Hvorfor Python overgår R og SQL innen datavitenskap

Video: Hvordan starte en datavitenskapskarriere Datavitenskap er en av de hotteste karrierer innen teknologi. TechRepublic's Alison DeNisco hvorfor det er så stor etterspørsel etter analyseeksperter, ferdighetene du trenger for å komme i gang og skulle starte din karriere.

Når feltet for datavitenskap eksploderer, bruker datapersonell i økende grad programmeringsspråk Python for å få gjort arbeid, over andre verktøy som R og SQL, ifølge Harnhams US Data & Analytics Salary Guide 2019, utgitt denne uken.

Mer om Big Data

  • Datahåndtering: Et jukseark
  • Hvordan integrere robotprosessautomatisering i big data-prosjekter
  • Programmereren Hadley Wickham utpeker mangfoldet av R-samfunnet
  • Hvordan velge riktige dataanalyseverktøy: 5 trinn

Med flere fagpersoner som kommer inn på feltet, beveger datavitenskapen industrien seg fra tradisjonelle "kjerne" dataforskere mot de med mer spesialiserte kompetansesett, heter det i rapporten. Og i et aktivt marked kan kandidater ofte være selektive når det gjelder jobbene de tar. Data forskere beveger seg mellom roller raskere enn fagpersoner i noen annen del av teknologibransjen, i gjennomsnitt mindre enn to år i hver stilling, fant rapporten.

Python spiser verden: Hvordan en utviklerens sideprosjekt ble det hotteste programmeringsspråket på planeten (cover story PDF)

Når det gjelder verktøy, er en vanlig debatt i datavitenskapens område om Python eller R er et bedre programmeringsspråk for dataarbeid. Mens begge språkene har fordeler og ulemper, velger Harnham-rapporten en vinner, i hvert fall med tanke på popularitet: Python.

Data forskere bruker følgende fem verktøy oftest, ifølge rapporten:

  1. Python
  2. R
  3. tensorflow
  4. Amazon Web Services (AWS)
  5. SQL

Python overgikk også R og SQL, når det gjelder data- og analysebransjen som helhet, fant rapporten.

Sam Brown, administrerende konsulent i Harnham, skrev i rapporten: "Vi ser en økning i hva virksomheter forventer av potensielle ansatte, med muligheten til å bidra på mer enn en måte å bli en nesten-nødvendighet. "Dette kan være muligheten til å kode på mer enn ett språk, erfaring med å konvertere forskning til produksjonskode eller bare en grad av kommersiell skarpsindighet. Det har også vært en kraftig økning i etterspørselen etter Python-basert Deep Learning-erfaring, så kjent med verktøy som TensorFlow, Caffe og Torch blir stadig mer attraktive for Hiring Managers. "

Python er mer elegant enn R, og vinner frem når det gjelder maskinlæringsarbeid, språkenhet og koblede datastrukturer, ifølge et innlegg som sammenligner de to språkene fra Norm Matloff, professor i informatikk ved University of California Davis. Imidlertid tilbyr R flere fordeler også, inkludert en enklere læringskurve, statistisk korrekthet og objektorientering, skrev Matloff. Til syvende og sist er begge språk nyttige verktøy for datavitenskapelig arbeid.

For mer, sjekk ut Hvordan bli en dataforsker: Et jukseark på TechRepublic.

Data, Analytics og AI Nyhetsbrev

Få eksperttips for å mestre grunnleggende grunnleggende analyser av data, og følg med på den siste utviklingen innen kunstig intelligens. Leveres mandager

Registrer deg i dag

Se også

  • Hvordan bli en dataforsker: Et jukseark (TechRepublic)

  • 60 måter å få mest mulig ut av big data-initiativene dine (gratis PDF) (TechRepublic)

  • Funksjonssammenligning: Dataanalyseprogramvare og tjenester (Tech Pro Research)

  • Volum, hastighet og variasjon: Forstå de tre V-ene for store data (ZDNet)

  • Beste skytjenester for små bedrifter (CNET)

  • Big data: Mer må-lese dekning (TechRepublic på Flipboard)

Bilde: iStockphoto / oatawa

© Copyright 2021 | pepebotifarra.com