Միայն Python-ը ձեզ չի աշխատի տվյալների գիտության ոլորտում

Տվյալների գիտությունը ավելին է, քան Python-ը և նրա գրադարանները

Տվյալների գիտության ի հայտ գալուց ի վեր, Python-ի ժողովրդականությունը կտրուկ աճեց մեկ գիշերվա ընթացքում, քանի որ Python-ը դարձավ տվյալների վերլուծության կարևոր գործիք:

Python-ը նման գովասանքի և ուշադրության արժանացավ հիմնականում տվյալների գիտական գրադարանների և օգտագործողների համար հարմար լինելու պատճառով: Սա զարմանալի չէ, քանի որ բարձր մակարդակի ծրագրավորման լեզուն օգտագործում է անգլերենի նման շարահյուսություն:

Մեկ այլ կարևոր գործոն, որը նպաստեց Python-ի ամենուր տարածմանը, այն է, որ այն բաց կոդով ծրագրավորման լեզու է, ինչը նշանակում է, որ այն որևէ ծախս չի պահանջում:

Տվյալների գիտությունը Python-ի հետ համատեղ խոստումնալից արկած է: Այն թույլ է տալիս ծրագրավորողներին լուծել ժամանակակից բիզնես խնդիրները ոլորտներում՝ սկսած առողջապահությունից մինչև արդյունաբերություն:

Տվյալներից ստացված պատկերացումներն ի վերջո օգտագործվում են շուկան դրականորեն առաջ մղելու համար, ինչը հանգեցնում է շահեկան իրավիճակի և՛ բիզնեսի, և՛ շահագրգիռ կողմերի համար:

Տվյալների գիտնականների պահանջարկը մեծացավ, քանի որ բիզնեսները հասկացան, թե որքան անգին է տվյալների գիտությունը: Հետևաբար, տվյալների վրա հիմնված մոտեցումների իրականացում` որոշումների կայացման գործընթացը բարելավելու համար:

Աշխատանք փնտրող համայնքի արձագանքը՝ կապված տվյալների գիտության ոլորտում աշխատատեղերի տարածման հետ, եզակի էր:

Հետաքրքիր է, որ հավաքագրողները դիմումներ են ստանում ոչ միայն համակարգչային գիտության հետ կապված գիտելիքներ ունեցող անձանցից, այլև նրանցից, ովքեր լիովին անծանոթ են ոլորտին, ինչպիսիք են հումանիտար և սոցիալական գիտությունների աստիճանը և ոչ դիպլոմ ունեցողները:

Python-ը բավարա՞ր է տվյալների գիտության համար:

Ճիշտ է, տվյալների գիտության աշխատատեղերը աճեցին: Բայց միևնույն ժամանակ, այս ոլորտում արժանապատիվ դիրք գրավելը մնում է հայտնի մարտահրավեր, հատկապես սկսնակների համար: Դա պայմանավորված է տեսության մեջ տվյալների գիտության և իրական տվյալների գիտության միջև նուրբ տարբերության պատճառով, որը փոխկապակցված է բիզնեսի առօրյայի հետ առնչվող խնդիրների հետ:

Ակադեմիայում մեծ շեշտադրում կա Python-ի վրա՝ կապված տվյալների գիտության հետ: Պրոֆեսորներն ու հրահանգիչները սովորեցնում են, թե ինչպես օգտագործել Python գրադարանները, ինչպիսիք են NumPy-ը, Pandas-ը և Scikit-learn-ը՝ տվյալների իմաստը հասկանալու համար:

Թեև Python-ը միայն բավարար է տվյալների գիտությունը որոշ դեպքերում կիրառելու համար, ցավոք, կորպորատիվ աշխարհում, այն բիզնեսի համար պարզապես գլուխկոտրուկ է, որպեսզի մշակեն իրենց մեծ ծավալի տվյալները:

Python-ի սահմանափակումները և փոխարինողը

Տվյալների արդյունահանումից մինչև մոդելի գնահատում Python-ի անկարողության պատճառները պարզելու համար կարևոր է իմանալ, թե որտեղ են ձեռնարկությունները պահում իրենց տվյալները:

Շատ ընկերությունների համար տվյալները պահվում են սերվերների տվյալների բազաներում: Այս տվյալների բազաները պետք է կառավարվեն միաժամանակ՝ արդյունավետությունն ու տվյալների հասանելիությունն ապահովելու համար:

Ցավոք, այս առաջադրանքը գերազանցում է Python-ի հնարավորությունները, և այստեղ, երբ SQL-ը (Structured Query Language) գալիս է խաղալու: Ահա թե ինչու, հասկանալի է, որ SQL-ն առկա է տվյալների գիտության հետ կապված գրեթե բոլոր աշխատատեղերում: Օրինակ, դերեր որպես տվյալների վերլուծաբան, բիզնես վերլուծաբան և տվյալների գիտնական:

