أهم لغات برمجة علوم البيانات

إذا كنت تفكر في الحصول على وظيفة في علم البيانات ، فيجب عليك أولاً إتقان لغات برمجة مختلفة لعلوم البيانات .

علم البيانات هو مجال دراسة يجمع بين الرياضيات والإحصاء ومهارات البرمجة وخبرة المجال لاستخلاص رؤى ذات مغزى من كميات كبيرة من البيانات. يستخدم علماء البيانات خوارزميات التعلم الآلي لإنتاج أنظمة ذكاء اصطناعي (AI) قادرة على أداء المهام التي تتطلب عادةً ذكاءً بشريًا.

يمتد علم البيانات على تخصصات متعددة ويستخدم أدوات ومكتبات ولغات برمجة متنوعة لاستخراج القيمة من البيانات. نظرًا لأن البرمجة هي إحدى المهارات الأساسية لعالم البيانات ، فإن لغات برمجة علوم البيانات تستحق الاستكشاف. ومع ذلك ، قد يبدو البدء في الترميز أمرًا شاقًا ، خاصة إذا لم تكن لديك خبرة سابقة.

ستلقي هذه المقالة نظرة على بعض من أفضل لغات البرمجة لعلوم البيانات وتسلط الضوء على نقاط قوتها.

أفضل لغة برمجة لعلوم البيانات

فيما يلي أفضل 10 لغات لعلوم البيانات لمساعدتك على تحقيق مهنتك في علم البيانات.

1. بايثون

Python هي لغة برمجة مفتوحة المصدر وموجهة للكائنات وذات أغراض عامة مع تطبيقات في علوم البيانات وتطوير الويب وتطوير ألعاب الفيديو ومجالات أخرى. تحتل Python المرتبة الأولى في PYPL والمرتبة 2 في فهرس TIOBE ، بنية بسيطة وسهلة التعلم ، وهياكل بيانات عالية المستوى مضمنة ، وكتابة ديناميكية وربط.

علاوة على ذلك ، فإن نظام Python البيئي الغني للمكتبات والحزم القوية والدعم المجتمعي القوي يجعلها مثالية لعمليات علوم البيانات ، من المعالجة المسبقة للبيانات والتحليل الإحصائي إلى التصور ونشر نماذج الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي. تتضمن بعض مكتبات Python المستخدمة على نطاق واسع لعلوم البيانات والتعلم الآلي Pandas و NumPy و sci-kit-Learn و Matplotlib و Keras و TensorFlow.

2. R.

تبرز R كواحدة من لغات برمجة علوم البيانات ، مع تصنيف رقم 7 في فهرس PYPL . R هي لغة برمجة سهلة مصممة حصريًا لعلوم البيانات. إنها لغة وبيئة مفتوحة المصدر ومحددة المجال للحوسبة والرسومات الإحصائية. R قابلة للتوسيع بدرجة كبيرة وتوفر تقنيات إحصائية ورسومية موسعة ، بما في ذلك الاختبارات الإحصائية الكلاسيكية والنمذجة الخطية وغير الخطية والتصنيف وتحليل السلاسل الزمنية ، على سبيل المثال لا الحصر.

تتمثل إحدى مزايا استخدام R في أنه يمكنك بسهولة إنشاء مخططات جيدة التصميم بجودة النشر مع الصيغ والرموز الرياضية. يجمع R ويعمل على أنظمة UNIX و Windows و macOS.

3. جافا

تحتل Java المرتبة رقم 3 في فهرس TIOBE والمرتبة 2 في فهرس PYPL ، وهي لغة برمجة للأغراض العامة وموجهة نحو الكائنات تُستخدم في استخراج البيانات وتحليل البيانات والتعلم الآلي وتطوير الأنظمة المضمنة وما إلى ذلك. كفاءتها وأدائها وقدرتها على بناء تطبيقات معقدة من الألف إلى الياء. ومع ذلك ، فقد شهدت السنوات الأخيرة أن لغة البرمجة الشائعة تترك بصمة في علم البيانات.

بفضل Java Virtual Machine (JVM) ، توفر Java إطارًا فعالًا وقويًا لأدوات البيانات الضخمة الشائعة مثل Spark و Hadoop و Scala. تعد الإمكانات عالية الأداء للغة مناسبة بشكل مثالي لأداء عمليات البيانات التي تتطلب متطلبات معالجة معقدة وتخزينًا ضخمًا.

