Языки в Data Science: что выбрать и сколько зарабатывают разработчики

Содержание:

• Python: без сомнений и упрека
• Julia: молодой, но удалой
• Scala
• R: наука, медицина и статистика
• SQL: базы данных — основа
• Какое направление выбрать в Data Science
• Сколько зарабатывают в Data Science
• Вместо заключения

Data Science изучает информацию, как она есть. Наука о данных объединяет ученых сразу нескольких направлений:

• статистики,
• математики,
• анализа данных,
• программирования.

Инструментом для разработчиков и аналитиков в этой области стали языки программирования.

Благодаря правильно подобранным инструментам исследователи обрабатывают и анализируют массивы информации любого объема, могут представить их в понятной визуальной форме, а при необходимости — создавать модели машинного обучения.

В этом материале рассмотрим популярные языки программирования в Data Science, особенности и области применения, а также преимущества для выполнения конкретных задач.

Python: без сомнений и упрека

Python зарекомендовал себя как основной язык в области Data Science благодаря своей логике и очевидности кода. Для решения типовых задач и облегчения труда разработчиков есть библиотеки:

• atplotlMib и Seaborn — визуализация обрабатываемой информации,
• Scikit-learn — машинное обучение,
• NumPy — отвечает за работу с многомерными массивами и матрицами, 
• Pandas — обрабатывает и анализирует информацию исследователя.

Преимущества

• Синтаксис и читаемость кода. У Python интуитивно понятный синтаксис, поэтому освоить его можно уже через 4-6 месяцев после начала обучения. Именно поэтому его чаще всего выбирают новички. В Data Science, где программисты и аналитики часто работают в междисциплинарных командах, очень важна возможность быстро понимать код друг друга, поэтому и осваивать самые распространенные языки приходится так или иначе почти всем разработчикам.
• Обширная экосистема библиотек. Эти инструменты упрощают обработку данных, визуализацию и построение моделей. А значит, разработчик может. сосредоточиться на решении задач, а не на технических деталях.
• Гибкость. Благодаря многогранности язык применяется от веб-разработки до автоматизации задач. По этой причине разработчики, работающие с данными, могут использовать навыки в различных контекстах.

Однако есть и узкое место. У языка есть проблемы с многопоточностью: Python использует Global Interpreter Lock (GIL), который ограничивает выполнение потоков в одном процессе. Это может стать узким местом при разработке многопоточных приложений, в том числе в задачах, требующих производительности и параллелизма.

Области применения

Python подходит как для анализа данных, так и для разработки сложных моделей машинного обучения. Применяют в различных сферах: от финансов до медицины и маркетинга.

Сообщество и поддержка

Python объединяет сотни тысяч разработчиков по всему миру. Сообщество постоянно разрабатывает новые библиотеки и инструменты. Это позволяет быстро находить решения для возникающих задач и получать помощь, когда она нужна.

Также на многочисленных форумах и в Telegram-группах можно спросить совета. Почти наверняка в сообществе уже есть человек, который в прошлом решил вашу задачу, и захочет поделиться. Проще спросить, чем много часов биться над поиском решения самостоятельно. 

Julia: молодой, но удалой

Julia — это язык программирования, который стремительно набирает популярность благодаря производительности. Сочетает доступность и логику освоения Python и скорость C. 

Преимущества

• Скорость выполнения. Julia разработан с учетом достаточной производительности языка, что позволяет ему конкурировать с C и Fortran. Это особенно полезно для обработки больших объемов данных и выполнения сложных вычислений, что делает язык применимым для задач Data Science.
• Логика и доступность синтаксиса. Язык имеет интуитивно понятный синтаксис, поэтому его просто учить и использовать. Он позволяет быстро разрабатывать и тестировать модели, а также легко делиться кодом с коллегами.
• Поддержка параллельных вычислений. Он позволяет справляться с поставленными задачами в заданные сроки.
• Легкость интеграции с другими языками. Julia легко интегрируется с Python, R и C, что позволяет использовать существующие библиотеки и инструменты из других экосистем. Когда в Data Science нужно работать в смешанных средах, это важно.
• Экосистема библиотек. У Julia есть десятки пакетов, специально разработанных для Data Science, включая библиотеки для машинного обучения (например, Flux.jl), статистики и визуализации данных (например, Gadfly.jl). Позволяет быстро находить нужные инструменты и интегрировать их в проекты.

Область применения

Julia часто используется в научных вычислениях и численных задачах. Он подходит для задач, требующих производительности и ресурсов: обработки больших объемов данных и моделирования.

Сообщество и поддержка

Хотя сообщество Julia еще не так велико, как у Python или R, оно активно развивается. Написаны библиотеки DataFrames.jl и Plots.jl, которые делают язык более привлекательным для разработчиков в области Data Science.

Scala

Scala — это язык программирования, который работает на платформе Java и часто используется в сочетании с Apache Spark, одной из самых популярных технологий для обработки больших объемов данных.

Преимущества

• Поддержка функционального программирования.
• Интеграция с Java.
• Заданная производительность при обработке больших объемов данных.

