特定数据角色的编程语言

你需要哪种编程语言来处理特定的数据角色?

当你对进入数据世界感兴趣时,很难知道你需要哪种编程语言来满足你的特定兴趣或技能。许多人会浪费很多时间成为一种特定的编程语言的专家,因为他们听说它非常流行或者他们没有足够的知识。

许多数据科学职位被交替使用和宣传。你可能会看到一些人将数据分析师和数据科学家称为拥有相同角色,或者数据科学家和机器学习工程师。

同样,这可能是招聘者/员工缺乏对不同角色之间区别的知识,以吸引兴趣或能够雇用能够一石二鸟的人。

本博客旨在为您快速简单地了解哪些编程语言适用于特定的数据角色。

流行的数据角色

让我们首先定义流行的数据角色。

数据分析师 – 查看数据并提供解释数据的报告和可视化。

数据科学家 – 收集,清理,分析数据,提供报告,可视化和操作数据以执行高级数据分析。

数据工程师 – 负责设置和维护组织的数据基础设施,同时确保数据可以进行关键分析并能够执行和生成报告。

机器学习工程师 – 负责构建消耗大量数据的AI系统,并能够生成和开发能够学习和进行未来预测的算法。

研究科学家 – 在数据方面,他们负责研究、设计和分析来自调查、实验和试验的信息。

热门编程语言

如果你要谷歌,哪些是热门的编程语言-你会看到这些的混合,可能还有更多:

  • Javascript
  • Python
  • Go
  • Java
  • Kotlin
  • PHP
  • C#
  • Swift
  • R
  • Ruby
  • C和C++
  • Matlab
  • SQL

所以在看到这个在线上,你可能会想 – 我该从哪里开始?我真正需要的是哪一个角色?

特定数据角色的顶级语言

数据分析师

作为一名数据分析师,您将负责扫描数据,找到有价值的信息并提供报告或可视化。因此,数据分析师最好的编程语言是Python和/或SQL。

  • Python – 将允许您分析、操作、清理和可视化数据。
  • SQL – 可以让您与数据库轻松通信。

数据科学家

作为一名数据科学家,您可以选择各种编程语言。数据科学家使用的最流行的语言是Python和SQL,其次是R、C++和Java。

R、C++和Java仍然很受欢迎,但是Python和SQL非常受欢迎,因为它们具有更简单的编码能力,同时产生相同的结果。

  • Python拥有更大的开发者社区,具有广泛的库、非常简洁的语法和可移植性。这是每个数据科学家想要和需要的。
  • SQL具有存储、检索、管理和操作数据的能力,以及提取性能指标来指导数据科学家的流程。

数据工程师

作为一名数据工程师,最流行的编程语言是:

  • Java – 这是一种最古老和最适合数据工程师的语言。数据工程师花费很多时间与基于Java的开源框架Hadoop一起工作。
  • Python – 帮助数据工程师构建高效的数据管道,编写ETL脚本,设置统计模型并执行分析。
  • SQL – 允许他们对数据进行建模,提取性能指标并开发可重用的数据结构。

机器学习工程师

作为一名机器学习工程师,最受欢迎的编程语言有:

  • Python – 良好的库生态系统、更好的可读性、灵活性,创建良好的可视化,社区支持等等。在机器学习工程师的生活中,简单的语法和构造非常有利。
  • C++ – 这也是一种对机器学习工程师有价值的编程语言,因为它快速可靠,这对机器学习来说是必要的,还有一个好的库源。
  • Java – 如果您想从事Web开发、大数据、云开发和应用开发,那么Java对您的技能集至关重要。它也比Python具有更好的性能。

研究科学家

作为一名研究科学家,您不会处理后端问题,而是更多地了解数据和团队的发现能告诉您什么。类似于数据分析师,将有益于您的编程语言是:

  • Python是一种通用编程语言,允许您编写更少的代码,但执行相同的操作
  • R是一种统计编程语言,允许您构建统计模型和创建数据可视化

为了让您轻松简单地了解,我已经创建了上面的图像,以便根据您的兴趣领域为您提供视觉理解。

参考上面的图像,它向您展示了特定数据角色所需的编程语言类型和程度。圆圈越大,对于该特定数据角色越重要。

根据Stack Overflow的2022年开发者调查,JavaScript是使用最多的编程语言,已经连续使用了十年。然而,如果我们说使用编程语言来学习如何编码,HTML/CSS、JavaScript和Python都是最受欢迎的,并且非常接近。

结论

由于数据角色不断发展,跟上所有变化可能会让人不知所措。在转向下一个或学习新技能之前,以熟练掌握一种编程语言为先。一步一个脚印,比试图学习10项技能更好。

一旦您根据自己的兴趣领域决定了编程语言,下一步是熟练掌握它。

有许多现成的资源可帮助您学习,您只需要知道正确的资源。以下是您可以受益的各种链接

  • 2022年顶级数据分析师认证课程
  • 完整的数据科学学习路线图
  • 完整的机器学习学习路线图
  • 完整的数据工程师学习路线图

Nisha Arya是一名数据科学家、自由技术作家和小猪AI社区经理。她特别感兴趣提供围绕数据科学的职业建议、教程和理论知识。她还希望探索不同的人工智能如何受益于人类生命的长寿。作为一名热心的学习者,她寻求扩展自己的技术知识和写作技巧,同时帮助指导他人。