ezek után az R, a C++ és a Java.

Az R, a C++ és a Java továbbra is népszerűek, azonban a Python és az SQL nagyon népszerűek egyszerűbb kódolási képességeik miatt, miközben ugyanazokat az eredményeket produkálják.

A Python nagyobb fejlesztői közösséggel rendelkezik, kiterjedt könyvtárakkal, nagyon tömör szintaxissal és hordozhatósággal. Ez minden, amire egy adattudósnak szüksége van és szüksége van.
Az SQL képes adatok tárolására, lekérésére, kezelésére és manipulálására, valamint teljesítménymutatók kinyerésére, hogy a Data Scientist irányítsa folyamataikban.

Az adatok Engineer

Adatmérnökként a legnépszerűbb programozási nyelvek a következők:

Java – Ez a legrégebbi és legmegfelelőbb nyelv az adatmérnökök számára. Az adatmérnökök sok időt töltenek azzal, hogy a java-alapú nyílt forráskódú keretrendszerrel, a Hadooppal dolgoznak.
Python – segít az adatmérnököknek hatékony adatfolyamokat felépíteni, ETL-szkripteket írni, statisztikai modelleket felállítani és elemzéseket végezni.
SQL – lehetővé teszi számukra az adatok modellezését, a teljesítménymutatók kinyerését és az újrafelhasználható adatstruktúrák fejlesztését.

Machine Learning Engineer

Gépi tanulási mérnökként a legnépszerűbb programozási nyelvek a következők:

Python – jó könyvtári ökoszisztéma, jobb olvashatóság, rugalmasság, jó vizualizációkat hoz létre, közösségi támogatást stb. Az egyszerű szintaxis és felépítés rendkívül kedvező a Machine Learning Engineer életében.
C++ – ez is egy értékes programozási nyelv a gépi tanulási mérnökök számára, mivel gyors és megbízható, ami szükséges a gépi tanuláshoz, valamint jó könyvtári forrással rendelkezik.
Java – ha webfejlesztéssel, big data-val, felhőfejlesztéssel és alkalmazásfejlesztéssel szeretne foglalkozni, a Java elengedhetetlen a készségeihez. A Pythonnál is jobb a teljesítménye.

Kutató tudós

Kutatóként nem a háttérproblémákkal kell foglalkoznia, hanem sokkal inkább annak megértésével, hogy mit árulnak el az adatok és a csapat eredményei. A Data Analyst-hoz hasonlóan a következő programozási nyelvek hasznosak lesznek:

A Python egy általános célú programozási nyelv, amely lehetővé teszi, hogy kevesebb kódsort írjon, de ugyanazokat a műveleteket hajtsa végre
Az R egy statisztikai programozási nyelv, amely lehetővé teszi statisztikai modellek és adatvizualizációk készítését

Az egyszerűség és az egyszerűség kedvéért létrehoztam a fenti képet, hogy vizuálisan megértse, mire kell figyelnie az érdeklődési területétől függően.

A fenti képre hivatkozva megmutatja, hogy egy adott adatszerephez milyen programozási nyelvre van szükség, és milyen mértékben. Minél nagyobb a kör, annál lényegesebb az adott adatszerep számára.

Szerint Stack Overflow 2022. évi fejlesztői felmérése, a JavaScript a leggyakrabban használt programozási nyelv, és már tíz éve. Ha azonban a kódolás megtanulására használt programozási nyelvekről beszélünk, akkor a HTML/CSS, a Javascript és a Python állnak a csúcson, és mind nagyon közel állnak az összekapcsoláshoz.

Mivel az adatszerepek folyamatosan fejlődnek, nehéz lehet lépést tartani az összes változással. Tanuljon meg egy programozási nyelvet jártas szinten, mielőtt továbblépne a következőre vagy új készségeket tanulna. Jobb egyszerre egy lépést megtenni, mint egyszerre 10 készség elsajátításán túl lenni.

Ha érdeklődési köre alapján döntött a programozási nyelv mellett, a következő lépés az, hogy jártassá váljon benne.

Vannak könnyen elérhető források, amelyek segíthetik a tanulást, csak ismernie kell a megfelelőeket. Az alábbiakban számos olyan hivatkozás található, amelyekből hasznot húzhat

Nisha Arya adattudós, szabadúszó műszaki író és közösségi menedzser a KDnuggets-nél. Különösen érdekli az adattudományi karriertanácsadás vagy oktatóanyagok, valamint elméleti alapú ismeretek nyújtása a Data Science területén. Azt is szeretné feltárni, hogy a mesterséges intelligencia milyen különböző módokon járulhat hozzá az emberi élet hosszú élettartamához. Szívesen tanuló, aki igyekszik bővíteni műszaki ismereteit és íráskészségét, miközben segít másoknak.