Programski jeziki za posebne podatkovne vloge - KDnuggets

Ponovno objavil Platon

Spremljevalci: 0

Programski jeziki za specifične podatkovne vloge
Slika avtorja

Ko se želite podati v svet podatkov, je lahko težko vedeti, kateri programski jezik potrebujete za svoje specifično zanimanje ali spretnost. Mnogi ljudje izgubijo veliko časa, da bi postali vešči določenega programskega jezika, ker so slišali, da je zelo priljubljen, ali pa nimajo dovolj znanja.

Veliko vlog v znanosti o podatkih se uporablja in včasih oglašuje zamenljivo. Morda boste videli, da nekateri ljudje omenjajo podatkovnega analitika in podatkovnega znanstvenika, da imata isto vlogo, ali podatkovnega znanstvenika in inženirja strojnega učenja.

Tudi to je lahko posledica pomanjkanja znanja nabornika/zaposlenega o razlikovanju med različnimi vlogami, da bi pritegnil zanimanje ali da bi lahko zaposlil nekoga, ki lahko ubije dve muhi na en mah.

Namen tega spletnega dnevnika je hitro in preprosto razumevanje programskih jezikov, ki so potrebni ali bistveni za določene podatkovne vloge.

Začnimo z definiranjem priljubljenih podatkovnih vlog.

Analitik podatkov – pregledati podatke ter zagotoviti poročila in vizualizacije, ki pojasnjujejo podatke.

Data Scientist – zbira, čisti, analizira podatke, zagotavlja poročila, vizualizacije in manipulira s podatki za izvajanje napredne analize podatkov.

Podatkovni inženir – odgovoren za postavitev in vzdrževanje podatkovne infrastrukture organizacije, hkrati pa zagotavlja, da so podatki lahko podvrženi kritični analizi ter da lahko izvaja in pripravlja poročila.

Inženir strojnega učenja – odgovoren za gradnjo sistemov umetne inteligence, ki porabljajo velike količine podatkov in so sposobni generirati in razvijati algoritme, ki so sposobni učenja in napovedovanja prihodnosti.

Raziskovalni znanstvenik – v zvezi s podatki so odgovorni za raziskovanje, oblikovanje in analiziranje informacij iz raziskav, poskusov in poskusov.

Če bi iskali Google, kateri so najboljši programski jeziki – videli boste mešanico teh in verjetno še nekaj drugih:

Javascript
Python
Go
Java
Kotlin
PHP
C#
Swift
R
Ruby
C in C ++
matlab
SQL

Ko ste to videli na spletu, verjetno razmišljate – kam naj grem od tu? Katerega pravzaprav potrebujem za vlogo, ki me zanima?

Analitik podatkov

Kot podatkovni analitik boste odgovorni za pregledovanje podatkov, iskanje dragocenih informacij in zagotavljanje poročil ali vizualizacij. Glede na to bi bila najboljša programska jezika za podatkovnega analitika Python in/ali SQL.

Python – vam bo omogočil analizo, manipulacijo, čiščenje in vizualizacijo podatkov.
SQL – omogoča preprosto komunikacijo z bazami podatkov.

Data Scientist

Kot podatkovni znanstvenik lahko izbirate med različnimi programskimi jeziki. Najbolj priljubljena jezika, ki jih uporabljajo Data Scientists, sta Python in SQL, sledijo pa R, C++ in Java.

R, C++ in Java so še vedno priljubljeni, vendar sta Python in SQL zelo priljubljena zaradi enostavnejših zmožnosti kodiranja, hkrati pa dajeta enake rezultate.

Python ima večjo skupnost razvijalcev z obsežnimi knjižnicami, zelo jedrnato sintakso in prenosljivostjo. To je vse, kar podatkovni znanstvenik želi in potrebuje.
SQL ima zmožnost shranjevanja, pridobivanja, upravljanja in manipulacije podatkov ter ekstrahiranja meritev uspešnosti za vodenje podatkovnih znanstvenikov v njihovih procesih.

