أهم 6 لغات لبرمجة علوم البيانات لعام 2022 [مختار يدويًا]
نشرت: 2021-01-08لغة البرمجة هي لغة رسمية تتكون من مجموعة من التعليمات التي تنتج أنواعًا مختلفة من المخرجات. تستخدم هذه اللغات في برامج الكمبيوتر لتنفيذ الخوارزميات ولها تطبيقات متعددة. هناك العديد من لغات البرمجة لعلوم البيانات أيضًا. يجب أن يتعلم علماء البيانات ويتقنون لغة واحدة على الأقل لأنها أداة أساسية لتحقيق وظائف علوم البيانات المختلفة.
جدول المحتويات
لغات البرمجة منخفضة المستوى وعالية المستوى
هناك نوعان من لغات البرمجة - المستوى المنخفض والعالي المستوى. تعتبر اللغات منخفضة المستوى أقل تقدمًا نسبيًا وهي أكثر اللغات المفهومة التي تستخدمها أجهزة الكمبيوتر لأداء عمليات مختلفة. وتشمل هذه لغة التجميع ولغة الآلة.
لا يشترط وجود خبرة في الترميز. 360 درجة الدعم الوظيفي. دبلوم PG في التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي من IIIT-B وما فوق.
بينما تتعامل لغة التجميع مع التلاعب المباشر بالأجهزة ومشكلات الأداء ، فإن لغة الآلة هي أساسًا ثنائيات يقرأها الكمبيوتر وينفذها. يقوم برنامج المجمع بتحويل لغة التجميع إلى رمز الجهاز. لغات البرمجة منخفضة المستوى أسرع وأكثر كفاءة في استخدام الذاكرة مقارنة بنظيراتها عالية المستوى.
يوفر النوع الثاني من لغات البرمجة تجريدًا أقوى للتفاصيل ومفاهيم البرمجة. يمكن لهذه اللغات عالية المستوى إنشاء تعليمات برمجية مستقلة عن نوع الكمبيوتر. علاوة على ذلك ، فهي محمولة ، أقرب إلى لغة الإنسان ، ومفيدة للغاية لتعليمات حل المشكلات.
لذلك ، يستخدم العديد من علماء البيانات لغات برمجة عالية المستوى. قد يفكر أولئك الذين يطمحون لدخول هذا المجال في التخصص في لغة علم البيانات لبدء رحلتهم. دعونا نفهم ميزات ومزايا بعض هذه اللغات.
لغات البرمجة لعلوم البيانات
1. بايثون
Python هي لغة برمجة علوم البيانات الأكثر استخدامًا في العالم اليوم. إنها لغة مفتوحة المصدر وسهلة الاستخدام كانت موجودة منذ عام 1991. هذه اللغة ذات الأغراض العامة والديناميكية هي بطبيعتها موجهة للكائنات. كما أنه يدعم نماذج متعددة ، من البرمجة الوظيفية إلى المنظمة والإجرائية.
لذلك ، فهي واحدة من أكثر اللغات شيوعًا لعلوم البيانات أيضًا. مع أقل من 1000 تكرار ، فهو أسرع وخيار أفضل لمعالجة البيانات. أصبحت معالجة البيانات الطبيعية وتعلم البيانات بمثابة نزهة مع الحزم الموجودة في Python. علاوة على ذلك ، تسهل Python على المبرمجين قراءة البيانات في جدول بيانات عن طريق إنشاء إخراج CSV.
2. جافا سكريبت
JavaScript هي لغة برمجة أخرى موجهة للكائنات يستخدمها علماء البيانات. تتوفر اليوم المئات من مكتبات Java التي تغطي كل نوع من المشاكل التي قد يواجهها المبرمج. هناك بعض اللغات الاستثنائية لإنشاء لوحات المعلومات وتصور البيانات.
هذه اللغة متعددة الاستخدامات قادرة على التعامل مع مهام متعددة في وقت واحد. كما أنه مفيد في تضمين كل شيء من الإلكترونيات إلى تطبيقات سطح المكتب والويب. تعمل أطر المعالجة الشائعة مثل Hadoop على Java. وهي إحدى لغات علوم البيانات التي يمكن زيادتها بسرعة وسهولة للتطبيقات الكبيرة.
3. سكالا
تم إنشاء لغة البرمجة الحديثة والأنيقة هذه في الآونة الأخيرة ، في عام 2003. تم تصميم Scala في البداية لمعالجة المشكلات مع Java. تتراوح تطبيقاته من برمجة الويب إلى التعلم الآلي. إنها أيضًا لغة قابلة للتطوير وفعالة للتعامل مع البيانات الضخمة. في المؤسسات الحديثة ، يدعم Scala البرمجة الشيئية والوظيفية بالإضافة إلى المعالجة المتزامنة والمتزامنة.
قراءة: أسئلة مقابلة سكالا
4. ر
R هي لغة برمجة عالية المستوى تم إنشاؤها بواسطة الإحصائيين. تُستخدم اللغة والبرامج مفتوحة المصدر عادةً للحوسبة والرسومات الإحصائية. ولكن ، لديها العديد من التطبيقات في علم البيانات أيضًا ولدى R العديد من المكتبات المفيدة لعلوم البيانات. يمكن أن يكون R مفيدًا لاستكشاف مجموعات البيانات وإجراء تحليل مخصص. ومع ذلك ، تحتوي الحلقات على أكثر من 1000 تكرار ، وهي أكثر تعقيدًا في التعلم من Python.
