Κωδικοποιούν οι Επιστήμονες Δεδομένων;

Ο οδηγός καριέρας Data Scientist του BrainStation μπορεί να σας βοηθήσει να κάνετε τα πρώτα βήματα προς μια προσοδοφόρα καριέρα στην επιστήμη δεδομένων. Διαβάστε παρακάτω για μια επισκόπηση του εάν οι Επιστήμονες Δεδομένων πρέπει να κωδικοποιούν, καθώς και ποιες γλώσσες προγραμματισμού είναι οι καλύτερες για την επιστήμη δεδομένων.

Γίνετε Επιστήμονας Δεδομένων

Μιλήστε με έναν Σύμβουλο Μάθησης για να μάθετε περισσότερα σχετικά με το πώς τα bootcams και τα μαθήματά μας μπορούν να σας βοηθήσουν να γίνετε Επιστήμονας Δεδομένων.

Κάνοντας κλικ στην Υποβολή, αποδέχεστε τη δική μας Οροι .

υποβάλλουν

Δεν ήταν δυνατή η υποβολή! Να ανανεώσετε τη σελίδα και να προσπαθήσετε ξανά;

Μάθετε περισσότερα για το Data Science Bootcamp

Σας ευχαριστώ!

Θα είμαστε σε επαφή σύντομα.

Προβολή της σελίδας Data Science Bootcamp

Με μια λέξη, ναι. Κωδικός Data Scientists. Δηλαδή, οι περισσότεροι Επιστήμονες Δεδομένων πρέπει να γνωρίζουν πώς να κωδικοποιούν, ακόμα κι αν δεν είναι καθημερινή εργασία. Όπως λέει η συχνά επαναλαμβανόμενη παροιμία, ένας επιστήμονας δεδομένων είναι κάποιος που είναι καλύτερος στα στατιστικά από οποιονδήποτε Μηχανικό Λογισμικού και καλύτερος στη μηχανική λογισμικού από οποιονδήποτε στατιστικολόγο.

Ωστόσο, ο όγκος του προγραμματισμού (γνωστός και ως κωδικοποίηση) που κάνουν στην πραγματικότητα εξαρτάται από τον ρόλο τους και τα εργαλεία που χρησιμοποιούν. Μερικά παραδείγματα των πραγμάτων που μπορούν να προγραμματίσουν οι Επιστήμονες Δεδομένων:

Σενάρια ανάλυσης, συνήθως σε R ή Python, με σκοπό τη δημιουργία πρακτικών πληροφοριών.
Πρωτότυπα ψηφιακών προϊόντων. Χρησιμοποιώντας την Python, ο στόχος είναι γενικά να αποδειχθεί η αποτελεσματικότητα ενός νέου προϊόντος ή δυνατότητας, το οποίο επιτρέπει σε έναν Προγραμματιστή να το δημιουργήσει στη συνέχεια.
Κωδικός παραγωγής. Σε μικρότερες εταιρείες, οι Επιστήμονες Δεδομένων έχουν συχνά την πλήρη ευθύνη για αυτό και μπορεί να χρειαστεί να κάνουν χρήση του Ruby on Rails ή της Java (επιπλέον των πιο συχνά χρησιμοποιούμενων γλωσσών επιστήμης δεδομένων) για να το επιτύχουν.

Ποιες γλώσσες προγραμματισμού χρησιμοποιούν οι επιστήμονες δεδομένων;

Οι πιο δημοφιλείς γλώσσες προγραμματισμού για χρήση από τους Επιστήμονες Δεδομένων είναι η Python, η R και η SQL.

Ας ρίξουμε μια πιο προσεκτική ματιά στο πώς οι Επιστήμονες Δεδομένων χρησιμοποιούν αυτές τις γλώσσες προγραμματισμού και πολλά άλλα.

Πύθων

Με μια διαχειρίσιμη καμπύλη μάθησης και μια σειρά από βιβλιοθήκες που επιτρέπουν σχεδόν ατελείωτες εφαρμογές, η Python είναι η κορυφαία γλώσσα προγραμματισμού επιλογής για τους πολλούς Επιστήμονες Δεδομένων που εκτιμούν την προσβασιμότητα, την ευκολία χρήσης και την ευελιξία γενικής χρήσης. Στην πραγματικότητα, το 2019 Digital Skills Survey του BrainStation διαπίστωσε ότι η Python ήταν το πιο συχνά χρησιμοποιούμενο εργαλείο για τους Επιστήμονες Δεδομένων συνολικά.