Области применения

Scala подходит для работы с большими данными и потоковой обработкой. Применяется разработчиками в компаниях, работающих с большими объемами информации, например, Netflix и Twitter.

R: наука, медицина и статистика

R был разработан специально для статистического анализа и визуализации данных. Его возможности по созданию отчетов и визуализаций делают его популярным выбором среди исследователей, стремящихся представить открытия в понятной и наглядной форме. Программисты используют множество пакетов,:

• ggplot2 — создания графиков и визуализация,
• dplyr — манипуляции данными,
• caret — машинное обучение.

Преимущества

• Набор библиотек и пакетов. Разнообразие дает разработчику выбор между инструментами для решения конкретной задачи.
• Гибкость. R дает возможность интеграции с другими языками программирования, такими как C++, Python и SQL, что делает его подходящим в многоязыковых проектах.
• Активное сообщество. Непрерывно развивает библиотеки, обеспечивая разработчиков готовыми решениями. Это сильно помогает выполнять типовые задачи.

Области применения

R часто используется в академических кругах и научных исследованиях. Он подходит для сложной статистической обработки данных, что делает его популярным среди статистиков и исследователей. Часто применяется в обсервационных изысканиях при анализе десятков исследований на заданную тему для поиска закономерностей.

Сообщество и поддержка

Сообщество R активно делится знаниями через различные ресурсы, включая CRAN (Comprehensive R Archive Network) и множество онлайн-курсов. Однако по сравнению с Python, сообщество R меньше, поэтому искать решения некоторых задач разработчикам сложнее.

При достаточном уровне знания английского языка чаще всего можно найти поддержку на одном из профильных форумов.

SQL: базы данных — основа

SQL (Structured Query Language) — язык для работы с реляционными базами данных. Дает возможно извлекать, обновлять и управлять данными. 

Преимущества

• Доступность в использовании. Много обучающих материалов, десятки тысяч инструкций и готовых решений на разные случаи жизни разработчика уже есть в сети.
• Скорость обработки запросов. При грамотном запросе к БД ответ приходит незамедлительно, несмотря на объем обрабатываемых данных.
• Работа с большими объемами данных.  
• Стандартизация является образцом для работы с реляционными базами данных, что делает его универсальным инструментом для взаимодействия с различными системами управления базами данных (СУБД),
• Многолетний опыт развития. Развитое сообщество, документация и сотни томов обучающей литературы — все это существует не первый год и доступно тем, кто только начинает знакомство с SQL. 

Области применения

SQL применяется разработчиками в Data Science для извлечения данных из баз. При этом аналитики и программисты вынуждены освоить системы управления базами данных (СУБД), в том числе MySQL, PostgreSQL и Microsoft SQL Server.

Какое направление выбрать в Data Science

При выборе языка программирования для Data Science важно учитывать конкретные задачи и требования проекта.

Например:

• если акцент делается на визуализацию данных и статистический анализ, то R может быть предпочтительным выбором,
• для разработки сложных моделей машинного обучения лучше подойдет Python,
• если работа идет с большими объемами данных, стоит рассмотреть Scala или Julia.

Сколько зарабатывают в Data Science

Согласно данным HH.kz, начинающий Data Scientist в Казахстане может рассчитывать на зарплату в 400 000 тенге, а вот зарплата Senior Data Engineer уже начинается от 3 000 000 тенге. На такие деньги можно рассчитывать, имея трехлетний опыт работы.

Заработки программистов в Data Science варьируются в зависимости от выбранного языка программирования, а также от уровня опыта, региона и специфики компании и задач. Наиболее популярными языками в этой сфере являются Python, R и SQL, поэтому рассмотрим, сколько работодатели готовы предложить начинающим и опытным разработчикам в зависимости от выбранного направления.

Начинающие специалисты Python могут рассчитывать на зарплату в диапазоне 300 000-700 000 тенге в месяц, в то время как опытные разработчики могут зарабатывать от 1 100 000 тенге и выше.

R, хотя и менее распространен, часто используется для статистического анализа и визуализации данных. Специалисты с опытом работы на R могут получать от 1 100 000 тенге.

Разработчики, владеющие SQL, могут рассчитывать на зарплату от 900 000 тенге, особенно если они работают с большими данными и облачными технологиями.

Вместо заключения

Языки программирования играют первую скрипку в Data Science. Каждый наделен особенностями, что очерчивает и области применения.

Python остается лидером благодаря универсальности и доступности использования, тогда как R продолжает быть востребованным инструментом для статистов и ученых, осуществляющих широкомасштабные исследования.

SQL незаменим для работы с базами данных, а Julia и Scala предлагают новые возможности для высокопроизводительных вычислений и обработки больших данных.

Выбор языка программирования продиктован спецификой задач, требований проекта и личных предпочтений разработчиков. Навыки с несколькими языками могут могут дать больше возможностей аналитику информации и улучшить качество работы с массивами данных. 

Также нельзя забывать о необходимости непрерывного углубления знаний. Чем выше скилл работы с языком, тем проще справляться с решением поставленной задачи.