شهادة متقدمة في علوم البيانات ، أكثر من 250 شريك توظيف ، أكثر من 300 ساعة من التعلم ، 0٪ EMI
5. SQL
على مر السنين ، أصبحت لغة الاستعلام المهيكلة أو SQL لغة برمجة شائعة لإدارة البيانات. على الرغم من عدم استخدامها حصريًا لعمليات علوم البيانات ، إلا أن معرفة جداول واستعلامات SQL يمكن أن تساعد علماء البيانات أثناء التعامل مع أنظمة إدارة قواعد البيانات. هذه اللغة الخاصة بالمجال ملائمة للغاية لتخزين ومعالجة واسترجاع البيانات في قواعد البيانات العلائقية.
6. جوليا
Julia هي لغة برمجة لعلوم البيانات تم تطويرها لغرض التحليل الرقمي السريع والعلوم الحاسوبية عالية الأداء. يمكنه تنفيذ المفاهيم الرياضية بسرعة مثل الجبر الخطي. وهي لغة ممتازة للتعامل مع المصفوفات. يمكن استخدام Julia لكل من البرمجة الخلفية والأمامية ، ويمكن تضمين API الخاص بها في البرامج.
شيء صغير
هناك أكثر من 250 لغة برمجة في العالم اليوم. في هذا المجال الواسع ، تبرز Python بشكل واضح كفائز بأكثر من 70000 مكتبة وحوالي 8.2 مليون مستخدم حول العالم. يسمح Python بالتكامل مع TensorFlow و SQL ، من بين مكتبات علوم البيانات والتعلم الآلي الأخرى. تساعد المعرفة الأساسية ببايثون أيضًا في التقاط أطر الحوسبة مثل Apache Spark ، المشهورة بهندسة البيانات ومهام تحليل البيانات الضخمة.
قبل أن تصبح خبيرًا في علم البيانات ، يعد تعلم لغة البرمجة مطلبًا أساسيًا. يجب على علماء البيانات أن يوازنوا بين إيجابيات وسلبيات الأنواع المختلفة من لغات البرمجة لعلوم البيانات قبل اتخاذ القرار.
إذا كنت مهتمًا بتعلم علوم البيانات لتكون في مقدمة التطورات التكنولوجية السريعة ، فراجع برنامج upGrad & IIIT-B التنفيذي في علوم البيانات واكتسب مهارات المستقبل.
لماذا تعتبر بايثون هي الأنسب لعلوم البيانات؟
على الرغم من أن كل هذه اللغات مناسبة لعلم البيانات ، إلا أن Python تعتبر أفضل لغة لعلوم البيانات. فيما يلي بعض الأسباب التي تجعل Python هي الأفضل من بين الأفضل: Python أكثر قابلية للتوسع من اللغات الأخرى مثل Scala و R. تكمن قابلية التوسع في المرونة التي توفرها للمبرمجين. لديها مجموعة كبيرة ومتنوعة من مكتبات علوم البيانات مثل NumPy و Pandas و Scikit-Learn مما يمنحها اليد العليا على اللغات الأخرى. يساهم المجتمع الكبير لمبرمجي Python باستمرار في اللغة ويساعد المبتدئين على النمو باستخدام Python.
اذكر هياكل البيانات في R؟
هياكل البيانات هي الحاويات التي تخزن البيانات لاستخدامها بكفاءة. بشكل أساسي ، تحتوي لغة R على 4 هياكل بيانات: Vector عبارة عن بنية بيانات مخصصة ديناميكيًا تعمل كحاوية وتخزن القيم بأنواع بيانات مماثلة. تُعرف قيم البيانات المخزنة في ناقل بالمكونات. يمكن اعتبار القائمة ككائن R يمكنه تخزين قيم البيانات لأنواع بيانات متعددة مثل الأعداد الصحيحة أو السلاسل أو الأحرف أو قائمة أخرى. المصفوفة هي بنية بيانات شبيهة بالشبكة تربط متجهات لها نفس الطول. إنها بنية بيانات ثنائية الأبعاد ويجب أن تكون جميع العناصر الموجودة داخلها من نفس نوع البيانات. يشبه إطار البيانات المصفوفة إلا أنه أكثر عمومية. يمكن أن تحتوي على قيم بأنواع بيانات مختلفة مثل الأعداد الصحيحة والسلاسل والأحرف. يُظهر مجموعة خصائص القائمة والمصفوفة.
ما هو ShinyR وما هي أهميته؟
ShinyR هي حزمة مفتوحة المصدر للغة R توفر إطار عمل ويب قويًا يستخدم لتطوير تطبيقات ومشاريع الويب التفاعلية. باستخدام ShinyR ، يمكنك تحويل تحليلاتك إلى تطبيقات ويب بدون تقنيات الويب البارزة مثل HTML أو CSS أو JavaScript. على الرغم من كونها أداة قوية ، إلا أنها سهلة التعلم والتلميح. يمكن توسيع التطبيقات التي تم تطويرها باستخدام ShinyR لاستخدامها بكفاءة مع أدوات HTML وموضوعات CSS وإجراءات JavaScript. أيضًا ، باستخدام ShinyR ، يمكنك استضافة تطبيقات مستقلة على صفحة ويب ، أو يمكنك أيضًا تضمينها في مستندات Rmarkdown.