Hình ảnh của Tác giả
Khi bạn quan tâm đến thế giới dữ liệu, có thể khó biết ngôn ngữ lập trình nào bạn cần để phục vụ cho sở thích hoặc kỹ năng cụ thể của bạn. Nhiều người lãng phí rất nhiều thời gian để trở nên thành thạo một ngôn ngữ lập trình cụ thể bởi vì họ nghe nói nó rất phổ biến hoặc họ không có đủ kiến thức.
Rất nhiều vai trò khoa học dữ liệu đang được sử dụng và đôi khi được quảng cáo thay thế cho nhau. Bạn có thể thấy một số người đề cập đến Nhà phân tích dữ liệu và Nhà khoa học dữ liệu có cùng vai trò hoặc Nhà khoa học dữ liệu và Kỹ sư máy học.
Một lần nữa, điều này có thể là do nhà tuyển dụng/nhân viên thiếu kiến thức về sự khác biệt giữa các vai trò khác nhau, để thu hút sự quan tâm hoặc có thể thuê một người một mũi tên trúng hai đích.
Mục đích của blog này là cung cấp cho bạn sự hiểu biết đơn giản và nhanh chóng về những ngôn ngữ lập trình nào được yêu cầu hoặc cần thiết cho các vai trò dữ liệu cụ thể.
Hãy bắt đầu bằng cách xác định vai trò dữ liệu phổ biến.
Chuyên viên phân tích dữ liệu – xem qua dữ liệu và cung cấp các báo cáo cũng như hình ảnh trực quan giải thích dữ liệu.
Nhà khoa học dữ liệu – thu thập, làm sạch, phân tích dữ liệu, cung cấp báo cáo, trực quan hóa và thao tác dữ liệu để thực hiện phân tích dữ liệu nâng cao.
Kỹ sư dữ liệu – chịu trách nhiệm thiết lập và duy trì cơ sở hạ tầng dữ liệu của tổ chức, đồng thời đảm bảo rằng dữ liệu có thể trải qua quá trình phân tích quan trọng và có thể thực hiện cũng như tạo báo cáo.
Kỹ sư học máy – chịu trách nhiệm xây dựng các hệ thống AI tiêu thụ lượng lớn dữ liệu và có thể tạo và phát triển các thuật toán có khả năng học hỏi và đưa ra dự đoán trong tương lai.
Nhà khoa học nghiên cứu – liên quan đến dữ liệu, họ chịu trách nhiệm nghiên cứu, thiết kế và phân tích thông tin từ các cuộc điều tra, thí nghiệm và thử nghiệm.
Nếu bạn truy cập Google, ngôn ngữ lập trình hàng đầu là gì – bạn sẽ thấy sự kết hợp của những ngôn ngữ này và có thể là một số ngôn ngữ khác:
- Javascript
- Python
- Go
- Java
- Kotlin
- PHP
- C#
- Nhanh
- R
- hồng ngọc
- C và C ++
- matlab
- SQL
Vì vậy, sau khi nhìn thấy điều này trực tuyến, có lẽ bạn đang nghĩ - tôi phải đi đâu từ đây? Tôi thực sự cần cái nào cho vai trò mà tôi quan tâm?
Chuyên viên phân tích dữ liệu
Với tư cách là Nhà phân tích dữ liệu, bạn sẽ chịu trách nhiệm quét dữ liệu, tìm thông tin có giá trị và cung cấp báo cáo hoặc hình ảnh trực quan. Như đã nói, ngôn ngữ lập trình tốt nhất cho Nhà phân tích dữ liệu sẽ là Python và/hoặc SQL.
- Python – sẽ cho phép bạn phân tích, thao tác, làm sạch và trực quan hóa dữ liệu.
- SQL – sẽ cho phép bạn giao tiếp với cơ sở dữ liệu một cách dễ dàng.
Nhà khoa học dữ liệu
Là một Nhà khoa học dữ liệu, bạn có thể lựa chọn giữa các ngôn ngữ lập trình khác nhau. Các ngôn ngữ phổ biến nhất được các Nhà khoa học dữ liệu sử dụng là Python và SQL, sau đó là R, C++ và Java.
R, C++ và Java vẫn phổ biến, tuy nhiên, Python và SQL rất phổ biến do khả năng mã hóa đơn giản hơn trong khi tạo ra kết quả tương tự.
- Python có một cộng đồng nhà phát triển lớn hơn, với các thư viện phong phú, cú pháp rất ngắn gọn và tính di động. Đây là tất cả những gì một Nhà khoa học dữ liệu muốn và cần.
- SQL có khả năng lưu trữ, truy xuất, quản lý và thao tác dữ liệu, cũng như trích xuất các chỉ số hiệu suất để hướng dẫn các Nhà khoa học dữ liệu trong các quy trình của họ.
Kỹ sư dữ liệu
Là một Kỹ sư dữ liệu, các ngôn ngữ lập trình phổ biến nhất là:
- Java – Đây là ngôn ngữ lâu đời nhất và phù hợp nhất cho Kỹ sư dữ liệu. Kỹ sư dữ liệu dành nhiều thời gian làm việc với khung mã nguồn mở dựa trên java, Hadoop.
