Kodiraju li Data Scientists?

BrainStationov vodič za karijeru Data Scientist može vam pomoći da napravite prve korake prema unosnoj karijeri u znanosti o podacima. Čitajte dalje za pregled trebaju li Data Scientists kodirati, kao i koji su programski jezici najbolji za znanost o podacima.

Postanite Data Scientist

Razgovarajte sa savjetnikom za učenje kako biste saznali više o tome kako vam naši kampovi i tečajevi mogu pomoći da postanete Data Scientist.



Klikom na Pošalji prihvaćate naše Pojmovi .



podnijeti

Nije moguće poslati! Osvježiti stranicu i pokušati ponovno?

Saznajte više o našem kampu Data Science Bootcamp

Hvala vam!

Uskoro ćemo se javiti.



Pogledajte stranicu Data Science Bootcamp

Jednom riječju, da. Data Scientists kod. Odnosno, većina podatkovnih znanstvenika mora znati kodirati, čak i ako to nije svakodnevni zadatak. Kao što se često ponavlja izreka, Data Scientist je netko tko je bolji u statistici od bilo kojeg softverskog inženjera i bolji u softverskom inženjerstvu od bilo kojeg statističara.

Međutim, količina programiranja (tzv. kodiranja) koju zapravo rade ovisi o njihovoj ulozi i alatima koje koriste. Nekoliko primjera stvari koje Data Scientists mogu očekivati ​​da će programirati:

  • Skripte za analizu, obično u R ili Pythonu, s namjerom generiranja djelotvornih uvida.
  • Prototipovi digitalnih proizvoda. Koristeći Python, cilj je općenito dokazati učinkovitost novog proizvoda ili značajke, što omogućuje razvojnom programeru da ga zatim izgradi.
  • Šifra proizvodnje. U manjim tvrtkama, Data Scientists često imaju punu odgovornost za to i možda će morati koristiti Ruby on Rails ili Javu (uz češće korištene jezike za znanost o podacima) kako bi to postigli.

Koje programske jezike koriste podatkovni znanstvenici?

Najpopularniji programski jezici za Data Scientists su Python, R i SQL.



Pogledajmo pobliže kako Data Scientists koriste ove programske jezike i još mnogo toga.

Piton

S upravljivom krivuljom učenja i nizom knjižnica koje omogućuju gotovo beskonačne aplikacije, Python je najbolji programski jezik izbora za mnoge Data Scientists koji cijene njegovu pristupačnost, jednostavnost korištenja i svestranost opće namjene. Zapravo, BrainStationovo istraživanje o digitalnim vještinama iz 2019. pokazalo je da je Python najčešće korišteni alat za podatkovne znanstvenike općenito.

Od svog uvođenja 1991., Python je izgradio sve veći broj knjižnica posvećenih izvršavanju uobičajenih zadataka, uključujući prethodnu obradu podataka, analizu, predviđanja, vizualizaciju i očuvanje. U međuvremenu, Python biblioteke kao što su Tensorflow, Pandas i Scikit-learn omogućuju naprednije strojno učenje ili aplikacije za duboko učenje. Upitani o tome kako preferiraju Python u odnosu na R, Data Scientists naveli su Pythonovu tendenciju da bude brži od R-a i bolji za manipulaciju podacima.



R

Besplatni programski jezik otvorenog koda koji je objavljen 1995. godine kao potomak programskog jezika S, R nudi vrhunski raspon kvalitetnih paketa specifičnih za domenu kako bi zadovoljio gotovo svaku aplikaciju za statistiku i vizualizaciju podataka koju bi Data Scientist mogao trebati – uključujući neuronske mreže, nelinearnu regresiju, napredno crtanje i još mnogo toga. Njegova knjižnica vizualizacije ggplot2 moćan je alat, a R-ova statična grafika može olakšati izradu grafova i matematičkih simbola i formula.

Da, Python ima prednost u brzini u odnosu na R (a R ima strmiju krivulju učenja od pristupačnijeg Pythona), ali za specifične statističke svrhe i analize podataka, R-ov široki raspon paketa po mjeri daje mu blagu prednost. Vrijedi napomenuti da, za razliku od Pythona, R nije programski jezik opće namjene – namijenjen je posebnoj upotrebi za statističku analizu.

