Kódují datoví vědci?

Kariérní průvodce BrainStation Data Scientist vám může pomoci udělat první kroky k lukrativní kariéře v oblasti datové vědy. Čtěte dále pro přehled o tom, zda Data Scientists potřebují kódovat, a také o tom, které programovací jazyky jsou pro datovou vědu nejlepší.

Staňte se datovým vědcem

Promluvte si s poradcem pro učení a zjistěte více o tom, jak vám naše bootcampy a kurzy mohou pomoci stát se datovým vědcem.



Kliknutím na Odeslat souhlasíte s naším Podmínky .



Předložit

Nepodařilo se odeslat! Obnovit stránku a zkusit to znovu?

Zjistěte více o našem Data Science Bootcampu

Děkuji!

Brzy budeme v kontaktu.



Zobrazit stránku Data Science Bootcamp

Jedním slovem ano. Kód Data Scientists. To znamená, že většina datových vědců musí vědět, jak kódovat, i když to není každodenní úkol. Jak říká často opakované přísloví, datový vědec je někdo, kdo je lepší ve statistikách než kterýkoli softwarový inženýr a lepší v softwarovém inženýrství než kterýkoli statistik.

Množství programování (aka kódování), které ve skutečnosti dělají, však závisí na jejich roli a nástrojích, které používají. Několik příkladů věcí, které mohou datoví vědci očekávat na programování:

  • Analytické skripty, obvykle v R nebo Pythonu, se záměrem generovat užitečné poznatky.
  • Prototypy digitálních produktů. Pomocí Pythonu je obecně cílem prokázat účinnost nového produktu nebo funkce, což umožňuje vývojáři je sestavit.
  • Výrobní kód. V menších společnostech mají za to datoví vědci často plnou odpovědnost a k dosažení tohoto cíle možná budou muset použít Ruby on Rails nebo Java (kromě běžněji používaných jazyků datové vědy).

Jaké programovací jazyky používají datoví vědci?

Nejoblíbenější programovací jazyky, které Data Scientists používají, jsou Python, R a SQL.



Podívejme se blíže na to, jak Data Scientists používají tyto programovací jazyky a další.

Krajta

S ovladatelnou křivkou učení a řadou knihoven, které umožňují téměř nekonečné aplikace, je Python nejlepším programovacím jazykem, který volí mnoho datových vědců, kteří oceňují jeho dostupnost, snadné použití a všestrannost pro všeobecné účely. Průzkum digitálních dovedností BrainStation z roku 2019 ve skutečnosti zjistil, že Python byl pro Data Scientists celkově nejčastěji používaným nástrojem.

Od svého zavedení v roce 1991 Python vybudoval neustále rostoucí počet knihoven, které se věnují provádění běžných úkolů, včetně předzpracování dat, analýzy, predikce, vizualizace a uchovávání. Mezitím knihovny Pythonu jako Tensorflow, Pandas a Scikit-learn umožňují pokročilejší aplikace strojového učení nebo hlubokého učení. Na otázku, zda preferují Python před R, Data Scientists uvedli tendenci Pythonu být rychlejší než R a lepší pro manipulaci s daty.



R

Bezplatný programovací jazyk s otevřeným zdrojovým kódem, který byl vydán v roce 1995 jako potomek programovacího jazyka S, R nabízí špičkovou řadu kvalitních doménově specifických balíčků, které splňují téměř všechny statistické aplikace a aplikace pro vizualizaci dat, které by Data Scientist mohl potřebovat – včetně neuronových sítí, nelineární regrese, pokročilého vykreslování a mnoha dalších. Jeho vizualizační knihovna ggplot2 je výkonný nástroj a statická grafika R může usnadnit vytváření grafů a matematických symbolů a vzorců.

Ano, Python má oproti R výhodu v rychlosti (a R má strmější křivku učení než přístupnější Python), ale pro specifické statistické účely a účely analýzy dat mu poskytuje široká škála balíčků šitých na míru R nepatrnou výhodu. Stojí za zmínku, že na rozdíl od Pythonu R není univerzální programovací jazyk – je určen k použití speciálně pro statistickou analýzu.

