Linguagens de programação para funções de dados específicas - KDnuggets

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Linguagens de programação para funções de dados específicas
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Quando você está interessado em entrar no mundo dos dados, pode ser difícil saber qual linguagem de programação você precisa para atender ao seu interesse ou habilidade específica. Muitas pessoas perdem muito tempo se tornando proficientes em uma linguagem de programação específica porque ouviram dizer que ela é muito popular ou porque não têm conhecimento suficiente.

Muitas funções de ciência de dados estão sendo usadas e, às vezes, anunciadas de forma intercambiável. Você pode ver algumas pessoas se referindo a um Analista de Dados e um Cientista de Dados como tendo a mesma função, ou um Cientista de Dados e um Engenheiro de Machine Learning.

Novamente, isso pode ser devido ao falta de conhecimento do recrutador/funcionário sobre a distinção entre as diferentes funções, para atrair o interesse ou ser capaz de contratar alguém que pode matar dois coelhos com uma cajadada só.

Este blog tem como objetivo fornecer uma compreensão rápida e simples de quais linguagens de programação são necessárias ou essenciais para funções de dados específicas.

Vamos começar definindo as funções de dados populares.

Analista de Dados – examinar os dados e fornecer relatórios e visualizações que explicam os dados.

Cientista de dados – coleta, limpa, analisa dados, fornece relatórios, visualizações e manipula dados para realizar análises avançadas de dados.

Engenheiro de Dados – responsável pela configuração e manutenção da infraestrutura de dados da organização, garantindo que os dados possam ser submetidos a análises críticas e possam executar e produzir relatórios.

Engenheiro de Aprendizado de Máquina – responsável por construir sistemas de IA que consumam grandes quantidades de dados e sejam capazes de gerar e desenvolver algoritmos capazes de aprender e fazer previsões futuras.

Pesquisador – em relação aos dados, eles são responsáveis por pesquisar, projetar e analisar informações de investigações, experimentos e ensaios.

Se você fosse ao Google, quais são as principais linguagens de programação – você verá uma mistura delas e provavelmente mais algumas:

Javascript
Python
Go
Java
Kotlin
PHP
C#
rápido
R
Ruby
C e C ++
Matlab
SQL

Então, depois de ver isso online, você provavelmente está pensando – para onde vou a partir daqui? Qual deles eu realmente preciso para a função em que estou interessado?

Analista de Dados

Como Analista de Dados, você será responsável por analisar os dados, encontrar informações valiosas e fornecer relatórios ou visualizações. Dito isto, as melhores linguagens de programação para um Analista de Dados seriam Python e/ou SQL.

Python – permitirá que você analise, manipule, limpe e visualize dados.
SQL – permitirá que você se comunique com os bancos de dados facilmente.

Cientista de dados

Como Cientista de Dados, você pode escolher entre várias linguagens de programação. As linguagens mais populares usadas pelos Cientistas de Dados são Python e SQL, seguidas de R, C++ e Java.

R, C++ e Java ainda são populares, no entanto, Python e SQL são muito populares devido às suas habilidades de codificação mais simples, ao mesmo tempo em que produzem os mesmos resultados.

Python tem uma comunidade de desenvolvedores maior, com extensas bibliotecas, sintaxe muito concisa e portabilidade. Isso é tudo que um Cientista de Dados deseja e precisa.
O SQL tem a capacidade de armazenar, recuperar, gerenciar e manipular dados, além de extrair métricas de desempenho para orientar os Cientistas de Dados em seus processos.

Engenheiro de Dados

Como Engenheiro de Dados, as linguagens de programação mais populares são:

Java – É a linguagem mais antiga e adequada para um Engenheiro de Dados. Os engenheiros de dados passam muito tempo trabalhando com a estrutura de código aberto baseada em java, Hadoop.
Python – ajuda os engenheiros de dados a criar pipelines de dados eficientes, escrever scripts ETL, configurar modelos estatísticos e realizar análises.
SQL – permite modelar dados, extrair métricas de desempenho e desenvolver estruturas de dados reutilizáveis.

Engenheiro de Aprendizado de Máquina

Como Engenheiro de Machine Learning, as linguagens de programação mais populares são:

Python – bom ecossistema de bibliotecas, melhor legibilidade, flexibilidade, cria boas visualizações, suporte da comunidade, etc. A sintaxe e a construção simples são altamente favoráveis na vida de um Engenheiro de Machine Learning.
C++ – também é uma linguagem de programação valiosa para engenheiros de aprendizado de máquina, pois é rápida e confiável, o que é necessário para aprendizado de máquina, além de ter uma boa fonte de biblioteca.
Java – se você deseja trabalhar com desenvolvimento web, big data, desenvolvimento em nuvem e desenvolvimento de aplicativos, o Java é fundamental para o seu conjunto de habilidades. Ele também tem um desempenho melhor que o Python.

Pesquisador

Como cientista de pesquisa, você não estará lidando com problemas de back-end, mas sim com a compreensão do que os dados e as descobertas da equipe podem lhe dizer. Semelhante ao Data Analyst, as linguagens de programação que irão beneficiar você são:

Python é uma linguagem de programação de uso geral, que permite escrever menos linhas de código, mas executar as mesmas operações
R é uma linguagem de programação estatística, permitindo construir modelos estatísticos e criar visualizações de dados

Para facilitar e simplificar, criei a imagem acima para fornecer uma compreensão visual do que você deve procurar, dependendo da sua área de interesse.

Referindo-se à imagem acima, ela mostra que tipo de linguagem de programação você precisa para uma função de dados específica e até que ponto. Quanto maior o círculo, mais essencial é para essa função de dados específica.

De acordo com o Pesquisa do desenvolvedor de 2022 do Stack Overflow, JavaScript é a linguagem de programação mais usada há dez anos. No entanto, se falamos de linguagens de programação usadas para aprender a codificar, HTML/CSS, Javascript e Python estão no topo e estão muito perto de empatar.

Como as funções de dados estão sempre em desenvolvimento, pode ser difícil acompanhar todas as mudanças. Aprenda uma linguagem de programação em um nível proficiente antes de passar para a próxima ou aprender uma nova habilidade. É melhor dar um passo de cada vez do que ficar sobrecarregado tentando aprender 10 habilidades por vez.

Depois de decidir sua linguagem de programação com base em sua área de interesse, o próximo passo é tornar-se proficiente nela.

Existem recursos prontamente disponíveis para ajudar no seu estudo, você só precisa conhecer os corretos. Abaixo estão uma variedade de links que você pode se beneficiar

Nisha Arya é cientista de dados, redator técnico freelancer e gerente de comunidade da KDnuggets. Ela está particularmente interessada em fornecer conselhos ou tutoriais de carreira em Ciência de Dados e conhecimento baseado em teoria sobre Ciência de Dados. Ela também deseja explorar as diferentes maneiras pelas quais a Inteligência Artificial é/pode beneficiar a longevidade da vida humana. Uma aluna interessada, buscando ampliar seus conhecimentos técnicos e habilidades de escrita, ao mesmo tempo em que ajuda a orientar outras pessoas.