שפות תכנות עבור תפקידי נתונים ספציפיים - KDnuggets

תמונה מאת המחבר
 

כאשר אתה מעוניין להיכנס לעולם הנתונים, זה יכול להיות קשה לדעת איזו שפת תכנות אתה צריך כדי לספק את העניין או המיומנות הספציפיים שלך. אנשים רבים מבזבזים זמן רב כדי להתמקצע בשפת תכנות ספציפית כי הם שמעו שהיא מאוד פופולרית או שאין להם מספיק ידע. 

הרבה תפקידי מדעי נתונים נמצאים בשימוש ולפעמים מפורסמים להחלפה. ייתכן שתראה כמה אנשים מתייחסים לנתח נתונים ולמדען נתונים כבעלי אותו תפקיד, או למדען נתונים ומהנדס למידת מכונה. 

שוב, ייתכן שהדבר נובע מכך שלמגייס/עובד יש חוסר ידע על ההבחנה בין התפקידים השונים, כדי לתפוס עניין או להיות מסוגל להעסיק מישהו שיכול להרוג שתי ציפורים במכה אחת. 

בלוג זה נועד לתת לך הבנה מהירה ופשוטה של ​​שפות תכנות הנדרשות או חיוניות לתפקידי נתונים ספציפיים. 

נתחיל בהגדרת תפקידי הנתונים הפופולריים.

אנליסט נתונים - עיין בנתונים וספק דוחות והדמיות המסבירות את הנתונים.

מדען נתונים - אוסף, מנקה, מנתח נתונים, מספק דוחות, הדמיות ומבצע מניפולציות בנתונים לביצוע ניתוח נתונים מתקדם. 

מהנדס נתונים - אחראי על הקמה ותחזוקה של תשתית הנתונים של הארגון, תוך הקפדה על ניתוח קריטי של הנתונים ויכולים לבצע ולהפיק דוחות. 

מהנדס מכונות - אחראי על בניית מערכות בינה מלאכותית הצורכות כמויות גדולות של נתונים ויכולות ליצור ולפתח אלגוריתמים המסוגלים ללמוד ולבצע תחזיות עתידיות. 

מדען מחקר – ביחס לנתונים, הם אחראים על מחקר, עיצוב וניתוח מידע מחקירות, ניסויים וניסויים.

אם היית בגוגל, מהן שפות התכנות המובילות - תראה תערובת של אלה, וכנראה עוד כמה:

• Javascript
• פיתון
• Go
• Java
• קוטלין
• PHP
• C#
• סוויפט
• R
• אוֹדֶם
• C ו- C ++
• מטלב
• SQL

אז אחרי שראית את זה באינטרנט, אתה בטח חושב - לאן אני הולך מכאן? איזה מהם אני צריך בעצם לתפקיד שאני מעוניין בו? 

אנליסט נתונים

כמנתח נתונים, אתה תהיה אחראי לסרוק את הנתונים, מציאת מידע בעל ערך ומתן דוחות או הדמיות. עם זאת, שפות התכנות הטובות ביותר עבור מנתח נתונים יהיו Python ו/או SQL. 

• Python - יאפשר לך לנתח, לתפעל, לנקות ולהמחיש נתונים.
• SQL - יאפשר לך לתקשר עם מסדי הנתונים בקלות.

מדען נתונים

כמדען נתונים, יש לך בחירה בין שפות תכנות שונות. השפות הפופולריות ביותר בשימוש על ידי מדעני נתונים הן Python ו- SQL, עם R, C++ ו-Java לאחר מכן. 

R, C++ ו-Java עדיין פופולריים, עם זאת, Python ו-SQL פופולריים מאוד בשל יכולות הקידוד הפשוטות יותר שלהם תוך הפקת אותן תוצאות. 

• לפייתון יש קהילת מפתחים גדולה יותר, עם ספריות נרחבות, תחביר תמציתי מאוד וניידות. זה כל מה ש-Data Scientist רוצה וצריך. 
• ל-SQL יש את היכולת לאחסן, לאחזר, לנהל ולתפעל נתונים, כמו גם לחלץ מדדי ביצועים כדי להנחות מדעני נתונים בתהליכים שלהם. 

