Языки программирования для конкретных ролей данных — KDnuggets

Изображение по автору
 

Когда вы заинтересованы в том, чтобы погрузиться в мир данных, может быть трудно понять, какой язык программирования вам нужен для удовлетворения ваших конкретных интересов или навыков. Многие люди тратят много времени на овладение конкретным языком программирования, потому что слышали, что он очень популярен, или у них недостаточно знаний. 

Многие роли в науке о данных используются и иногда рекламируются взаимозаменяемо. Вы можете увидеть, как некоторые люди ссылаются на аналитика данных и специалиста по данным как на одну и ту же роль или на специалиста по данным и инженера по машинному обучению. 

Опять же, это может быть связано с тем, что рекрутер / сотрудник не знает различий между различными ролями, чтобы заинтересовать или иметь возможность нанять кого-то, кто может убить двух зайцев одним выстрелом. 

Цель этого блога — дать вам быстрое и простое представление о том, какие языки программирования необходимы или необходимы для определенных ролей данных. 

Начнем с определения популярных ролей данных.

По анализу данных – просматривать данные и предоставлять отчеты и визуализации, поясняющие данные.

Данные ученых – собирает, очищает, анализирует данные, предоставляет отчеты, визуализации и манипулирует данными для выполнения расширенного анализа данных. 

Инженер данных – отвечает за настройку и обслуживание инфраструктуры данных организации, гарантируя, что данные могут подвергаться критическому анализу и могут выполняться и создавать отчеты. 

Инженер машинного обучения – отвечает за создание систем ИИ, потребляющих большие объемы данных и способных генерировать и разрабатывать алгоритмы, способные обучаться и делать прогнозы на будущее. 

Научный сотрудник - в отношении данных они несут ответственность за исследование, разработку и анализ информации, полученной в результате исследований, экспериментов и испытаний.

Если бы вы заглянули в Google, какие языки программирования являются самыми популярными, вы бы увидели их смесь и, возможно, еще несколько:

• Javascript
• Питон
• Go
• Java
• Котлин
• PHP
• C#
• SWIFT
• R
• Ruby
• C и C ++
• Matlab
• SQL

Итак, увидев это в Интернете, вы, вероятно, думаете — куда мне идти дальше? Какой из них мне действительно нужен для интересующей меня роли? 

По анализу данных

Как аналитик данных, вы будете нести ответственность за сканирование данных, поиск ценной информации и предоставление отчетов или визуализаций. При этом лучшими языками программирования для аналитика данных будут Python и/или SQL. 

• Python — позволит вам анализировать, манипулировать, очищать и визуализировать данные.
• SQL — позволит вам легко общаться с базами данных.

Данные ученых

Как Data Scientist у вас есть выбор между различными языками программирования. Наиболее популярными языками, используемыми специалистами по данным, являются Python и SQL, за которыми следуют R, C++ и Java. 

R, C++ и Java по-прежнему популярны, однако Python и SQL очень популярны из-за их более простых возможностей кодирования при одинаковых результатах. 

• Python имеет большое сообщество разработчиков с обширными библиотеками, очень лаконичным синтаксисом и мобильностью. Это все, что хочет и в чем нуждается Data Scientist. 
• SQL может хранить, извлекать, управлять и манипулировать данными, а также извлекать показатели производительности, чтобы направлять специалистов по обработке и анализу данных в их процессах. 

Инженер данных

Для Data Engineer наиболее популярными языками программирования являются:

• Java — это самый старый и наиболее подходящий язык для Data Engineer. Инженеры данных проводят много времени, работая с платформой с открытым исходным кодом на основе Java, Hadoop. 
• Python — помогает инженерам данных создавать эффективные конвейеры данных, писать сценарии ETL, настраивать статистические модели и выполнять анализ.
• SQL — позволяет им моделировать данные, извлекать показатели производительности и разрабатывать повторно используемые структуры данных.

Инженер машинного обучения

Как инженер по машинному обучению, наиболее популярными языками программирования являются:

• Python — хорошая библиотечная экосистема, лучшая читабельность, гибкость, хорошая визуализация, поддержка сообщества и т. д. Простой синтаксис и конструкция очень благоприятны в жизни инженера по машинному обучению. 
• C++ — это также ценный язык программирования для инженеров по машинному обучению, поскольку он быстр и надежен, что необходимо для машинного обучения, а также имеет хороший исходный код библиотеки. 
• Java — если вы хотите работать в сфере веб-разработки, работы с большими данными, облачной разработки и разработки приложений, Java необходима для вашего набора навыков. Он также имеет лучшую производительность, чем Python.

Научный сотрудник

Как ученый-исследователь, вы будете иметь дело не с внутренними проблемами, а с пониманием того, что данные и выводы команды могут вам сказать. Как и в случае с Data Analyst, вам пригодятся следующие языки программирования:

• Python — это язык программирования общего назначения, который позволяет писать меньше строк кода, но выполнять те же операции.
• R — это язык статистического программирования, позволяющий создавать статистические модели и визуализацию данных.

Чтобы сделать это легко и просто, я создал изображение выше, чтобы дать вам визуальное представление о том, что вы должны искать, в зависимости от вашей области интересов. 

Ссылаясь на изображение выше, оно показывает, какой язык программирования вам нужен для конкретной роли данных и в какой степени. Чем больше круг, тем важнее он для этой конкретной роли данных. 

По Опрос разработчиков Stack Overflow за 2022 год, JavaScript — самый используемый язык программирования, и так было уже десять лет. Однако, если мы говорим о языках программирования, используемых для обучения кодированию, HTML/CSS, Javascript и Python находятся на вершине и все очень близки к тому, чтобы связать. 

Поскольку роли данных постоянно развиваются, уследить за всеми изменениями может быть сложно. Изучите язык программирования на профессиональном уровне, прежде чем перейти к следующему или освоить новый навык. Лучше делать один шаг за раз, чем перегружаться попытками освоить 10 навыков за раз. 

После того, как вы определились с языком программирования, исходя из ваших интересов, следующим шагом будет овладение им.

Есть легкодоступные ресурсы, которые помогут вам в учебе, вам просто нужно знать правильные. Ниже приведены различные ссылки, которыми вы можете воспользоваться

 
 
Ниша Арья является специалистом по данным, внештатным техническим писателем и менеджером сообщества в KDnuggets. Она особенно заинтересована в предоставлении карьерных советов или учебных пособий по науке о данных, а также теоретических знаний по науке о данных. Она также хочет изучить различные способы, которыми искусственный интеллект может способствовать долголетию человеческой жизни. Страстная ученица, стремящаяся расширить свои технические знания и навыки письма, одновременно помогая другим.
 

• SEO-контент и PR-распределение. Получите усиление сегодня.
• ПлатонАйСтрим. Анализ данных Web3. Расширение знаний. Доступ здесь.
• Чеканка будущего с Эдриенн Эшли. Доступ здесь.
• Покупайте и продавайте акции компаний PREIPO® с помощью PREIPO®. Доступ здесь.
• Источник: 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