Języki programowania dla określonych ról danych – KDnuggets

Zdjęcie autora
 

Jeśli chcesz wejść w świat danych, może być trudno określić, jakiego języka programowania potrzebujesz, aby zaspokoić swoje zainteresowania lub umiejętności. Wiele osób traci dużo czasu na opanowanie określonego języka programowania, ponieważ słyszało, że jest on bardzo popularny lub nie ma wystarczającej wiedzy. 

Wiele ról związanych z nauką o danych jest używanych i czasami reklamowanych zamiennie. Możesz zobaczyć, jak niektóre osoby odnoszą się do analityka danych i analityka danych jako pełniących tę samą rolę lub analityka danych i inżyniera uczenia maszynowego. 

Ponownie, może to wynikać z braku wiedzy rekrutera/pracownika na temat rozróżnienia między różnymi rolami, wzbudzenia zainteresowania lub możliwości zatrudnienia kogoś, kto upiecze dwie pieczenie na jednym ogniu. 

Ten blog ma na celu szybkie i proste zrozumienie, jakie języki programowania są wymagane lub niezbędne dla określonych ról związanych z danymi. 

Zacznijmy od zdefiniowania popularnych ról danych.

Analityk danych – przeglądać dane i dostarczać raporty i wizualizacje wyjaśniające dane.

Dane Scientist – zbiera, czyści, analizuje dane, dostarcza raporty, wizualizacje i manipuluje danymi w celu przeprowadzenia zaawansowanej analizy danych. 

Data Engineer – odpowiedzialny za tworzenie i utrzymywanie infrastruktury danych organizacji, przy jednoczesnym zapewnieniu, że dane mogą zostać poddane krytycznej analizie oraz mogą wykonywać i generować raporty. 

Machine Learning Engineer – odpowiedzialny za budowanie systemów AI, które pochłaniają duże ilości danych i są w stanie generować i rozwijać algorytmy zdolne do uczenia się i przewidywania przyszłości. 

Badania Naukowiec – w odniesieniu do danych odpowiadają za badanie, projektowanie i analizowanie informacji pochodzących z badań, eksperymentów i prób.

Gdybyś był w Google, jakie są najpopularniejsze języki programowania – zobaczysz ich mieszankę i prawdopodobnie jeszcze kilka:

• Javascript
• Python
• Go
• Java
• Kotlin
• PHP
• C#
• Szybki
• R
• Rubin
• C i C ++
• matlab
• SQL

Więc po obejrzeniu tego online, prawdopodobnie myślisz – gdzie mam się stąd udać? Którego właściwie potrzebuję do roli, która mnie interesuje? 

Analityk danych

Jako Analityk Danych będziesz odpowiedzialny za skanowanie danych, znajdowanie cennych informacji oraz dostarczanie raportów lub wizualizacji. Biorąc to pod uwagę, najlepszymi językami programowania dla analityka danych byłby Python i/lub SQL. 

• Python – pozwoli Ci analizować, manipulować, czyścić i wizualizować dane.
• SQL – pozwoli Ci łatwo komunikować się z bazami danych.

Dane Scientist

Jako Data Scientist masz do wyboru różne języki programowania. Najpopularniejszymi językami używanymi przez naukowców zajmujących się danymi są Python i SQL, a następnie R, C++ i Java. 

R, C++ i Java są nadal popularne, jednak Python i SQL są bardzo popularne ze względu na ich prostsze możliwości kodowania przy jednoczesnym uzyskiwaniu tych samych wyników. 

• Python ma większą społeczność programistów, z rozbudowanymi bibliotekami, bardzo zwięzłą składnią i przenośnością. To wszystko, czego chce i potrzebuje Data Scientist. 
• SQL ma możliwość przechowywania, pobierania, zarządzania i manipulowania danymi, a także wyodrębniania metryk wydajności, aby pomóc naukowcom danych w ich procesach. 

Data Engineer

Jako inżynier danych najpopularniejszymi językami programowania są:

• Java – To najstarszy i najbardziej odpowiedni język dla Inżyniera Danych. Inżynierowie danych spędzają dużo czasu pracując z platformą open source opartą na Javie, Hadoop. 
• Python — pomaga inżynierom danych budować wydajne potoki danych, pisać skrypty ETL, konfigurować modele statystyczne i przeprowadzać analizy.
• SQL – pozwala im modelować dane, wyodrębniać metryki wydajności i opracowywać struktury danych wielokrotnego użytku.