SQL

SQL, neboli strukturovaný dotazovací jazyk, je jádrem ukládání a získávání dat po celá desetiletí. SQL je jazyk specifický pro doménu, který se používá pro správu dat v relačních databázích – a je to nezbytná dovednost pro datové vědce, kteří na SQL spoléhají při aktualizaci, dotazování, úpravách a manipulaci s databázemi a extrahování dat. Přestože SQL není tak užitečný jako analytický nástroj, je vysoce efektivní a zásadní pro získávání dat. Díky tomu je SQL obzvláště užitečným nástrojem pro správu strukturovaných dat, zejména ve velkých databázích. Protože SQL je základní dovedností, je štěstí, že jeho deklarativní jazyk je docela čitelný a intuitivní.

Další programovací jazyky pro datovou vědu

Ačkoli Python, SQL a R jsou určitě nejlepší programovací jazyky pro datové vědce, mezi další programovací jazyky, které mohou být užitečné pro datové profesionály, patří:

Jáva

Jako jeden z nejstarších univerzálních jazyků používaných Data Scientists vděčí Java za svou užitečnost, alespoň částečně, své popularitě: mnoho společností, zejména velkých mezinárodních společností, používalo Java k vytváření backendových systémů a aplikací pro stolní počítače, mobilní zařízení, nebo web. Skill with Java je stále atraktivnější díky schopnosti Java vetkat produkční kód datové vědy přímo do existující databáze. Je také vysoce ceněn pro svůj výkon, typovou bezpečnost a přenositelnost mezi platformami. Stojí za zmínku, že (skutečně) aplikace pro výpočet velkých dat Hadoop běží na virtuálním stroji Java (JVM) – což je další důvod, proč je Java pro Data Scientists nezbytnou dovedností.

Schody

Uživatelsky přívětivý a flexibilní jazyk Scala je ideálním programovacím jazykem pro práci s velkými objemy dat. Díky kombinaci objektově orientovaného a funkčního programování se Scala svými statickými typy vyhýbá chybám ve složitých aplikacích, usnadňuje rozsáhlé paralelní zpracování a ve spojení s Apache Spark poskytuje vysoce výkonné clusterové výpočty. Scala, navržená tak, aby běžela na JVM, může spouštět cokoli, co spouští Java. Stává se obzvláště populární pro lidi, kteří vytvářejí složité algoritmy nebo provádějí rozsáhlé strojové učení. Scala se vyznačuje strmější křivkou učení než některé jiné programovací jazyky, ale její masivní uživatelská základna je důkazem toho, že se jí držet.

Julie

Julia, mnohem novější programovací jazyk než ostatní na tomto seznamu, přesto udělala silný dojem díky své jednoduchosti, čitelnosti a bleskově rychlému výkonu. Julia, navržená pro numerickou analýzu a výpočetní vědu, je zvláště užitečná pro řešení složitých matematických operací, což vysvětluje, proč se stává součástí finančního průmyslu. Stává se také široce známým jako populární jazyk pro umělou inteligenci, což je jeden z důvodů, proč mnoho velkých bank nyní používá Julii pro analýzu rizik. Nicméně, protože jazyk je relativně mladý, Julia postrádá rozmanitost balíčků, které nabízí R nebo Python – prozatím.

MATLAB

Tento proprietární numerický výpočetní jazyk, který je široce používán ve statistické analýze, je užitečný pro datové vědce, kteří se zabývají matematickými potřebami na vysoké úrovni, včetně Fourierových transformací, zpracování signálu, zpracování obrazu a maticové algebry. MATLAB se stal široce používaným v průmyslu a akademické sféře díky své intenzivní matematické funkčnosti. MATLAB může také pomoci zkrátit čas strávený předzpracováním dat a pomoci vám najít ty nejlepší modely strojového učení, bez ohledu na úroveň vaší odbornosti. Obsahuje také některé skvělé vestavěné funkce vykreslování, díky čemuž je cenným nástrojem pro vizualizaci dat.

Kategori: Zprávy