Linguaggi di programmazione per ruoli specifici dei dati

Programming languages for specific data roles.

Di quale linguaggio di programmazione hai bisogno per un ruolo specifico sui dati?

Quando sei interessato a entrare nel mondo dei dati, può essere difficile sapere quale linguaggio di programmazione devi utilizzare per soddisfare il tuo interesse o la tua abilità specifica. Molte persone perdono molto tempo diventando competenti in un linguaggio di programmazione specifico perché hanno sentito che è molto popolare o non hanno abbastanza conoscenze.

Molti ruoli di scienza dei dati vengono utilizzati e talvolta pubblicizzati in modo intercambiabile. Potresti vedere alcune persone che si riferiscono a un Analista dei dati e a un Data Scientist come aventi lo stesso ruolo, o a un Data Scientist e a un Machine Learning Engineer.

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Di nuovo, questo potrebbe essere dovuto alla mancanza di conoscenza del reclutatore/dipendente sulla distinzione tra i diversi ruoli, per attirare l’interesse o per poter assumere qualcuno in grado di fare due cose con una sola pietra.

Questo blog mira a darti una comprensione rapida e semplice di quali linguaggi di programmazione sono richiesti o essenziali per ruoli di dati specifici.

Ruoli di dati popolari

Cominciamo definendo i ruoli di dati popolari.

Analista dei dati – cerca attraverso i dati e fornisce rapporti e visualizzazioni che spiegano i dati.

Data Scientist – raccoglie, pulisce, analizza i dati, fornisce rapporti, visualizzazioni e manipola i dati per eseguire analisi avanzate dei dati.

Data Engineer – responsabile della configurazione e della manutenzione dell’infrastruttura dati dell’organizzazione, garantendo che i dati possano essere sottoposti a analisi critica e possono eseguire e produrre rapporti.

Machine Learning Engineer – responsabile della costruzione di sistemi AI che consumano grandi quantità di dati e in grado di generare e sviluppare algoritmi in grado di apprendere e fare previsioni future.

Research Scientist – in relazione ai dati, sono responsabili della ricerca, progettazione e analisi delle informazioni provenienti da indagini, esperimenti e prove.

Principali linguaggi di programmazione

Se dovessi cercare su Google, quali sono i principali linguaggi di programmazione, vedresti una miscela di questi e probabilmente anche qualcun altro:

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

Quindi, dopo aver visto questo online, probabilmente stai pensando – da dove devo partire? Quale linguaggio ho effettivamente bisogno per il ruolo a cui sono interessato?

Top Languages for Specific Data Roles

Analista dei dati

Come Analista dei dati, sarai responsabile di esaminare i dati, trovare informazioni preziose e fornire rapporti o visualizzazioni. Detto questo, i migliori linguaggi di programmazione per un Analista dei dati sarebbero Python e/o SQL.

• Python – ti consentirà di analizzare, manipolare, pulire e visualizzare i dati.
• SQL – ti permetterà di comunicare facilmente con i database.

Data Scientist

Come Data Scientist, hai la scelta tra vari linguaggi di programmazione. I linguaggi più popolari utilizzati dai Data Scientist sono Python e SQL, con R, C++ e Java dopo.

R, C++ e Java sono ancora popolari, tuttavia Python e SQL sono molto popolari grazie alle loro capacità di codifica più semplici, producendo gli stessi risultati.

• Python ha una comunità di sviluppatori più ampia, con librerie estese, sintassi molto concisa e portabilità. Questo è tutto ciò che un Data Scientist vuole e ha bisogno.
• SQL ha la capacità di archiviare, recuperare, gestire e manipolare i dati, nonché di estrarre metriche di performance per guidare i Data Scientist nei loro processi.

Data Engineer

Come Data Engineer, i linguaggi di programmazione più popolari sono:

• Java – È il linguaggio più antico e appropriato per un Data Engineer. I Data Engineer trascorrono molto tempo lavorando con il framework open-source basato su Java, Hadoop.
• Python – aiuta i Data Engineer a costruire efficienti pipeline di dati, scrivere script ETL, configurare modelli statistici e eseguire analisi.
• SQL – consente loro di modellare i dati, estrarre metriche di performance e sviluppare strutture dati riutilizzabili.

Machine Learning Engineer

Come ingegnere di Machine Learning, i linguaggi di programmazione più popolari sono:

• Python – buon ecosistema di librerie, migliore leggibilità, flessibilità, crea buone visualizzazioni, supporto della community, ecc. La sintassi e la costruzione semplici sono molto favorevoli nella vita di un ingegnere di Machine Learning.
• C++ – questo è anche un linguaggio di programmazione prezioso per gli ingegneri di Machine Learning in quanto è veloce e affidabile, il che è necessario per il Machine Learning, oltre ad avere una buona fonte di librerie.
• Java – se si vuole lavorare nello sviluppo web, big data, sviluppo cloud e sviluppo di app, Java è indispensabile per le proprie competenze. Inoltre, ha una migliore prestazione rispetto a Python.

Scienziato della ricerca

Come scienziato della ricerca, non ti occuperai di problemi di backend, ma piuttosto di comprendere ciò che i dati e le scoperte del team possono dirti. Similmente all’analista dei dati, i linguaggi di programmazione che ti saranno utili sono:

• Python è un linguaggio di programmazione generale, che ti consente di scrivere meno righe di codice ma di eseguire le stesse operazioni
• R è un linguaggio di programmazione statistico, che consente di costruire modelli statistici e creare visualizzazioni dei dati

Per renderlo facile e semplice, ho creato l’immagine sopra per darti una comprensione visiva di ciò che dovresti cercare in base alla tua area di interesse.

Riferendosi all’immagine sopra, mostra quale tipo di linguaggio di programmazione hai bisogno per un ruolo di dati specifico e in che misura. Più grande è il cerchio, più essenziale è per quel ruolo di dati specifico.

Secondo l’indagine sui Developer di Stack Overflow del 2022, JavaScript è il linguaggio di programmazione più utilizzato, e lo è stato per dieci anni. Tuttavia, se parliamo di linguaggi di programmazione utilizzati per imparare a programmare, HTML/CSS, Javascript e Python sono in cima e sono tutti molto vicini a pareggiare.

Conclusione

Dato che i ruoli dei dati sono in continua evoluzione, può essere travolgente tenersi al passo con tutti i cambiamenti. Imparare un linguaggio di programmazione a un livello competente prima di passare al successivo o di imparare una nuova competenza. È meglio fare un passo alla volta anziché essere sopraffatti cercando di imparare 10 competenze contemporaneamente.

Dopo aver deciso il tuo linguaggio di programmazione in base alla tua area di interesse, il passo successivo è diventare competente in esso.

Ci sono risorse disponibili per aiutare con lo studio, devi solo conoscere quelle giuste. Di seguito sono presenti una varietà di link che possono esserti utili

• Top Data Analyst Certification Courses for 2022
• The Complete Data Science Study Roadmap
• The Complete Machine Learning Study Roadmap
• The Complete Data Engineering Study Roadmap

Nisha Arya è una scienziata dei dati, una scrittrice tecnica freelance e una community manager presso Nisoo. È particolarmente interessata a fornire consigli di carriera o tutorial sulla scienza dei dati e conoscenze teoriche sulla scienza dei dati. Desidera anche esplorare i diversi modi in cui l’intelligenza artificiale può beneficiare della longevità della vita umana. Una apprendista appassionata, che cerca di ampliare le sue conoscenze tecniche e le sue competenze di scrittura, aiutando nel frattempo a guidare gli altri.