Podatkovni inženir

Kot podatkovni inženir so najbolj priljubljeni programski jeziki:

Java – je najstarejši in najprimernejši jezik za podatkovnega inženirja. Podatkovni inženirji porabijo veliko časa za delo z odprtokodnim okvirom Hadoop, ki temelji na Javi.
Python – pomaga podatkovnim inženirjem graditi učinkovite podatkovne kanale, pisati skripte ETL, nastaviti statistične modele in izvajati analize.
SQL – omogoča modeliranje podatkov, pridobivanje meritev uspešnosti in razvoj podatkovnih struktur za večkratno uporabo.

Inženir strojnega učenja

Kot inženir strojnega učenja so najbolj priljubljeni programski jeziki:

Python – dober knjižnični ekosistem, boljša berljivost, prilagodljivost, ustvarja dobre vizualizacije, podpora skupnosti itd. Enostavna sintaksa in konstrukcija sta zelo ugodni v življenju inženirja strojnega učenja.
C++ – to je tudi dragocen programski jezik za inženirje strojnega učenja, saj je hiter in zanesljiv, kar je potrebno za strojno učenje, poleg tega pa ima dober vir knjižnice.
Java – če želite delati na področju spletnega razvoja, velikih podatkov, razvoja oblakov in razvoja aplikacij, je Java nujna za vaše spretnosti. Ima tudi boljšo zmogljivost kot Python.

Raziskovalni znanstvenik

Kot raziskovalec se ne boste ukvarjali z zalednimi težavami, ampak bolj z razumevanjem, kaj vam lahko povedo podatki in ugotovitve ekipe. Podobno kot Data Analyst so programski jeziki, ki vam bodo koristili, naslednji:

Python je splošni programski jezik, ki vam omogoča pisanje manj vrstic kode, vendar izvajanje enakih operacij
R je statistični programski jezik, ki vam omogoča gradnjo statističnih modelov in ustvarjanje vizualizacij podatkov

Da bi bilo enostavno in preprosto, sem ustvaril zgornjo sliko, ki vam omogoča vizualno razumevanje, na kaj bi morali biti pozorni, odvisno od področja, ki vas zanima.

Če se sklicujemo na zgornjo sliko, vam pokaže, kakšen programski jezik potrebujete za določeno podatkovno vlogo in v kakšnem obsegu. Večji kot je krog, bolj bistven je za to posebno podatkovno vlogo.

Glede na Anketa za razvijalce Stack Overflow leta 2022, JavaScript je najpogosteje uporabljen programski jezik, in to že deset let. Če pa govorimo o programskih jezikih, ki se uporabljajo za učenje kodiranja, so HTML/CSS, Javascript in Python na vrhu in vsi zelo blizu izenačenju.

Ker se podatkovne vloge nenehno razvijajo, je lahko izjemno težko slediti vsem spremembam. Naučite se programskega jezika na strokovni ravni, preden nadaljujete z naslednjim ali se naučite nove veščine. Bolje je narediti korak za korakom, kot pa biti preobremenjen s poskusom učenja 10 veščin hkrati.

Ko se odločite za svoj programski jezik na podlagi področja, ki vas zanima, je naslednji korak, da ga obvladate.

Obstajajo lahko dostopni viri, ki vam bodo pomagali pri študiju, le poznati morate prave. Spodaj so številne povezave, ki vam lahko koristijo

Nisha Arya je podatkovni znanstvenik, samostojni tehnični pisec in vodja skupnosti pri KDnuggets. Še posebej jo zanima zagotavljanje kariernih nasvetov ali vadnic o podatkovni znanosti in na teoriji temelječega znanja o podatkovni znanosti. Prav tako želi raziskati različne načine, na katere umetna inteligenca koristi/lahko prispeva k dolgoživosti človeškega življenja. Zavzeta učenka, ki želi razširiti svoje tehnično znanje in pisne sposobnosti, hkrati pa pomaga usmerjati druge.