Բացի այդ, վարձու մենեջերները ստուգում են թեկնածուների SQL-ի իմացությունը՝ նախքան տվյալների գիտության խորը վերլուծությունը, ինչպիսիք են մեքենայական ուսուցումը և խորը ուսուցումը:

Պատճառն այն է, որ առանց SQL-ի, նույնիսկ չի կարելի ստանալ անհրաժեշտ տվյալները՝ մշակելու համար։ Այսպիսով, հավաքագրողի տեսանկյունից, SQL-ի փորձը գերազանցում է Python-ին:

SQL ընդդեմ Python

SQL-ը կրկին անգամ ավելի հայտնի է մասնագետների շրջանում, քան Python-ը: 2020 թվականի վերջին StackOverflow հարցման արդյունքները, որն անցկացվել է 47,184 պրոֆեսիոնալ ծրագրավորողի մասնակցությամբ ամենակարևոր կոդավորման լեզուներով, ամփոփվել են հետևյալով.

Ցուցակի վերևում գերակշռել են վեբ մշակման լեզուները, ինչպիսիք են Javascript-ը, HTML/CSS-ը՝ համապատասխանաբար 69,7%, 62,4%: Անմիջապես ներքևում գտնվում է SQL-ը՝ ուժեղ 56,9%-ով։ Այնուհետև 4-րդ հորիզոնականում է Python-ը 41,6%-ով, ինչը մոտավորապես 15%-ով պակաս է SQL-ից:

SQL vs Python. MOOCs

SQL ուսուցանող ինտերնետում առաջարկվող դասընթացների վերաբերյալ հետազոտությունը տվել է հետևյալ մեկնաբանությունները.

Նախ, SQL-ի առցանց դասընթացները քիչ են՝ համեմատած Python-ի հետ: Օրինակ, Edx-ը որոնման տողում «SQL» բառը մուտքագրելիս արտադրում է 31 դասընթաց, ի տարբերություն «Python»-ի, որը տալիս է 94:

Երկրորդ, SQL դասընթացների մակարդակներում բաց կա: Պարզ ասած՝ կամ դասընթացը չափազանց ներածական է, կամ առաջադեմ: Նախկին քերծվածքները SQL-ի մակերեսի վրա, ինչպիսիք են (SELECT, INSERT և UPDATE հարցումներ): Մինչդեռ վերջիններս կարող են ծպտյալ և անհույս թվալ:

Թեև SQL-ը լավ է գնահատվում պրոֆեսիոնալ ծրագրավորողների շրջանում, այն տարօրինակ կերպով թերագնահատված է ինտերնետի ուսուցման շատ հարթակներում: Սա բացասաբար է անդրադառնում ինքնուսույց անհատների վրա և խոչընդոտում նրանց առաջընթացին տվյալների գիտնական դառնալու ուղղությամբ:

SQL արդյունաբերության մեջ

Դեպքերից մեկը, երբ գործում է SQL արդյունաբերության փորձը, հայտնի է որպես «ռասայական պայման»:

Race Condition-ը կրկնվող խնդիր է Հարաբերական տվյալների բազայի կառավարման համակարգերում (RDBMS): Դա տեղի է ունենում, երբ տվյալների բազայում միաժամանակ կատարվում են միլիոնավոր կամ միլիարդավոր գործողություններ:

Դրա օրինակն այն կլինի, երբ սոցիալական մեդիայում գրառումը դառնում է վիրուսային, և միլիոնավոր մարդիկ միաժամանակ շփվում են դրա հետ, ինչը հանգեցնում է տվյալների բազայում փոխկապակցված գործողությունների, ինչը հանգեցնում է սահմանափակումների խախտման և շատ այլ անցանկալի արդյունքների:

Առանց մանրամասների մեջ շատ մտնելու, այս իրավիճակները կարգավորելու այլ հնարավոր լուծումներից մեկը «կողպեքներ» օգտագործելն է: Իհարկե, յուրաքանչյուր լուծում ունի իր օգտագործման դեպքերն ու սահմանափակումները:

Իմանալը, թե ինչ լուծում օգտագործել և երբ օգտագործել, հմտություն է, որը կարելի է կատարելագործել միայն մասնագիտական փորձի շնորհիվ:

Հյուրանոցներ

Python-ը մնում է հետաքրքիր կոդավորման լեզու, որը պետք է սովորեն հատկապես տվյալների ձգտող գիտնականների համար: Դրա կարևորությունը տվյալների գիտության մեջ չպետք է անտեսվի կամ թերագնահատվի: Բայց SQL-ը մնում է եզրի մութ ձին, որը տալիս է մեկին մյուս թեկնածուների նկատմամբ, երբ պաշտոնի համար մրցակցությունը կատաղի է:

SQL սովորելը զբոսանք չէ այգում: Հարցման լեզուն ոչ միայն պահանջում է ոլորտի կարգավորումներ՝ սերվեր, եթե աշխատում է տեղում, այլ SQL-ի հետ աշխատելը ներառում է տվյալների բազայի մեկից ավելի ծրագրերի օգտագործում: MySQL, SQL Server և PostgreSQL մի քանիսը նշելու համար:

SQL ծրագրաշարի շարահյուսության մեջ կան փոքր տարբերություններ: Սա կարող է զայրացնել, քանի որ ոչ բոլոր ձեռնարկություններն են օգտագործում նույն ծրագրաշարը: Հետևաբար պետք է սովորել առնվազն ամենաշատ օգտագործվողները, ինչպիսիք են MySQL-ը և SQL Server-ը:

Ի՞նչ անել հետո:

Որպես տվյալների գիտնական կամ բիզնես վերլուծաբան ձեր հաջորդ արկածը փնտրելիս կարող եք անել հետևյալը.

Նախ սովորեք Python-ը, եթե լրիվ նոր եք համակարգչային գիտության մեջ:
Սովորեք SQL, եթե արդեն մի փոքր ծանոթ եք Python-ին:

Կհանդիպենք աշխատանքի հարցազրույցին!!

թեմայի վերաբերյալ նյութեր:

Նոր նյութեր

Օգտագործելով Fetch Vs Axios.Js-ը՝ HTTP հարցումներ կատարելու համար

JavaScript-ը կարող է ցանցային հարցումներ ուղարկել սերվեր և բեռնել նոր տեղեկատվություն, երբ դա անհրաժեշտ լինի: Օրինակ, մենք կարող ենք օգտագործել ցանցային հարցումը պատվեր ներկայացնելու,..

Տիրապետել հանգստության արվեստին. մշակողի ուղեցույց՝ ճնշման տակ ծաղկելու համար

Տիրապետել հանգստության արվեստին. մշակողի ուղեցույց՝ ճնշման տակ ծաղկելու համար Ինչպե՞ս հանգստացնել ձեր միտքը և աշխատեցնել ձեր պրոցեսորը: Ինչպես մնալ հանգիստ և զարգանալ ճնշման տակ...

Մեքենայի ուսուցում բանկային և ֆինանսների ոլորտում

Բարդ, խելացի անվտանգության համակարգերը և հաճախորդների սպասարկման պարզեցված ծառայությունները բիզնեսի հաջողության բանալին են: Ֆինանսական հաստատությունները, մասնավորապես, պետք է առաջ մնան կորի..

Ես AI-ին հարցրի կյանքի իմաստը, այն ինչ ասում էր, ցնցող էր:

Այն պահից ի վեր, երբ ես իմացա Արհեստական ինտելեկտի մասին, ես հիացած էի այն բանով, թե ինչպես է այն կարողանում հասկանալ մարդկային նորմալ տեքստը, և այն կարող է առաջացնել իր սեփական արձագանքը դրա..

Ինչպես սովորել կոդավորումը Python-ում վագրի պես:

Սովորելու համար ծրագրավորման նոր լեզու ընտրելը բարդ է: Անկախ նրանից, թե դուք սկսնակ եք, թե առաջադեմ, դա օգնում է իմանալ, թե ինչ թեմաներ պետք է սովորել: Ծրագրավորման լեզվի հիմունքները, դրա..

C++-ի օրական բիթ(ե) | Ամենաերկար պալինդրոմային ենթաշարը

C++ #198-ի ամենօրյա բիթ(ե), Ընդհանուր հարցազրույցի խնդիր. Ամենաերկար պալինդրոմային ենթատող: Այսօր մենք կանդրադառնանք հարցազրույցի ընդհանուր խնդրին. Ամենաերկար palindromic substring...

Kydavra ICAReducer՝ ձեր տվյալների ծավալայինությունը նվազեցնելու համար

Ի՞նչ է ICAReducer-ը: ICAReducer-ն աշխատում է հետևյալ կերպ. այն նվազեցնում է նրանց միջև բարձր փոխկապակցված հատկանիշները մինչև մեկ սյունակ: Բավականին նման է PCAreducer-ին, չնայած այն..

Պիտակներ

Machine Learning JavaScript Data Science Artificial Intelligence Python Software Development Web Development Coding Deep Learning React AI Software Engineering Nodejs Typescript Java Javascript Tips Tech Algorithms Front End Development Programming Languages iOS Data Business NLP Development Reactjs Tutorial CSS Learning Swift Angular API Javascript Development Startup Android Computer Science Learning To Code Reinforcement Learning