מהנדס נתונים

כמהנדס נתונים, שפות התכנות הפופולריות ביותר הן:

• Java - זוהי השפה הוותיקה והמתאימה ביותר למהנדס נתונים. מהנדסי נתונים מבלים זמן רב בעבודה עם מסגרת הקוד הפתוח מבוססת Java, Hadoop. 
• Python - עוזר למהנדסי נתונים לבנות צינורות נתונים יעילים, לכתוב סקריפטים של ETL, להגדיר מודלים סטטיסטיים ולבצע ניתוח.
• SQL - מאפשר להם לדגמן נתונים, לחלץ מדדי ביצועים ולפתח מבני נתונים לשימוש חוזר.

מהנדס מכונות

כמהנדס למידת מכונה, שפות התכנות הפופולריות ביותר הן:

• Python – מערכת אקולוגית טובה של ספרייה, קריאה טובה יותר, גמישות, יוצרת הדמיות טובות, תמיכה קהילתית וכו'. תחביר ובנייה פשוטים נוחים מאוד בחייו של מהנדס למידת מכונה. 
• C++ – זוהי גם שפת תכנות חשובה למהנדסי למידת מכונה מכיוון שהיא מהירה ואמינה, הנחוצה ללמידת מכונה, כמו גם בעלת מקור ספרייה טוב. 
• Java - אם אתה רוצה לעבוד בפיתוח אתרים, ביג דאטה, פיתוח ענן ופיתוח אפליקציות, ג'אווה היא הכרחית למערך הכישורים שלך. יש לו גם ביצועים טובים יותר מ- Python.

מדען מחקר

כמדען מחקר, לא תעסוק בבעיות קצה, אלא יותר בהבנת מה הנתונים והממצאים של הצוות יכולים לומר לך. בדומה ל-Data Analyst, שפות התכנות שיועילו לך הן:

• Python היא שפת תכנות למטרות כלליות, המאפשרת לך לכתוב פחות שורות קוד אך לבצע את אותן פעולות
• R היא שפת תכנות סטטיסטית, המאפשרת לך לבנות מודלים סטטיסטיים וליצור הדמיות נתונים

כדי לעשות את זה קל ופשוט, יצרתי את התמונה לעיל כדי לתת לך הבנה ויזואלית של מה אתה צריך לשים לב בהתאם לתחום העניין שלך. 

בהתייחסות לתמונה למעלה, היא מראה לך איזה סוג של שפת תכנות אתה צריך לתפקיד נתונים ספציפי ובאיזו מידה. ככל שהמעגל גדול יותר, כך הוא חיוני יותר לתפקיד הנתונים הספציפי הזה. 

לפי סקר המפתחים של Stack Overflow משנת 2022, JavaScript היא שפת התכנות הנפוצה ביותר, והם כבר עשר שנים. עם זאת, אם אנו מדברים על שפות תכנות המשמשות כדי ללמוד כיצד לקוד, HTML/CSS, Javascript ו-Python נמצאים בראש וכולם קרובים מאוד לקשירה. 

מכיוון שתפקידי נתונים מתפתחים לנצח, זה יכול להיות מכריע לעמוד בקצב של כל השינויים. למד שפת תכנות ברמה מיומנת לפני שאתה עובר לשפת הבאה או ללמוד מיומנות חדשה. עדיף לעשות צעד אחד בכל פעם מאשר להיות מוצף בניסיון ללמוד 10 מיומנויות בכל פעם. 

לאחר שהחלטת על שפת התכנות שלך על סמך תחום העניין שלך, השלב הבא הוא להיות בקיאים בה.

ישנם משאבים זמינים כדי לעזור בלימוד שלך, אתה רק צריך לדעת את הנכונים. להלן מגוון קישורים שתוכלו להפיק מהם תועלת

 
 
נישה אריה הוא מדען נתונים, כותב טכני עצמאי ומנהל קהילה ב-KDnuggets. היא מעוניינת במיוחד במתן ייעוץ קריירה או הדרכות וידע מבוסס תיאוריה סביב Data Science. היא גם רוצה לחקור את הדרכים השונות שבהן אינטליגנציה מלאכותית יכולה להועיל לאריכות חיי האדם. לומדת נלהבת, המבקשת להרחיב את הידע הטכני וכישורי הכתיבה שלה, תוך כדי עזרה בהדרכת אחרים.
 

• הפצת תוכן ויחסי ציבור מופעל על ידי SEO. קבל הגברה היום.
• PlatoAiStream. Web3 Data Intelligence. הידע מוגבר. גישה כאן.
• הטבעת העתיד עם אדריאן אשלי. גישה כאן.
• קנה ומכירה של מניות בחברות PRE-IPO עם PREIPO®. גישה כאן.
• מקור: 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