Από την εισαγωγή της το 1991, η Python έχει δημιουργήσει έναν συνεχώς αυξανόμενο αριθμό βιβλιοθηκών αφιερωμένων στην εκτέλεση κοινών εργασιών, όπως η προεπεξεργασία δεδομένων, η ανάλυση, οι προβλέψεις, η οπτικοποίηση και η διατήρηση. Εν τω μεταξύ, οι βιβλιοθήκες Python όπως το Tensorflow, το Pandas και το Scikit-learn επιτρέπουν πιο προηγμένες εφαρμογές μηχανικής εκμάθησης ή βαθιάς εκμάθησης. Ερωτηθείς σχετικά με την προτίμησή τους για την Python έναντι του R, οι Επιστήμονες Δεδομένων ανέφεραν την τάση της Python να είναι ταχύτερη από την R και καλύτερη για χειρισμό δεδομένων.

R

Μια δωρεάν γλώσσα προγραμματισμού ανοιχτού κώδικα που κυκλοφόρησε το 1995 ως απόγονος της γλώσσας προγραμματισμού S, η R προσφέρει μια κορυφαία σειρά ποιοτικών πακέτων για συγκεκριμένο τομέα για να καλύψει σχεδόν κάθε εφαρμογή στατιστικής και οπτικοποίησης δεδομένων που μπορεί να χρειαστεί ένας Επιστήμονας Δεδομένων— συμπεριλαμβανομένων νευρωνικών δικτύων, μη γραμμικής παλινδρόμησης, προηγμένης γραφικής παράστασης και πολλά άλλα. Η βιβλιοθήκη οπτικοποίησης ggplot2 είναι ένα ισχυρό εργαλείο και τα στατικά γραφικά του R μπορούν να διευκολύνουν την παραγωγή γραφημάτων και μαθηματικών συμβόλων και τύπων.

Ναι, η Python έχει ένα πλεονέκτημα ταχύτητας σε σχέση με το R (και το R έχει μια πιο απότομη καμπύλη εκμάθησης από την πιο προσιτή Python), αλλά για συγκεκριμένους σκοπούς στατιστικής και ανάλυσης δεδομένων, η μεγάλη γκάμα εξατομικευμένων πακέτων της R της δίνει ένα μικρό πλεονέκτημα. Αξίζει να σημειωθεί ότι, σε αντίθεση με την Python, η R δεν είναι μια γλώσσα προγραμματισμού γενικής χρήσης - προορίζεται να χρησιμοποιηθεί ειδικά για στατιστική ανάλυση.

SQL

Η SQL, ή Structured Query Language, βρίσκεται στον πυρήνα της αποθήκευσης και ανάκτησης δεδομένων εδώ και δεκαετίες. Η SQL είναι μια γλώσσα συγκεκριμένης περιοχής που χρησιμοποιείται για τη διαχείριση δεδομένων σε σχεσιακές βάσεις δεδομένων—και είναι απαραίτητη δεξιότητα για τους Επιστήμονες Δεδομένων, οι οποίοι βασίζονται στην SQL για την ενημέρωση, την υποβολή ερωτημάτων, την επεξεργασία και τον χειρισμό βάσεων δεδομένων και την εξαγωγή δεδομένων. Αν και το SQL δεν είναι τόσο χρήσιμο όσο ένα αναλυτικό εργαλείο, είναι εξαιρετικά αποτελεσματικό και κρίσιμο για την ανάκτηση δεδομένων. Αυτό καθιστά την SQL ένα ιδιαίτερα χρήσιμο εργαλείο για τη διαχείριση δομημένων δεδομένων, ειδικά σε μεγάλες βάσεις δεδομένων. Δεδομένου ότι η SQL είναι μια βασική δεξιότητα, είναι ευτυχές που η δηλωτική γλώσσα της είναι αρκετά ευανάγνωστη και διαισθητική.

Άλλες γλώσσες προγραμματισμού για την επιστήμη των δεδομένων

Αν και η Python, η SQL και η R είναι σίγουρα οι κορυφαίες γλώσσες προγραμματισμού για τους Επιστήμονες Δεδομένων, ορισμένες από τις άλλες γλώσσες προγραμματισμού που μπορούν να είναι χρήσιμες για τους επαγγελματίες δεδομένων περιλαμβάνουν:

Ιάβα

Ως μία από τις παλαιότερες γλώσσες γενικής χρήσης που χρησιμοποιούν οι Επιστήμονες Δεδομένων, η Java οφείλει τη χρησιμότητά της, τουλάχιστον εν μέρει, στη δημοτικότητά της: πολλές εταιρείες, ειδικά μεγάλες, διεθνείς εταιρείες, χρησιμοποίησαν την Java για να δημιουργήσουν συστήματα υποστήριξης και εφαρμογές για επιτραπέζιους υπολογιστές, κινητά, ή web. Η δεξιότητα με την Java είναι όλο και πιο ελκυστική χάρη στην ικανότητα της Java να ενσωματώνει κώδικα παραγωγής επιστήμης δεδομένων απευθείας σε μια υπάρχουσα βάση δεδομένων. Επίσης, εκτιμάται ιδιαίτερα για την απόδοσή του, την ασφάλεια τύπου και τη φορητότητα μεταξύ των πλατφορμών. Αξίζει να αναφέρουμε ότι η (πραγματικά) εφαρμογή υπολογισμού μεγάλων δεδομένων Hadoop εκτελείται στην εικονική μηχανή Java (JVM) — ένας ακόμη λόγος που η Java είναι απαραίτητη δεξιότητα για τους Επιστήμονες Δεδομένων.

Σκάλες

Φιλικό προς το χρήστη και ευέλικτο, η Scala είναι η ιδανική γλώσσα προγραμματισμού για την αντιμετώπιση μεγάλων όγκων δεδομένων. Συνδυάζοντας αντικειμενοστραφή και λειτουργικό προγραμματισμό, το Scala αποφεύγει σφάλματα σε σύνθετες εφαρμογές με τους στατικούς τύπους του, διευκολύνει την παράλληλη επεξεργασία μεγάλης κλίμακας και, όταν συνδυάζεται με το Apache Spark, παρέχει υπολογιστές συμπλέγματος υψηλής απόδοσης. Σχεδιασμένο για να τρέχει στο JVM, το Scala μπορεί να εκτελέσει οτιδήποτε εκτελεί η Java. Γίνεται ιδιαίτερα δημοφιλές για άτομα που κατασκευάζουν σύνθετους αλγόριθμους ή εκτελούν μηχανική εκμάθηση μεγάλης κλίμακας. Η Scala διαθέτει μια πιο απότομη καμπύλη εκμάθησης από ορισμένες άλλες γλώσσες προγραμματισμού, αλλά η τεράστια βάση χρηστών της αποτελεί απόδειξη της αξίας του να μένει κανείς σε αυτήν.

Τζούλια

Μια πολύ νεότερη γλώσσα προγραμματισμού από τις άλλες σε αυτήν τη λίστα, η Julia έχει ωστόσο εντυπωσιάσει έντονα χάρη στην απλότητα, την αναγνωσιμότητα και την αστραπιαία απόδοσή της. Σχεδιασμένο για αριθμητική ανάλυση και υπολογιστική επιστήμη, η Julia είναι ιδιαίτερα χρήσιμη για την επίλυση σύνθετων μαθηματικών πράξεων, γεγονός που εξηγεί γιατί γίνεται προσάρτημα στον χρηματοπιστωτικό κλάδο. Γίνεται επίσης ευρέως γνωστή ως μια δημοφιλής γλώσσα για την τεχνητή νοημοσύνη, ένας λόγος που πολλές μεγάλες τράπεζες χρησιμοποιούν τώρα τη Julia για ανάλυση κινδύνου. Ωστόσο, επειδή η γλώσσα είναι σχετικά νέα, η Julia δεν διαθέτει την ποικιλία των πακέτων που προσφέρει η R ή η Python—προς το παρόν.

MATLAB

Χρησιμοποιείται ευρέως στη στατιστική ανάλυση, αυτή η ιδιόκτητη γλώσσα αριθμητικών υπολογιστών είναι χρήσιμη για Επιστήμονες Δεδομένων που ασχολούνται με μαθηματικές ανάγκες υψηλού επιπέδου, συμπεριλαμβανομένων των μετασχηματισμών Fourier, της επεξεργασίας σήματος, της επεξεργασίας εικόνας και της άλγεβρας πινάκων. Το MATLAB έχει χρησιμοποιηθεί ευρέως στη βιομηχανία και τον ακαδημαϊκό χώρο χάρη στην έντονη μαθηματική του λειτουργικότητα. Το MATLAB μπορεί επίσης να σας βοηθήσει να μειώσετε τον χρόνο που αφιερώνετε στην προεπεξεργασία δεδομένων και να σας βοηθήσει να βρείτε τα καλύτερα μοντέλα μηχανικής εκμάθησης, ανεξάρτητα από το επίπεδο εξειδίκευσής σας. Διαθέτει επίσης μερικές εξαιρετικές ενσωματωμένες δυνατότητες σχεδίασης, καθιστώντας το ένα πολύτιμο εργαλείο οπτικοποίησης δεδομένων.