Afbeelding door auteur
 

Als u geïnteresseerd bent in de wereld van data, kan het moeilijk zijn om te weten welke programmeertaal u nodig heeft om tegemoet te komen aan uw specifieke interesse of vaardigheid. Veel mensen verspillen veel tijd aan het beheersen van een specifieke programmeertaal omdat ze hebben gehoord dat deze erg populair is of omdat ze er niet genoeg kennis van hebben. 

Veel data science-rollen worden gebruikt en soms door elkaar geadverteerd. Mogelijk ziet u dat sommige mensen verwijzen naar een data-analist en een datawetenschapper die dezelfde rol hebben, of een datawetenschapper en een machine learning-ingenieur. 

Nogmaals, dit kan te wijten zijn aan het feit dat de recruiter/werknemer een gebrek aan kennis heeft over het onderscheid tussen de verschillende rollen, om interesse te wekken of iemand in dienst kan nemen die twee vliegen in één klap kan slaan. 

Deze blog is bedoeld om u snel en eenvoudig inzicht te geven in welke programmeertalen vereist of essentieel zijn voor specifieke gegevensrollen. 

Laten we beginnen met het definiëren van de populaire gegevensrollen.

Data Analyst – gegevens doorzoeken en rapporten en visualisaties leveren die de gegevens verklaren.

Gegevens Scientist – verzamelt, reinigt, analyseert data, levert rapportages, visualisaties en manipuleert data om geavanceerde data-analyse uit te voeren. 

Data Engineer – verantwoordelijk voor het opzetten en onderhouden van de data-infrastructuur van de organisatie, waarbij ervoor wordt gezorgd dat de data kritische analyses kunnen ondergaan en rapportages kunnen uitvoeren en produceren. 

Machine Learning Engineer – verantwoordelijk voor het bouwen van AI-systemen die grote hoeveelheden gegevens verbruiken en algoritmen kunnen genereren en ontwikkelen die in staat zijn om te leren en toekomstige voorspellingen te doen. 

Research Scientist – met betrekking tot gegevens zijn ze verantwoordelijk voor het onderzoeken, ontwerpen en analyseren van informatie uit onderzoeken, experimenten en proeven.

Als je naar Google zou gaan, wat zijn dan de beste programmeertalen – je zult een combinatie hiervan zien, en waarschijnlijk nog een paar:

• Javascript
• Python
• Go
• Java
• Kotlin
• PHP
• C#
• Swift
• R
• Ruby
• C en C ++
• matlab
• SQL

Dus nadat je dit online hebt gezien, denk je waarschijnlijk: waar moet ik heen vanaf hier? Welke heb ik eigenlijk nodig voor de functie waarin ik geïnteresseerd ben? 

Data Analyst

Als Data Analist ben je verantwoordelijk voor het doorzoeken van de data, het vinden van waardevolle informatie en het aanleveren van rapportages of visualisaties. Met dit gezegd zijnde, zijn Python en/of SQL de beste programmeertalen voor een data-analist. 

• Python - stelt u in staat gegevens te analyseren, manipuleren, opschonen en visualiseren.
• SQL – stelt u in staat om gemakkelijk met de databases te communiceren.

Gegevens Scientist

Als Data Scientist heb je de keuze uit verschillende programmeertalen. De meest populaire talen die door datawetenschappers worden gebruikt, zijn Python en SQL, gevolgd door R, C++ en Java. 

R, C++ en Java zijn nog steeds populair, maar Python en SQL zijn erg populair vanwege hun eenvoudigere codeermogelijkheden terwijl ze dezelfde resultaten opleveren. 

• Python heeft een grotere gemeenschap van ontwikkelaars, met uitgebreide bibliotheken, zeer beknopte syntaxis en overdraagbaarheid. Dit is alles wat een datawetenschapper wil en nodig heeft. 
• SQL heeft de mogelijkheid om gegevens op te slaan, op te halen, te beheren en te manipuleren, en om prestatiestatistieken te extraheren om datawetenschappers te begeleiden bij hun processen. 

