특정 데이터 역할을 위한 프로그래밍 언어 - KDnuggets

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특정 데이터 역할을 위한 프로그래밍 언어
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데이터의 세계에 관심이 있는 경우 특정 관심이나 기술을 충족하는 데 어떤 프로그래밍 언어가 필요한지 알기 어려울 수 있습니다. 많은 사람들이 특정 프로그래밍 언어가 매우 유명하다는 말을 들었거나 충분한 지식이 없기 때문에 특정 프로그래밍 언어에 능숙해지는 데 많은 시간을 낭비합니다.

많은 데이터 과학 역할이 사용되고 있으며 때로는 같은 의미로 광고되기도 합니다. 데이터 분석가와 데이터 과학자를 같은 역할로 언급하거나 데이터 과학자와 기계 학습 엔지니어를 언급하는 사람들을 볼 수 있습니다.

다시 말하지만, 채용 담당자/직원이 관심을 끌거나 일석이조로 두 마리 새를 죽일 수 있는 사람을 고용할 수 있는 서로 다른 역할 간의 구분에 대한 지식이 부족하기 때문일 수 있습니다.

이 블로그는 특정 데이터 역할에 어떤 프로그래밍 언어가 필요하거나 필수적인지에 대한 빠르고 간단한 이해를 제공하는 것을 목표로 합니다.

널리 사용되는 데이터 역할을 정의하는 것으로 시작하겠습니다.

데이터 분석 – 데이터를 살펴보고 데이터를 설명하는 보고서 및 시각화를 제공합니다.

데이터 과학자 – 데이터를 수집, 정리, 분석하고, 보고서를 제공하고, 시각화하고, 고급 데이터 분석을 수행하기 위해 데이터를 조작합니다.

데이터 엔지니어 – 조직의 데이터 인프라를 설정 및 유지 관리하는 동시에 데이터가 중요한 분석을 거치고 보고서를 수행 및 생성할 수 있도록 합니다.

기계 학습 엔지니어 – 많은 양의 데이터를 소비하고 학습 및 미래 예측이 가능한 알고리즘을 생성 및 개발할 수 있는 AI 시스템 구축을 담당합니다.

연구 과학자 – 데이터와 관련하여 조사, 실험 및 시도에서 얻은 정보를 연구, 설계 및 분석하는 일을 담당합니다.

Google에 있다면 최고의 프로그래밍 언어는 무엇입니까? 다음과 같이 혼합되어 표시될 것입니다.

자바 스크립트
Python
Go
자바
코 틀린
PHP
C#
빠른
R
루비
C와 C ++
Matlab
SQL

따라서 온라인에서 이것을 본 후 아마도 생각할 것입니다. 여기서 어디로 가야합니까? 관심 있는 역할에 실제로 필요한 것은 무엇입니까?

데이터 분석

데이터 분석가로서 귀하는 데이터를 스캔하고 귀중한 정보를 찾고 보고서 또는 시각화를 제공할 책임이 있습니다. 따라서 데이터 분석가를 위한 최고의 프로그래밍 언어는 Python 및/또는 SQL입니다.

Python – 데이터를 분석, 조작, 정리 및 시각화할 수 있습니다.
SQL – 데이터베이스와 쉽게 통신할 수 있습니다.

데이터 과학자

데이터 과학자는 다양한 프로그래밍 언어 중에서 선택할 수 있습니다. 데이터 과학자들이 가장 많이 사용하는 언어는 Python과 SQL이며 R, C++, Java가 그 뒤를 잇습니다.

R, C++ 및 Java는 여전히 인기가 있지만 Python 및 SQL은 동일한 결과를 생성하면서 더 간단한 코딩 기능으로 인해 매우 인기가 있습니다.

Python에는 광범위한 라이브러리, 매우 간결한 구문 및 이식성을 갖춘 더 큰 개발자 커뮤니티가 있습니다. 이것은 데이터 과학자가 원하고 필요로 하는 모든 것입니다.
SQL에는 데이터를 저장, 검색, 관리 및 조작할 수 있을 뿐만 아니라 프로세스에서 데이터 과학자를 안내하는 성능 메트릭을 추출할 수 있는 기능이 있습니다.