Machine Learning Engineer

Jako inżynier uczenia maszynowego najpopularniejszymi językami programowania są:

• Python – dobry ekosystem biblioteczny, lepsza czytelność, elastyczność, tworzenie dobrych wizualizacji, wsparcie społeczności itp. Prosta składnia i konstrukcja są bardzo korzystne w życiu Machine Learning Engineer. 
• C++ – jest to również cenny język programowania dla inżynierów uczenia maszynowego, ponieważ jest szybki i niezawodny, co jest niezbędne do uczenia maszynowego, a także posiada dobrą bibliotekę źródłową. 
• Java – jeśli chcesz pracować przy tworzeniu stron internetowych, dużych zbiorów danych, tworzeniu chmury i tworzeniu aplikacji, Java jest niezbędna dla Twojego zestawu umiejętności. Ma również lepszą wydajność niż Python.

Badania Naukowiec

Jako naukowiec nie będziesz zajmować się problemami backendu, ale bardziej zrozumieniem, co mogą ci powiedzieć dane i ustalenia zespołu. Podobnie jak w przypadku Data Analyst, języki programowania, które przyniosą Ci korzyści, to:

• Python to język programowania ogólnego przeznaczenia, który umożliwia pisanie mniejszej liczby linii kodu, ale wykonywanie tych samych operacji
• R to statystyczny język programowania, pozwalający na budowanie modeli statystycznych i tworzenie wizualizacji danych

Aby to ułatwić i uprościć, stworzyłem powyższy obraz, aby dać ci wizualne zrozumienie tego, na co powinieneś zwracać uwagę w zależności od obszaru zainteresowań. 

Odnosząc się do powyższego obrazu, pokazuje, jakiego rodzaju języka programowania potrzebujesz do określonej roli danych iw jakim zakresie. Im większy krąg, tym bardziej istotna jest ta konkretna rola danych. 

Zgodnie z Ankieta dla programistów Stack Overflow 2022, JavaScript jest najczęściej używanym językiem programowania i to od dziesięciu lat. Jeśli jednak mówimy o językach programowania używanych do nauki kodowania, HTML/CSS, Javascript i Python są na szczycie i wszystkie są bardzo bliskie remisu. 

Ponieważ role danych nieustannie się rozwijają, nadążanie za wszystkimi zmianami może być przytłaczające. Naucz się języka programowania na poziomie biegłym, zanim przejdziesz do następnego lub nauczysz się nowej umiejętności. Lepiej robić krok po kroku, niż być przytłoczonym próbą nauczenia się 10 umiejętności na raz. 

Po wybraniu języka programowania w oparciu o obszar zainteresowań, następnym krokiem jest osiągnięcie biegłości w nim.

Istnieją łatwo dostępne zasoby, które pomogą Ci w nauce, wystarczy znać te właściwe. Poniżej znajdują się różne linki, z których możesz skorzystać

 
 
Nisza Arja jest analitykiem danych, niezależnym pisarzem technicznym i menedżerem ds. społeczności w KDnuggets. Jest szczególnie zainteresowana udzielaniem porad dotyczących kariery w Data Science lub samouczkami i wiedzą opartą na teorii wokół Data Science. Chciałaby również zbadać różne sposoby, w jakie sztuczna inteligencja jest / może korzystnie wpłynąć na długowieczność ludzkiego życia. Chętnie się uczy, stara się poszerzyć swoją wiedzę techniczną i umiejętności pisania, jednocześnie pomagając innym.
 

• Dystrybucja treści i PR oparta na SEO. Uzyskaj wzmocnienie już dziś.
• PlatoAiStream. Analiza danych Web3. Wiedza wzmocniona. Dostęp tutaj.
• Wybijanie przyszłości w Adryenn Ashley. Dostęp tutaj.
• Kupuj i sprzedawaj akcje spółek PRE-IPO z PREIPO®. Dostęp tutaj.
• Źródło: 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