Data Engineer

Als Data Engineer zijn de meest populaire programmeertalen:

• Java – Het is de oudste en meest geschikte taal voor een Data Engineer. Data Engineers besteden veel tijd aan het werken met het op Java gebaseerde open-source framework Hadoop. 
• Python – helpt data-engineers bij het bouwen van efficiënte datapijplijnen, het schrijven van ETL-scripts, het opzetten van statistische modellen en het uitvoeren van analyses.
• SQL – stelt hen in staat gegevens te modelleren, prestatiestatistieken te extraheren en herbruikbare gegevensstructuren te ontwikkelen.

Machine Learning Engineer

Als Machine Learning Engineer zijn de meest populaire programmeertalen:

• Python – goed bibliotheekecosysteem, betere leesbaarheid, flexibiliteit, creëert goede visualisaties, community-ondersteuning, enz. Eenvoudige syntaxis en constructie zijn zeer gunstig in het leven van een Machine Learning Engineer. 
• C ++ - dit is ook een waardevolle programmeertaal voor machine learning-ingenieurs, omdat het snel en betrouwbaar is, wat nodig is voor machine learning, en omdat het een goede bibliotheekbron heeft. 
• Java - als u wilt werken in webontwikkeling, big data, cloudontwikkeling en app-ontwikkeling, is Java noodzakelijk voor uw vaardigheden. Het heeft ook betere prestaties dan Python.

Research Scientist

Als onderzoekswetenschapper heb je niet te maken met backend-problemen, maar meer met het begrijpen van wat de gegevens en de bevindingen van het team je kunnen vertellen. Net als bij Data Analyst zijn de programmeertalen die u ten goede zullen komen:

• Python is een programmeertaal voor algemeen gebruik, waarmee u minder regels code hoeft te schrijven maar dezelfde bewerkingen kunt uitvoeren
• R is een statistische programmeertaal waarmee je statistische modellen kunt bouwen en datavisualisaties kunt maken

Om het gemakkelijk en eenvoudig te maken, heb ik de bovenstaande afbeelding gemaakt om u een visueel begrip te geven van waar u op moet letten, afhankelijk van uw interessegebied. 

Verwijzend naar de afbeelding hierboven, laat het zien wat voor soort programmeertaal je nodig hebt voor een specifieke datarol en in welke mate. Hoe groter de cirkel, hoe essentiëler deze is voor die specifieke gegevensrol. 

Think Stack Overflow's 2022-ontwikkelaarsenquête, JavaScript is de meest gebruikte programmeertaal, en dat is al tien jaar zo. Als we het echter hebben over programmeertalen die worden gebruikt om te leren coderen, staan ​​HTML/CSS, Javascript en Python bovenaan en zijn ze allemaal heel dicht bij koppelverkoop. 

Aangezien datarollen zich voortdurend ontwikkelen, kan het overweldigend zijn om alle veranderingen bij te houden. Leer een programmeertaal op een bekwaam niveau voordat je doorgaat naar de volgende of een nieuwe vaardigheid leert. Het is beter stap voor stap te doen dan overweldigd te raken door tien vaardigheden tegelijk te leren. 

Zodra u uw programmeertaal hebt bepaald op basis van uw interessegebied, is de volgende stap om er bekwaam in te worden.

Er zijn direct beschikbare bronnen om te helpen met je studie, je moet alleen de juiste kennen. Hieronder vindt u een aantal links waarvan u kunt profiteren

 
 
Nisha Arja is een datawetenschapper, freelance technisch schrijver en communitymanager bij KDnuggets. Ze is met name geïnteresseerd in het geven van loopbaanadvies of tutorials over Data Science en op theorie gebaseerde kennis rond Data Science. Ze wil ook de verschillende manieren onderzoeken waarop kunstmatige intelligentie de levensduur van de mens ten goede komt/kan komen. Een enthousiaste leerling, die haar technische kennis en schrijfvaardigheid wil verbreden, terwijl ze anderen helpt te begeleiden.
 

• Door SEO aangedreven content en PR-distributie. Word vandaag nog versterkt.
• PlatoAiStream. Web3 gegevensintelligentie. Kennis versterkt. Toegang hier.
• De toekomst slaan met Adryenn Ashley. Toegang hier.
• Koop en verkoop aandelen in PRE-IPO-bedrijven met PREIPO®. Toegang hier.
• Bron: 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