特定のデータロールに適したプログラミング言語

Programming language suitable for specific data roles.

データの世界に入ることに興味を持った場合、自分の特定の関心やスキルに合わせたプログラミング言語が必要なのかどうかを知ることは難しい場合があります。多くの人々は、非常に人気があると聞いたり、十分な知識がないために特定のプログラミング言語を習得するために多くの時間を浪費してしまいます。

多くのデータサイエンスの役割は、同じものとして使用され、時には交換可能に宣伝されています。データアナリストとデータサイエンティストを同じ役割として参照している人々を見るかもしれません。また、データサイエンティストと機械学習エンジニアを同じものとして参照している場合もあります。

再び、これは募集担当者/従業員が異なる役割の区別に関する知識不足に起因する場合があります。または、興味を引くために、または一つの石で二つの鳥を殺せる人を雇うことができるようにするために。

このブログは、特定のデータロールに必要または必須なプログラミング言語を簡単に理解できるようにすることを目的としています。

トッププログラミング言語

トッププログラミング言語は以下のものがあります:

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

オンラインでこれを見た後、あなたはおそらくここからどこに行けばよいのか、実際にはどの役割に必要なのかと思っているでしょう。

特定のデータの役割のトップ言語

データアナリスト

データアナリストとして、データをスキャンし、貴重な情報を見つけてレポートまたは可視化を提供する責任があります。これを考えると、データアナリストにとって最適なプログラミング言語はPythonと/またはSQLです。

Python – データを分析、操作、クリーンアップ、および可視化することができます。
SQL – データベースと簡単に通信できます。

データサイエンティスト

データサイエンティストとして、いくつかのプログラミング言語から選択することができます。データサイエンティストが使用する最も人気のある言語はPythonとSQLであり、その後にR、C++、およびJavaが続きます。

R、C++、およびJavaはまだ人気がありますが、PythonとSQLは、同じ結果を出しながらより簡単なコーディング能力を持っているため非常に人気があります。

Pythonにはより大きな開発者コミュニティ、広範なライブラリ、非常に簡潔な構文、移植性があります。これはデータサイエンティストが必要とするすべてです。
SQLは、データを格納、取得、管理、操作し、パフォーマンスメトリックを抽出して、データサイエンティストを彼らのプロセスで指導することができます。

データエンジニア

データエンジニアとして、最も人気のあるプログラミング言語は以下の通りです:

Java – データエンジニアに最も古く、最も適切な言語です。データエンジニアは、javaベースのオープンソースフレームワークであるHadoopを使用して多くの時間を費やします。
Python – データエンジニアが効率的なデータパイプラインを構築し、ETLスクリプトを書き、統計モデルを設定し、分析を実行するのに役立ちます。
SQL – データをモデル化し、パフォーマンスメトリックを抽出し、再利用可能なデータ構造を開発することができます。

機械学習エンジニア

機械学習エンジニアとして、最も人気のあるプログラミング言語は次のとおりです:

Python – 良いライブラリエコシステム、より良い可読性、柔軟性、優れた可視化、コミュニティサポートなど。シンプルな構文と構成は、機械学習エンジニアの生活で高く評価されています。
C++ – これも機械学習エンジニアにとって貴重なプログラミング言語であり、高速かつ信頼性があります。これは機械学習に必要であり、良いライブラリソースを持っています。
Java – Web開発、ビッグデータ、クラウド開発、アプリ開発で働きたい場合は、Javaはあなたのスキルセットに必要不可欠です。Pythonよりもパフォーマンスが良いです。

研究科学者

研究科学者としては、バックエンドの問題に対処するのではなく、データとチームの調査結果が何を伝えているかを理解することがより重要です。データアナリストと同様に、あなたに役立つプログラミング言語は次のとおりです:

Pythonは汎用のプログラミング言語であり、コードの行数を減らして同じ操作を実行できます
Rは統計プログラミング言語であり、統計モデルを構築し、データの可視化を作成できます。

簡単でわかりやすくするために、上記の画像を作成して、あなたが興味を持つ分野に応じて何を探すべきかを視覚的に理解できるようにしました。

上の画像を参照すると、特定のデータロールに必要なプログラミング言語がわかります。円が大きいほど、その特定のデータロールにとってより重要です。

Stack Overflowの2022年開発者調査によると、JavaScriptが最も使用されているプログラミング言語であり、それは10年間そうでした。ただし、コーディングの学習に使用されるプログラミング言語について話す場合、HTML/CSS、Javascript、Pythonがトップであり、どれも非常に近いです。

結論

データロールは常に発展しているため、すべての変更に追いつくのは圧倒的です。次のスキルを学ぶ前に、プログラミング言語を熟練レベルで習得することをお勧めします。10のスキルを一度に学ぼうとするのではなく、一度に一歩ずつ進む方が良いです。

興味のある分野に基づいてプログラミング言語を決定したら、次のステップはそれを習得することです。

学習に役立つリソースがすぐに利用可能です。以下はあなたが利益を得ることができるさまざまなリンクです。

2022年のトップデータアナリスト認定コース
完全なデータサイエンス学習ロードマップ
完全な機械学習学習ロードマップ
完全なデータエンジニアリング学習ロードマップ

Nisha Aryaは、データサイエンティスト、フリーランスの技術ライター、VoAGIのコミュニティマネージャーです。彼女は特に、データサイエンスのキャリアアドバイスやチュートリアル、データサイエンスの理論的な知識を提供することに興味があります。また、人工知能が/人間の寿命の長期化にどのように役立つかを探求したいと思っています。広く学び、他の人を指導することで、彼女のテック知識とライティングスキルを広げることを熱望しています。

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