Koder dataforskere?

BrainStations Data Scientist karriereguide kan hjælpe dig med at tage de første skridt mod en lukrativ karriere inden for datavidenskab. Læs videre for at få et overblik over, om Data Scientists skal kode, samt hvilke programmeringssprog der er bedst til datavidenskab.

Bliv dataforsker

Tal med en læringsrådgiver for at lære mere om, hvordan vores bootcamps og kurser kan hjælpe dig med at blive dataforsker.

Ved at klikke på Send accepterer du vores Vilkår .

Indsend

Kunne ikke indsende! Vil du opdatere siden og prøve igen?

Lær mere om vores Data Science Bootcamp

Tak skal du have!

Vi kontakter dig snart.

Se Data Science Bootcamp-siden

Med et ord, ja. Data Scientists kode. Det vil sige, at de fleste Data Scientists skal vide, hvordan man koder, selvom det ikke er en daglig opgave. Som det ofte gentagne ordsprog siger, er en dataforsker en person, der er bedre til statistik end nogen softwareingeniør, og bedre til softwareingeniør end nogen statistiker.

Mængden af programmering (også kendt som kodning), de faktisk udfører, afhænger dog af deres rolle og de værktøjer, de bruger. Et par eksempler på de ting, dataforskere kan forvente at programmere:

Analysescripts, normalt i R eller Python, med den hensigt at generere handlingsorienteret indsigt.
Prototyper af digitale produkter. Ved at bruge Python er målet generelt at bevise effektiviteten af et nyt produkt eller en ny funktion, hvilket gør det muligt for en udvikler at bygge det.
Produktionskode. I mindre virksomheder har Data Scientists ofte det fulde ansvar for dette, og skal muligvis gøre brug af Ruby on Rails eller Java (udover de mere almindeligt anvendte datavidenskabssprog) for at opnå dette.

Hvilke programmeringssprog bruger dataforskere?

De mest populære programmeringssprog for dataforskere at bruge er Python, R og SQL.

Lad os se nærmere på, hvordan dataforskere bruger disse programmeringssprog og mere.

Python

Med en håndterbar læringskurve og en række biblioteker, der giver mulighed for næsten uendelige applikationer, er Python det bedste programmeringssprog for de mange dataforskere, der værdsætter dets tilgængelighed, brugervenlighed og alsidighed til generelle formål. Faktisk fandt BrainStations 2019 Digital Skills Survey, at Python var det mest brugte værktøj for dataforskere generelt.

Siden introduktionen i 1991 har Python opbygget et stadigt voksende antal biblioteker dedikeret til at udføre almindelige opgaver, herunder dataforbehandling, analyse, forudsigelser, visualisering og bevaring. I mellemtiden giver Python-biblioteker som Tensorflow, Pandas og Scikit-learn mulighed for mere avanceret maskinlæring eller deep learning-applikationer. Adspurgt om deres præference for Python frem for R, citerede Data Scientists Pythons tendens til at være hurtigere end R og bedre til datamanipulation.

R

Et gratis, open source-programmeringssprog, der blev udgivet i 1995 som en efterkommer af S-programmeringssproget, R tilbyder et førsteklasses udvalg af kvalitets-domænespecifikke pakker til at opfylde næsten enhver statistisk og datavisualiseringsapplikation, som en dataforsker kan have brug for— herunder neurale netværk, ikke-lineær regression, avanceret plotning og meget mere. Dets visualiseringsbibliotek ggplot2 er et kraftfuldt værktøj, og Rs statiske grafik kan gøre det nemmere at producere grafer og matematiske symboler og formler.

Ja, Python har en hastighedsfordel i forhold til R (og R har en stejlere indlæringskurve end den mere tilgængelige Python), men til specifikke statistiske og dataanalyseformål giver Rs store udvalg af skræddersyede pakker det en lille fordel. Det er værd at bemærke, at i modsætning til Python er R ikke et programmeringssprog til generelle formål - det er beregnet til at blive brugt specifikt til statistisk analyse.

