不同的数据职位，需要掌握哪些语言

当你有兴趣进入数据世界时，可能很难知道您需要哪种编程语言来满足您的特定兴趣或技能。许多人浪费大量时间精通一种特定的编程语言，因为他们听说它很流行或者他们没有足够的知识。

许多数据科学角色正在被使用，有时可以互换使用。您可能会看到有些人将数据分析师和数据科学家称为具有相同角色，或者数据科学家和机器学习工程师。

同样，这可能是由于招聘人员/员工对不同角色之间的区别缺乏了解，无法引起兴趣或无法雇用可以用一块石头杀死两只鸟的人。

本博客旨在让你快速简单地了解特定数据角色需要或必不可少的编程语言。

流行的数据角色

让我们从定义流行的数据角色开始。

数据分析师- 查看数据并提供解释数据的报告和可视化。

数据科学家- 收集、清理、分析数据，提供报告、可视化和操作数据以执行高级数据分析。

数据工程师- 负责建立和维护组织的数据基础设施，同时确保数据可以进行关键分析并可以执行和生成报告。

机器学习工程师- 负责构建消耗大量数据并能够生成和开发能够学习和做出未来预测的算法的人工智能系统。

研究科学家——在数据方面，他们负责研究、设计和分析来自调查、实验和试验的信息。

顶级编程语言

如果你去谷歌，什么是顶级编程语言——你会看到这些语言的混合，可能还有更多：

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

所以在网上看到这个之后，你可能在想 - 我从这里去哪里？对于我感兴趣的角色，我实际上需要哪一个？

特定数据角色的热门语言

数据分析师

作为数据分析师，您将负责扫描数据、查找有价值的信息并提供报告或可视化。话虽这么说，数据分析师最好的编程语言是 Python 和/或 SQL。

Python - 将允许您分析、操作、清理和可视化数据。
SQL - 将允许您轻松地与数据库进行通信。


数据科学家

作为数据科学家，您可以在各种编程语言之间进行选择。数据科学家使用的最流行的语言是 Python 和 SQL，其次是 R、C++ 和 Java。

R、C++ 和 Java 仍然很流行，但是，Python 和 SQL 非常流行，因为它们具有更简单的编码能力，同时可以产生相同的结果。

Python 拥有更大的开发人员社区，拥有广泛的库、非常简洁的语法和可移植性。这就是数据科学家想要和需要的一切。
SQL 能够存储、检索、管理和操作数据，以及提取性能指标来指导数据科学家的流程。


数据工程师

作为数据工程师，最流行的编程语言是：

Java——它是最古老、最适合数据工程师的语言。数据工程师花费大量时间使用基于 Java 的开源框架 Hadoop。
Python - 帮助数据工程师构建高效的数据管道、编写 ETL 脚本、建立统计模型和执行分析。
SQL - 允许他们对数据建模、提取性能指标并开发可重用的数据结构。


机器学习工程师

作为机器学习工程师，最流行的编程语言是：

Python - 良好的库生态系统、更好的可读性、灵活性、创建良好的可视化、社区支持等。简单的语法和结构对机器学习工程师的生活非常有利。
C++——对于机器学习工程师来说，这也是一种有价值的编程语言，因为它快速可靠，这是机器学习所必需的，并且拥有良好的库源。
Java - 如果您想从事 Web 开发、大数据、云开发和应用程序开发，Java 是您必备的技能。它还具有比 Python 更好的性能。


研究科学家

作为一名研究科学家，您将不会处理后端问题，而是更多地了解数据和团队的发现可以告诉您什么。与 Data Analyst 类似，将使您受益的编程语言是：

Python 是一种通用编程语言，它允许您编写更少的代码行但执行相同的操作
R 是一种统计编程语言，可让您构建统计模型并创建数据可视化
为了简单易行，我创建了上面的图像，让您直观地了解根据您的兴趣领域应该注意什么。

参考上图，它向您展示了特定数据角色需要什么样的编程语言以及在何种程度上。圆圈越大，它对特定数据角色越重要。

根据Stack Overflow 的 2022 年开发人员调查，JavaScript 是最常用的编程语言，而且已经十年了。然而，如果我们谈论用于学习如何编码的编程语言，HTML/CSS、Javascript 和 Python 位居榜首，并且都非常接近平局。


结论

随着数据角色的不断发展，跟上所有变化可能会让人不知所措。在继续学习下一门或学习一项新技能之前，先熟练掌握一门编程语言。一次迈出一步总比一次学习 10 项技能不知所措要好。



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