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Recentemente, passei muito tempo entrevistando muitas pequenas e médias empresas, cientistas de dados, analistas de negócios, líderes e clientes, programadores, entusiastas de dados e especialistas de diferentes áreas ao redor do mundo para compilar uma lista dessas tecnologias. Este campo permanece por muito tempo.
Programação em linguagem R
Cientistas de dados gostam de R por muitos motivos. Embora tenha uma sintaxe simples, é muito poderoso para lidar com várias tarefas complexas orientadas a dados, seleção de ferramentas estatísticas e bibliotecas de funções massivas, e é fácil de instalar. Ele complementa o ggplot2 (com base na gramática de imagens) para criar um painel refrescante. O Shiny facilita a construção de painéis interativos.
Pitão
Python é uma linguagem de programação orientada a objetos madura. Além da ciência de dados regular, também é usada especificamente para aprendizado profundo, desenvolvimento da Web e desenvolvimento de software. Estruturas de desenvolvimento como Django e Flask podem construir melhores aplicativos da web com mais facilidade e menos código.
Eu investiguei as escolhas dos usuários de Python e R em profundidade e testei se eles estariam dispostos a mudar para outras linguagens de programação. A seguir estão suas opiniões e respostas breves.
Os cientistas de dados que estudam a programação da linguagem R esperam mais suporte nas áreas de aprendizado profundo e visão computacional. Entre as pessoas com quem me comuniquei, os usuários do R podem usar tidyverse, dplyr e data.table para realizar operações de dados de primeira classe com muita facilidade. Além disso, a maioria dos usuários possui experiência em estatística, ETL, IDE e recursos de processamento de dados e pode realizar processamento de dados complexos com mais rapidez.
Os usuários de Python já ouviram falar do ggplot2 e estão muito impressionados com ele, e esperam que matplotlib e seaborn obtenham o mesmo efeito. Eles acreditam que a complexidade e a velocidade da manipulação de dados podem ser melhoradas. Os usuários de Python têm grandes vantagens em usar theano, TensorFlow e Keras. Algumas das melhores APIs do setor são escritas em Python.
SQL (linguagem de consulta estruturada)
Os dados estão em toda parte. Como extrair facilmente os dados de que precisamos e / ou como interagir com os dados é um grande desafio que enfrentamos hoje.
SQL é uma linguagem de comunicação com bancos de dados. Muitos entrevistados afirmaram que SQL é uma linguagem de programação para manipulação e recuperação de dados que deve ser entendida para fazer interface com vários bancos de dados. Big data também é um tópico interessante, você pode se referir a sparklyr e pyspark. Os usuários de Python e R podem se conectar a vários bancos de dados e se comunicar com tabelas de dados de seus IDEs.
Java
A programação Java tem uma grande base de fãs. No campo do desenvolvimento de software, essa linguagem de programação emergente ainda está quente. Nesta era, as estruturas JavaScript como react.js e Vue.js estão se tornando cada vez mais populares no campo de desenvolvimento web avançado.
Adobe AfterEffects (um software de processamento de gráficos e vídeo da Adobe)
Ao discutir as atividades em torno da data2insights, um diretor sênior de ciência de dados pediu a todos que criassem alguns infográficos interessantes e recuperassem a animação baseada em dados. Ele acredita que, ao transformar dados em informações, muitas informações extremamente interessantes são ignoradas.
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A equipe de liderança sempre confiou nos painéis de dados que criaram e incorporou alguns "concretos" altamente criativos durante a construção. Os "tijolos" são informações valiosas.
Além disso, a ciência de dados usando o Tableau agora é popular entre os especialistas em visualização e tem um grande potencial no campo de business intelligence; o Power BI se integra perfeitamente ao ecossistema de aplicativos existente da Microsoft. Ambos estão inovando constantemente e as perspectivas são brilhantes.
Todas essas são tecnologias com grande potencial de desenvolvimento e durabilidade, e não é uma perda investir em ações.
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