Programmeringsspråk för specifika dataroller – KDnuggets

Bild av författare
 

När du är intresserad av att komma in i datavärlden kan det vara svårt att veta vilket programmeringsspråk du behöver för att tillgodose ditt specifika intresse eller färdighet. Många människor slösar bort mycket tid på att bli skickliga i ett specifikt programmeringsspråk eftersom de har hört att det är väldigt populärt eller att de inte har tillräckligt med kunskap. 

Många datavetenskapsroller används och annonseras ibland omväxlande. Du kanske ser att vissa personer hänvisar till en dataanalytiker och en dataforskare som har samma roll, eller en dataforskare och en maskininlärningsingenjör. 

Återigen kan detta bero på att rekryteraren/anställda har bristande kunskap om skillnaden mellan de olika rollerna, för att fånga intresse eller kunna anställa någon som kan slå två flugor i en smäll. 

Den här bloggen syftar till att ge dig en snabb och enkel förståelse för vilka programmeringsspråk som krävs eller är väsentliga för specifika dataroller. 

Låt oss börja med att definiera de populära datarollerna.

Data Analyst – titta igenom data och tillhandahålla rapporter och visualiseringar som förklarar data.

Datavetenskapare – samlar in, rensar, analyserar data, tillhandahåller rapporter, visualiseringar och manipulerar data för att utföra avancerad dataanalys. 

Datatekniker – ansvarig för att sätta upp och underhålla organisationens datainfrastruktur, samtidigt som man säkerställer att data kan genomgå kritisk analys och kan utföra och producera rapporter. 

Maskinlärande ingenjör – ansvarig för att bygga AI-system som förbrukar stora mängder data och kunna generera och utveckla algoritmer som kan lära sig och göra framtida förutsägelser. 

Research Scientist – i relation till data ansvarar de för att forska, utforma och analysera information från undersökningar, experiment och försök.

Om du skulle Google, vilka är de bästa programmeringsspråken - du kommer att se en blandning av dessa, och förmodligen några fler:

• Javascript
• Python
• Go
• java
• Kotlin
• PHP
• C#
• Snabb
• R
• Rubin
• C och C ++
• matlab
• SQL

Så efter att ha sett det här online, tänker du förmodligen – vart ska jag ta vägen härifrån? Vilken behöver jag egentligen för rollen jag är intresserad av? 

Data Analyst

Som dataanalytiker kommer du att ansvara för att skanna igenom data, hitta värdefull information och tillhandahålla rapporter eller visualiseringar. Med detta sagt skulle de bästa programmeringsspråken för en dataanalytiker vara Python och/eller SQL. 

• Python – låter dig analysera, manipulera, rengöra och visualisera data.
• SQL – gör att du enkelt kan kommunicera med databaserna.

Datavetenskapare

Som Data Scientist har du ett val mellan olika programmeringsspråk. De mest populära språken som används av dataforskare är Python och SQL, med R, C++ och Java efter. 

R, C++ och Java är fortfarande populära, men Python och SQL är mycket populära på grund av deras enklare kodningsförmåga samtidigt som de ger samma resultat. 

• Python har en större utvecklargemenskap, med omfattande bibliotek, mycket koncis syntax och portabilitet. Detta är allt en dataforskare vill ha och behöver. 
• SQL har förmågan att lagra, hämta, hantera och manipulera data, samt extrahera prestandamått för att vägleda dataforskare i deras processer. 

Datatekniker

Som dataingenjör är de mest populära programmeringsspråken:

• Java – Det är det äldsta och lämpligaste språket för en dataingenjör. Dataingenjörer lägger mycket tid på att arbeta med det java-baserade ramverket med öppen källkod, Hadoop. 
• Python – hjälper dataingenjörer att bygga effektiva datapipelines, skriva ETL-skript, ställa in statistiska modeller och utföra analyser.
• SQL – låter dem modellera data, extrahera prestandamått och utveckla återanvändbara datastrukturer.

Maskinlärande ingenjör

Som maskininlärningsingenjör är de mest populära programmeringsspråken:

• Python – bra biblioteksekosystem, bättre läsbarhet, flexibilitet, skapar bra visualiseringar, community-stöd etc. Enkel syntax och konstruktion är mycket fördelaktigt i en Machine Learning Engineers liv. 
• C++ – detta är också ett värdefullt programmeringsspråk för maskininlärningsingenjörer eftersom det är snabbt och pålitligt, vilket är nödvändigt för maskininlärning, samt har en bra bibliotekskälla. 
• Java – om du vill arbeta med webbutveckling, big data, molnutveckling och apputveckling är Java absolut nödvändigt för din kompetens. Den har också bättre prestanda än Python.

Research Scientist

Som forskare kommer du inte att ta itu med backend-frågor, utan mer om att förstå vad data och teamets resultat kan säga dig. I likhet med Data Analyst är de programmeringsspråk som kommer att gynna dig:

• Python är ett allmänt programmeringsspråk som låter dig skriva färre rader kod men utföra samma operationer
• R är ett statistiskt programmeringsspråk som låter dig bygga statistiska modeller och skapa datavisualiseringar

För att göra det enkelt och enkelt har jag skapat bilden ovan för att ge dig en visuell förståelse för vad du bör leta efter beroende på ditt intresseområde. 

Med hänvisning till bilden ovan visar den vilken typ av programmeringsspråk du behöver för en specifik dataroll och i vilken utsträckning. Ju större cirkeln är, desto viktigare är den för den specifika datarollen. 

Enligt Stack Overflows utvecklarundersökning 2022, JavaScript är det mest använda programmeringsspråket, och det har de varit i tio år. Men om vi pratar om programmeringsspråk som används för att lära sig koda, ligger HTML/CSS, Javascript och Python överst och är alla mycket nära att knyta ihop. 

Eftersom dataroller alltid utvecklas kan det vara överväldigande att hänga med i alla förändringar. Lär dig ett programmeringsspråk på en skicklig nivå innan du går vidare till nästa eller lär dig en ny färdighet. Det är bättre att ta ett steg i taget än att bli överväldigad av att försöka lära sig 10 färdigheter åt gången. 

När du väl har bestämt dig för ditt programmeringsspråk baserat på ditt intresseområde är nästa steg att bli skicklig i det.

Det finns lättillgängliga resurser för att hjälpa dig med din studie, du behöver bara känna till de rätta. Nedan finns en mängd länkar som du kan dra nytta av

 
 
Nisha Arya är en datavetare, frilansande teknisk skribent och Community Manager på KDnuggets. Hon är särskilt intresserad av att ge Data Science karriärråd eller handledning och teoribaserad kunskap kring Data Science. Hon vill också utforska de olika sätten artificiell intelligens är/kan gynna människans livslängd. En angelägen lärande som vill bredda sina tekniska kunskaper och skrivförmåga, samtidigt som hon hjälper andra att vägleda.
 

• SEO-drivet innehåll och PR-distribution. Bli förstärkt idag.
• PlatoAiStream. Web3 Data Intelligence. Kunskap förstärkt. Tillgång här.
• Minting the Future med Adryenn Ashley. Tillgång här.
• Köp och sälj aktier i PRE-IPO-företag med PREIPO®. Tillgång här.
• Källa: 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