4. جافا سكريبت

JavaScript (JS) هي لغة متعددة الاستخدامات ومتعددة النماذج تحتل المرتبة رقم 3 و # 7 في مؤشرات PYPL و TIOBE ، على التوالي. بينما تُعرف JS بأنها لغة برمجة نصية لبناء صفحات ويب غنية وتفاعلية ، تُستخدم JS أيضًا في بيئات غير مستعرضة مثل Adobe Acrobat و Node.js و Apache CouchDB. في الآونة الأخيرة ، اكتسبت JS أيضًا شعبية في قطاع علوم البيانات.

تدعم لغة البرمجة المفسرة خفيفة الوزن التعلم الآلي الشهير ومكتبات التعلم العميق مثل Keras و TensorFlow وأدوات التصور مثل D3. إن شعبية JS على نطاق واسع في مجتمع مطوري الويب تجعلها وسيلة ممتازة لمبرمجي الواجهة الأمامية والخلفية الذين يتطلعون إلى استكشاف جوانب مختلفة من علم البيانات.

تعلم علم البيانات لتتفوق على منافسيك

5. C / C ++

C هي لغة برمجة إجرائية تعتمد على الآلة ، وقريبتها ، C ++ ، هي لغة برمجة موجهة للكائنات. على الرغم من أن كلتا اللغتين لهما بنية متشابهة في بناء الجملة والتعليمات البرمجية ، فإن C ++ هي مجموعة شاملة من C مع ميزات مثل معالجة الاستثناءات ومكتبة غنية. علاوة على ذلك ، تعد C واحدة من أقدم لغات البرمجة ، حيث تستخدم معظم اللغات الحديثة C / C ++ كقاعدة رموز لها. تعد C و C ++ مفيدة لتطبيقات علوم البيانات نظرًا لقدرتها على تجميع البيانات بسرعة. تسهل الطبيعة منخفضة المستوى لـ C و C ++ التخصيص السهل للتطبيق الذي لم يكن ممكنًا لولا ذلك. C / C ++ هي الأفضل للمشاريع ذات الأداء الهائل ومتطلبات قابلية التوسع.

ندوة علوم البيانات الحصرية المقدمة من upGrad من أجلك -

شاهد ندوة الويب الخاصة بنا حول كيفية بناء عقلية رقمية وبيانات؟

6. SQL

لغة الاستعلام الهيكلية (SQL) هي لغة خاصة بالمجال لاسترداد البيانات وإدارتها في قاعدة بيانات علائقية. تستخدم جميع أنظمة إدارة قواعد البيانات العلائقية (RDMS) مثل MS Access و MySQL و Sybase و Oracle و SQL Server و PostgreSQL لغة SQL كلغة قياسية لقواعد البيانات. على الرغم من أن قواعد البيانات العلائقية هذه لها اختلافات طفيفة ، إلا أن بناء جملة الاستعلام الأساسي الخاص بها متشابه تمامًا ، مما يجعل SQL خيارًا متعدد الاستخدامات.

وبالتالي ، يتطلب استعلام قاعدة البيانات معرفة جيدة بـ SQL ، وبما أن SQL تتيح الوصول إلى البيانات والإحصاءات ، فهي مورد حيوي لعلماء البيانات. علاوة على ذلك ، يحتوي SQL على بناء جملة تعريفي بسيط ، مما يجعل تعلمه أمرًا سهلاً نسبيًا مقارنة باللغات الأخرى.

7. سكالا

Scala هي لغة برمجة عالية المستوى للأغراض العامة مع ميزات برمجة وظيفية وموجهة نحو الهدف. يعمل Scala على Java Virtual Machine ، مما يسمح للمستخدمين بحرية Java و Scala Stacks لتحقيق تكامل سلس. بالإضافة إلى ذلك ، تساعد أوقات تشغيل JavaScript و JVM في بناء أنظمة عالية الأداء مع إمكانية الوصول إلى أنظمة بيئية قوية للمكتبات.

