Limbaje de programare pentru roluri specifice de date – KDnuggets

Imagine de autor
 

Când sunteți interesat să intrați în lumea datelor, poate fi dificil să știți ce limbaj de programare aveți nevoie pentru a vă satisface interesul sau abilitățile specifice. Mulți oameni pierd mult timp devenind competenți într-un anumit limbaj de programare pentru că au auzit că este foarte popular sau nu au suficiente cunoștințe. 

O mulțime de roluri din știința datelor sunt folosite și uneori sunt promovate interschimbabil. S-ar putea să vedeți că unii oameni se referă la un Data Analyst și un Data Scientist ca având același rol, sau un Data Scientist și un Machine Learning Engineer. 

Din nou, acest lucru se poate datora faptului că recrutorul/angajatul are o lipsă de cunoștințe cu privire la distincția dintre diferitele roluri, pentru a capta interesul sau pentru a putea angaja pe cineva care poate ucide două păsări dintr-o singură piatră. 

Acest blog își propune să vă ofere o înțelegere rapidă și simplă a limbajelor de programare necesare sau esențiale pentru anumite roluri de date. 

Să începem prin a defini rolurile de date populare.

Analist de date – examinați datele și furnizați rapoarte și vizualizări care explică datele.

Om de stiinta de date – colectează, curăță, analizează date, oferă rapoarte, vizualizări și manipulează datele pentru a efectua analize avansate de date. 

Inginer de date – responsabil pentru configurarea și întreținerea infrastructurii de date a organizației, asigurându-se totodată că datele pot fi supuse unei analize critice și pot efectua și produce rapoarte. 

Inginer mecanic de învățare – responsabil pentru construirea de sisteme AI care consumă cantități mari de date și care pot genera și dezvolta algoritmi capabili să învețe și să facă predicții viitoare. 

Research Scientist – în ceea ce privește datele, aceștia sunt responsabili cu cercetarea, proiectarea și analiza informațiilor din investigații, experimente și încercări.

Dacă ați fi pe Google, care sunt limbajele de programare de top - veți vedea un amestec dintre acestea și, probabil, încă câteva:

• Javascript
• Piton
• Go
• Java
• Kotlin
• PHP
• C#
• Rapid
• R
• Rubin
• C și C ++
• Matlab
• SQL

Deci, după ce ați văzut asta online, probabil vă gândiți – unde să merg de aici? De care am nevoie de fapt pentru rolul care mă interesează? 

Analist de date

În calitate de analist de date, veți fi responsabil pentru scanarea datelor, găsirea de informații valoroase și furnizarea de rapoarte sau vizualizări. Acestea fiind spuse, cele mai bune limbaje de programare pentru un analist de date ar fi Python și/sau SQL. 

• Python – vă va permite să analizați, să manipulați, să curățați și să vizualizați datele.
• SQL – vă va permite să comunicați cu bazele de date cu ușurință.

Om de stiinta de date

În calitate de Data Scientist, aveți de ales între diferite limbaje de programare. Cele mai populare limbaje folosite de cercetătorii de date sunt Python și SQL, după care R, C++ și Java. 

R, C++ și Java sunt încă populare, totuși, Python și SQL sunt foarte populare datorită abilităților lor de codare mai simple, producând în același timp aceleași rezultate. 

• Python are o comunitate de dezvoltatori mai mare, cu biblioteci extinse, sintaxă foarte concisă și portabilitate. Acesta este tot ce își dorește și are nevoie un Data Scientist. 
• SQL are capacitatea de a stoca, prelua, gestiona și manipula date, precum și de a extrage valori de performanță pentru a ghida oamenii de știință în procesele lor. 

Inginer de date

În calitate de inginer de date, cele mai populare limbaje de programare sunt:

• Java – Este cel mai vechi și mai potrivit limbaj pentru un inginer de date. Inginerii de date petrec mult timp lucrând cu cadrul open-source bazat pe Java, Hadoop. 
• Python – ajută inginerii de date să construiască conducte eficiente de date, să scrie scripturi ETL, să configureze modele statistice și să efectueze analize.
• SQL – le permite să modeleze date, să extragă valori de performanță și să dezvolte structuri de date reutilizabile.