- Python – giúp Kỹ sư dữ liệu xây dựng đường dẫn dữ liệu hiệu quả, viết tập lệnh ETL, thiết lập mô hình thống kê và thực hiện phân tích.
- SQL – cho phép họ lập mô hình dữ liệu, trích xuất các chỉ số hiệu suất và phát triển cấu trúc dữ liệu có thể tái sử dụng.
Kỹ sư học máy
Là một Kỹ sư máy học, các ngôn ngữ lập trình phổ biến nhất là:
- Python – hệ sinh thái thư viện tốt, khả năng đọc tốt hơn, tính linh hoạt, tạo ra hình ảnh trực quan tốt, hỗ trợ cộng đồng, v.v. Cú pháp và cấu trúc đơn giản rất thuận lợi trong cuộc sống của Kỹ sư Máy học.
- C++ – đây cũng là một ngôn ngữ lập trình có giá trị cho các kỹ sư máy học vì nó nhanh và đáng tin cậy, cần thiết cho máy học, cũng như có một nguồn thư viện tốt.
- Java – nếu bạn muốn làm việc trong lĩnh vực phát triển web, dữ liệu lớn, phát triển đám mây và phát triển ứng dụng, Java là bắt buộc đối với bộ kỹ năng của bạn. Nó cũng có hiệu suất tốt hơn Python.
Nhà khoa học nghiên cứu
Với tư cách là một nhà khoa học nghiên cứu, bạn sẽ không phải giải quyết các vấn đề phụ trợ mà phải hiểu rõ hơn về dữ liệu và phát hiện của nhóm có thể cho bạn biết điều gì. Tương tự như Nhà phân tích dữ liệu, các ngôn ngữ lập trình sẽ có lợi cho bạn là:
- Python là ngôn ngữ lập trình đa năng, cho phép bạn viết ít dòng mã hơn nhưng thực hiện các thao tác giống nhau
- R là ngôn ngữ lập trình thống kê, cho phép bạn xây dựng các mô hình thống kê và tạo trực quan hóa dữ liệu
Để làm cho nó dễ dàng và đơn giản, tôi đã tạo hình ảnh trên để giúp bạn hiểu trực quan về những gì bạn nên tìm kiếm tùy thuộc vào lĩnh vực bạn quan tâm.
Tham khảo hình ảnh trên, nó cho bạn thấy loại ngôn ngữ lập trình nào bạn cần cho một vai trò dữ liệu cụ thể và ở mức độ nào. Vòng tròn càng lớn thì vai trò dữ liệu cụ thể đó càng cần thiết.
Theo Khảo sát dành cho nhà phát triển năm 2022 của Stack Overflow, JavaScript là ngôn ngữ lập trình được sử dụng nhiều nhất và chúng đã tồn tại được mười năm. Tuy nhiên, nếu chúng ta nói về các ngôn ngữ lập trình được sử dụng để học cách viết mã, thì HTML/CSS, Javascript và Python đứng đầu và tất cả đều rất gần.
Vì các vai trò dữ liệu không ngừng phát triển nên việc theo kịp tất cả các thay đổi có thể là quá sức. Học một ngôn ngữ lập trình ở mức thành thạo trước khi bạn chuyển sang ngôn ngữ tiếp theo hoặc học một kỹ năng mới. Thực hiện từng bước một sẽ tốt hơn là bị choáng ngợp khi cố gắng học 10 kỹ năng cùng một lúc.
Khi bạn đã quyết định chọn ngôn ngữ lập trình dựa trên lĩnh vực bạn quan tâm, bước tiếp theo là trở nên thành thạo ngôn ngữ đó.
Có rất nhiều nguồn tài nguyên sẵn có để trợ giúp cho việc học tập của bạn, bạn chỉ cần biết những nguồn tài liệu phù hợp. Dưới đây là một loạt các liên kết mà bạn có thể hưởng lợi từ
Nisha Arya là Nhà khoa học dữ liệu, Nhà văn kỹ thuật tự do và Quản lý cộng đồng tại KDnuggets. Cô ấy đặc biệt quan tâm đến việc cung cấp lời khuyên hoặc hướng dẫn về nghề nghiệp Khoa học dữ liệu và kiến thức dựa trên lý thuyết về Khoa học dữ liệu. Cô ấy cũng mong muốn khám phá những cách khác nhau mà Trí tuệ nhân tạo có thể mang lại lợi ích cho tuổi thọ con người. Một người ham học hỏi, tìm cách mở rộng kiến thức công nghệ và kỹ năng viết của mình, đồng thời giúp hướng dẫn người khác.
- Phân phối nội dung và PR được hỗ trợ bởi SEO. Được khuếch đại ngay hôm nay.
- PlatoAiStream. Thông minh dữ liệu Web3. Kiến thức khuếch đại. Truy cập Tại đây.
- Đúc kết tương lai với Adryenn Ashley. Truy cập Tại đây.
- Mua và bán cổ phần trong các công ty PRE-IPO với PREIPO®. Truy cập Tại đây.
- nguồn: 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