SQL

SQL, eller Structured Query Language, har været kernen i lagring og hentning af data i årtier. SQL er et domænespecifikt sprog, der bruges til at administrere data i relationelle databaser – og det er en nødvendighed for dataforskere, som er afhængige af SQL til at opdatere, forespørge, redigere og manipulere databaser og udtrække data. Selvom SQL ikke er så nyttigt som et analytisk værktøj, er det yderst effektivt og afgørende for datahentning. Dette gør SQL til et særligt nyttigt værktøj til at administrere strukturerede data, især i store databaser. Da SQL er en kernefærdighed, er det heldigt, at dets deklarative sprog er ret læsbart og intuitivt.

Andre programmeringssprog for datavidenskab

Selvom Python, SQL og R bestemt er de bedste programmeringssprog for dataforskere, omfatter nogle af de andre programmeringssprog, der kan være nyttige for dataprofessionelle:

Java

Som et af de ældste almene sprog, der bruges af dataforskere, skylder Java sin anvendelighed, i det mindste delvist, sin popularitet: mange virksomheder, især store, internationale virksomheder, brugte Java til at skabe backend-systemer og applikationer til desktop, mobil, eller web. Færdighed med Java bliver mere og mere attraktiv takket være Javas evne til at væve datavidenskabsproduktionskode direkte ind i en eksisterende database. Det er også højt anset for sin ydeevne, typesikkerhed og portabilitet mellem platforme. Det er værd at nævne, at (virkelig) big data-beregningsapplikation Hadoop kører på den virtuelle Java-maskine (JVM) - endnu en grund til, at Java er et must-have-færdighed for dataforskere.

Trappe

Brugervenlig og fleksibel, Scala er det ideelle programmeringssprog til at håndtere store mængder data. Ved at kombinere objektorienteret og funktionel programmering undgår Scala fejl i komplekse applikationer med dens statiske typer, letter parallelbehandling i stor skala, og når den er parret med Apache Spark, leverer den højtydende klyngedatabehandling. Scala er udviklet til at køre på JVM og kan køre alt, hvad Java kører. Det er ved at blive særligt populært for folk, der bygger komplekse algoritmer eller udfører maskinlæring i stor skala. Scala har en stejlere indlæringskurve end nogle andre programmeringssprog, men dens massive brugerbase er et bevis på værdien af at holde fast i det.

Julia

Et meget nyere programmeringssprog end de andre på denne liste, Julia har ikke desto mindre gjort et stærkt indtryk takket være dets enkelhed, læsbarhed og lynhurtige ydeevne. Designet til numerisk analyse og beregningsvidenskab er Julia især nyttig til at løse komplekse matematiske operationer, hvilket forklarer, hvorfor det er ved at blive et fast inventar i den finansielle industri. Det er også ved at blive almindeligt kendt som et populært sprog for kunstig intelligens, en grund til, at mange store banker nu bruger Julia til risikoanalyse. Men fordi sproget er relativt ungt, mangler Julia de mange forskellige pakker, der tilbydes af R eller Python - for nu.

MATLAB

Udbredt i statistisk analyse er dette proprietære numeriske computersprog nyttigt for dataforskere, der beskæftiger sig med matematiske behov på højt niveau, herunder Fourier-transformationer, signalbehandling, billedbehandling og matrixalgebra. MATLAB er blevet meget brugt i industrien og den akademiske verden takket være dets intensive matematiske funktionalitet. MATLAB kan også hjælpe med at skære ned på den tid, der bruges på at forbehandle data og hjælpe dig med at finde de bedste maskinlæringsmodeller, uanset dit ekspertiseniveau. Det har også nogle fantastiske indbyggede plotte-funktioner, hvilket gør det til et værdifuldt datavisualiseringsværktøj.