데이터 엔지니어

데이터 엔지니어로서 가장 인기 있는 프로그래밍 언어는 다음과 같습니다.

Java – 데이터 엔지니어에게 가장 오래되고 가장 적합한 언어입니다. 데이터 엔지니어는 Java 기반 오픈 소스 프레임워크인 Hadoop을 사용하여 작업하는 데 많은 시간을 할애합니다.
Python – 데이터 엔지니어가 효율적인 데이터 파이프라인을 구축하고, ETL 스크립트를 작성하고, 통계 모델을 설정하고, 분석을 수행하는 데 도움이 됩니다.
SQL – 데이터를 모델링하고 성능 메트릭을 추출하며 재사용 가능한 데이터 구조를 개발할 수 있습니다.

기계 학습 엔지니어

기계 학습 엔지니어로서 가장 인기 있는 프로그래밍 언어는 다음과 같습니다.

Python - 우수한 라이브러리 생태계, 더 나은 가독성, 유연성, 우수한 시각화, 커뮤니티 지원 등을 생성합니다. 간단한 구문과 구조는 기계 학습 엔지니어의 삶에 매우 유리합니다.
C++ – 빠르고 안정적이며 기계 학습에 필요하고 우수한 라이브러리 소스를 보유하고 있기 때문에 기계 학습 엔지니어에게 유용한 프로그래밍 언어이기도 합니다.
Java – 웹 개발, 빅 데이터, 클라우드 개발 및 앱 개발 분야에서 일하고 싶다면 Java는 기술에 필수적입니다. 또한 Python보다 더 나은 성능을 제공합니다.

연구 과학자

연구 과학자로서 당신은 백엔드 문제를 다루지 않고 데이터와 팀의 결과가 당신에게 무엇을 말해 줄 수 있는지 이해하는 데 더 집중하게 될 것입니다. Data Analyst와 유사하게 유용한 프로그래밍 언어는 다음과 같습니다.

Python은 범용 프로그래밍 언어로, 더 적은 수의 코드를 작성하면서도 동일한 작업을 수행할 수 있습니다.
R은 통계 프로그래밍 언어로 통계 모델을 구축하고 데이터 시각화를 만들 수 있습니다.

쉽고 간단하게 하기 위해 관심 분야에 따라 주의해야 할 사항을 시각적으로 이해할 수 있도록 위의 이미지를 만들었습니다.

위의 이미지를 참조하면 특정 데이터 역할에 어떤 종류의 프로그래밍 언어가 필요한지, 어느 정도 필요한지 보여줍니다. 원이 클수록 특정 데이터 역할에 더 중요합니다.

에 따르면 Stack Overflow의 2022년 개발자 설문조사, JavaScript는 가장 많이 사용되는 프로그래밍 언어이며 XNUMX년 동안 사용되었습니다. 그러나 코딩 방법을 배우는 데 사용되는 프로그래밍 언어에 대해 이야기하면 HTML/CSS, Javascript 및 Python이 맨 위에 있으며 모두 연결에 매우 가깝습니다.

데이터 역할이 계속해서 발전하고 있기 때문에 모든 변경 사항을 따라잡는 것이 어려울 수 있습니다. 다음 단계로 넘어가거나 새로운 기술을 배우기 전에 능숙한 수준의 프로그래밍 언어를 배우십시오. 한 번에 10가지 기술을 배우려고 하는 것에 압도당하는 것보다 한 번에 한 단계씩 나아가는 것이 좋습니다.

관심 분야에 따라 프로그래밍 언어를 결정했으면 다음 단계는 능숙해지는 것입니다.

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니샤 아리아 KDnuggets의 데이터 과학자, 프리랜서 기술 작가 및 커뮤니티 관리자입니다. 그녀는 특히 데이터 과학 경력 조언 또는 데이터 과학에 대한 자습서 및 이론 기반 지식을 제공하는 데 관심이 있습니다. 그녀는 또한 인공 지능이 인간의 수명에 도움이 되는 다양한 방식을 탐구하고자 합니다. 기술 지식과 작문 기술을 넓히고 다른 사람을 안내하는 데 도움을 주고자 하는 예리한 학습자.