يعد Scala مثاليًا للتعامل مع مجموعات البيانات كبيرة الحجم ، مما يجعلها مناسبة للبيانات الضخمة والتعلم الآلي. عند استخدامه مع Spark ، يمكن لـ Scala التعامل مع كميات كبيرة من البيانات المنعزلة. إلى جانب ذلك ، يعد Scala مثاليًا لبناء أطر عمل عالية الأداء لعلوم البيانات مثل Hadoop.

تحقق من برامجنا في الولايات المتحدة - علوم البيانات

8. جوليا

تم إصدار Julia في عام 2011 ، وهي واحدة من أصغر لغات علوم البيانات في هذه القائمة وواحدة من اللغات ذات الشعبية المتزايدة. Julia هي لغة برمجة ديناميكية عالية المستوى مع سهولة Python وسرعة C / C ++. كانت بعض التطبيقات المبكرة لجوليا رائعة للتحليل العددي والحوسبة العلمية ، وكانت في علم الأحياء والكيمياء والتعلم الآلي. على الرغم من أن Julia هي لغة برمجة للأغراض العامة لتطوير الألعاب وتطوير الويب وما شابه ، إلا أنها تعتبر على نطاق واسع لغة الجيل التالي لعلوم البيانات والتعلم الآلي. إنها لغة برمجة متعددة الاستخدامات تدعم الحوسبة المتوازية والموزعة مع القدرة على العمل كلغة برمجة منخفضة المستوى عند الحاجة.

9. ماتلاب

مثل جوليا ، MATLAB هي لغة برمجة عالية المستوى من الجيل الرابع للحوسبة الرقمية. تستخدم MATLAB في البداية في الأوساط الأكاديمية والبحث العلمي ، وتوفر أدوات عمليات رياضية وإحصائية قوية ، ومثالية لتطبيقات علوم البيانات. يسمح MATLAB للمستخدمين برسم الوظائف والبيانات ، وإجراء معالجات المصفوفة ، وتحليل البيانات ، وتنفيذ الخوارزميات ، وإنشاء النماذج ، وما إلى ذلك. ومع ذلك ، فإن أحد الجوانب السلبية المهمة لـ MATLAB هو أنها ملكية. لذلك ، سواء كنت ترغب في استخدام MATLAB لأغراض شخصية أو أكاديمية أو تجارية ، يجب عليك شراء ترخيص.

10. سويفت

تم إنشاء Swift من شركة Apple Inc. ، وهي لغة برمجة قوية وبديهية لأنظمة iOS و macOS و iPadOS و watchOS و tvOS. إنه سريع وآمن وتفاعلي ، مع كود محسّن ومجمع لتحقيق أقصى استفادة من الأجهزة الحديثة. Swift قابل للتشغيل البيني مع Python ومتوافق مع TensorFlow مع بنية حديثة وخفيفة الوزن.

لم يعد Swift مقصورًا على أنظمة iOS ويعمل على أنظمة Linux الأساسية. يوفر مكتبات متنوعة للحسابات الرقمية ومعالجة الإشارات الرقمية ووظائف المصفوفة عالية الأداء ونماذج التعلم الآلي للبناء والمزيد.

تغليف

على الرغم من وجود العديد من لغات علوم البيانات ، فإن اختيار أفضل لغة لمسار وظيفتك في علم البيانات قد يكون أمرًا مربكًا. ضع في اعتبارك العوامل التالية قبل اختيار لغة البرمجة التي تريد العمل بها:

• الهدف الذي تحاول تحقيقه
• كيف يمكن أن يساعدك علم البيانات في تنفيذ المهمة المطروحة
• تجربتك مع البرمجة
• مهارتك في لغات البرمجة التي تعرفها بالفعل

إذا كنت ترغب في بدء حياتك المهنية في علوم البيانات ، فتحقق من ماجستير العلوم في علوم البيانات في upGrad بالتعاون مع جامعة جون مورس. إنه برنامج عبر الإنترنت مدته 20 شهرًا مليئًا بمحتوى تعليمي صارم وجذاب وجلسات مباشرة ودراسات حالة ومشاريع وجلسات تدريب مع خبراء الصناعة. يغطي البرنامج أكثر من 14 لغة وأدوات برمجة ، بما في ذلك Python و MySQL و Hadoop و Tableau وما إلى ذلك.

اشترك اليوم للحصول على مزايا upGrad الحصرية مثل دعم التعلم بزاوية 360 درجة وتعلم الأقران وشبكات الصناعة.