SQL

SQL, ili jezik strukturiranih upita, desetljećima je bio srž pohranjivanja i dohvaćanja podataka. SQL je jezik specifičan za domenu koji se koristi za upravljanje podacima u relacijskim bazama podataka—i to je vještina koja se mora posjedovati za podatkovne znanstvenike, koji se oslanjaju na SQL za ažuriranje, upite, uređivanje i manipulaciju bazama podataka i izdvajanje podataka. Iako SQL nije toliko koristan kao analitički alat, vrlo je učinkovit i ključan za dohvaćanje podataka. To čini SQL osobito korisnim alatom za upravljanje strukturiranim podacima, osobito unutar velikih baza podataka. Budući da je SQL temeljna vještina, sreća je što je njegov deklarativni jezik prilično čitljiv i intuitivan.

Drugi programski jezici za znanost o podacima

Iako su Python, SQL i R zasigurno najbolji programski jezici za Data Scientists, neki od drugih programskih jezika koji mogu biti korisni stručnjacima za podatke uključuju:

Java

Kao jedan od najstarijih jezika opće namjene koje koriste Data Scientists, Java svoju korisnost, barem djelomično, duguje svojoj popularnosti: mnoge tvrtke, posebno velike međunarodne tvrtke, koristile su Javu za stvaranje pozadinskih sustava i aplikacija za stolna računala, mobilne, ili web. Vještina s Javom postaje sve privlačnija zahvaljujući Javinoj sposobnosti da utka proizvodni kod za znanost podataka izravno u postojeću bazu podataka. Također je visoko cijenjen zbog svoje izvedbe, sigurnosti tipa i prenosivosti između platformi. Treba spomenuti da (stvarno) aplikacija za računanje velikih podataka Hadoop radi na Java virtualnom stroju (JVM)—još jedan razlog zašto je Java vještina koja se mora posjedovati za Data Scientists.

Stube

Jednostavan i fleksibilan, Scala je idealan programski jezik za rad s velikim količinama podataka. Kombinirajući objektno orijentirano i funkcionalno programiranje, Scala izbjegava bugove u složenim aplikacijama sa svojim statičkim tipovima, olakšava paralelnu obradu velikih razmjera i, kada je uparen s Apache Sparkom, osigurava klaster računalstvo visokih performansi. Projektirana za rad na JVM-u, Scala može pokrenuti sve što pokreće Java. Postaje posebno popularan za ljude koji grade složene algoritme ili izvode strojno učenje velikih razmjera. Scala ima strmiju krivulju učenja nego neki drugi programski jezici, ali njezina ogromna baza korisnika dokaz je vrijednosti pridržavanja nje.

Julia

Mnogo noviji programski jezik od ostalih na ovom popisu, Julia je ipak ostavila snažan dojam zahvaljujući svojoj jednostavnosti, čitljivosti i brzim performansama. Dizajnirana za numeričku analizu i računsku znanost, Julia je posebno korisna za rješavanje složenih matematičkih operacija, što objašnjava zašto postaje stalnica u financijskoj industriji. Također postaje nadaleko poznat kao popularan jezik za umjetnu inteligenciju, jedan od razloga zašto mnoge velike banke sada koriste Juliju za analizu rizika. Međutim, budući da je jezik relativno mlad, Juliji za sada nedostaje raznolikost paketa koje nudi R ili Python.

MATLAB

Široko korišten u statističkoj analizi, ovaj vlasnički numerički računalni jezik koristan je za Data Scientists koji se bave matematičkim potrebama visoke razine, uključujući Fourierove transformacije, obradu signala, obradu slike i matričnu algebru. MATLAB je postao široko korišten u industriji i akademskim krugovima zahvaljujući svojoj intenzivnoj matematičkoj funkcionalnosti. MATLAB također može pomoći u smanjenju vremena utrošenog na prethodnu obradu podataka i pomoći vam da pronađete najbolje modele strojnog učenja, bez obzira na vašu razinu stručnosti. Također ima neke sjajne ugrađene mogućnosti crtanja, što ga čini vrijednim alatom za vizualizaciju podataka.

Kategori: Vijesti