Inginer mecanic de învățare

În calitate de inginer de învățare automată, cele mai populare limbaje de programare sunt:

• Python – ecosistem de bibliotecă bun, lizibilitate mai bună, flexibilitate, creează vizualizări bune, suport comunității etc. Sintaxa și construcția simplă sunt extrem de favorabile în viața unui inginer de învățare automată. 
• C++ – acesta este, de asemenea, un limbaj de programare valoros pentru inginerii de învățare automată, deoarece este rapid și de încredere, ceea ce este necesar pentru învățarea automată, precum și pentru a avea o sursă bună de bibliotecă. 
• Java – dacă doriți să lucrați în dezvoltarea web, big data, dezvoltarea cloud și dezvoltarea de aplicații, Java este imperativ pentru setul dvs. de abilități. De asemenea, are o performanță mai bună decât Python.

Research Scientist

În calitate de cercetător de știință, nu veți avea de-a face cu probleme de backend, ci mai mult despre înțelegerea a ceea ce vă pot spune datele și descoperirile echipei. Similar cu Data Analyst, limbajele de programare care vă vor beneficia sunt:

• Python este un limbaj de programare de uz general, care vă permite să scrieți mai puține linii de cod, dar să efectuați aceleași operații
• R este un limbaj de programare statistică, care vă permite să construiți modele statistice și să creați vizualizări de date

Pentru a fi ușor și simplu, am creat imaginea de mai sus pentru a vă oferi o înțelegere vizuală a ceea ce ar trebui să căutați în funcție de zona dvs. de interes. 

Referindu-ne la imaginea de mai sus, vă arată ce fel de limbaj de programare aveți nevoie pentru un anumit rol de date și în ce măsură. Cu cât este mai mare cercul, cu atât este mai esențial pentru acel rol specific de date. 

În conformitate cu Sondajul pentru dezvoltatori 2022 de la Stack Overflow, JavaScript este cel mai folosit limbaj de programare și sunt de zece ani. Cu toate acestea, dacă vorbim despre limbajele de programare folosite pentru a învăța cum să codificați, HTML/CSS, Javascript și Python sunt în vârf și sunt toate foarte aproape de a se lega. 

Pe măsură ce rolurile de date sunt în continuă dezvoltare, poate fi copleșitor să țineți pasul cu toate schimbările. Învață un limbaj de programare la un nivel competent înainte de a trece la următorul sau de a învăța o nouă abilitate. Este mai bine să faci un pas la un moment dat decât să fii copleșit de a încerca să înveți 10 abilități la un moment dat. 

Odată ce te-ai hotărât asupra limbajului tău de programare în funcție de domeniul tău de interes, următorul pas este să devii expert în el.

Există resurse ușor disponibile pentru a vă ajuta cu studiul, trebuie doar să le cunoașteți pe cele potrivite. Mai jos sunt o varietate de link-uri de care puteți beneficia

 
 
Nisha Arya este Data Scientist, scriitor tehnic independent și Community Manager la KDnuggets. Este deosebit de interesată să ofere sfaturi în carieră în domeniul științei datelor sau tutoriale și cunoștințe bazate pe teorie în jurul științei datelor. De asemenea, dorește să exploreze diferitele moduri în care Inteligența Artificială este/poate aduce beneficii longevității vieții umane. O învățătoare dornică, care încearcă să-și extindă cunoștințele tehnice și abilitățile de scriere, ajutând în același timp să-i ghideze pe alții.
 

• Distribuție de conținut bazat pe SEO și PR. Amplifică-te astăzi.
• PlatoAiStream. Web3 Data Intelligence. Cunoștințe amplificate. Accesați Aici.
• Mintând viitorul cu Adryenn Ashley. Accesați Aici.
• Cumpărați și vindeți acțiuni în companii PRE-IPO cu PREIPO®. Accesați Aici.
• Sursa: 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