أفضل 10 لغات برمجة لتعلمها في علوم البيانات

علم البيانات هو أحد أهم المجالات في مجال التكنولوجيا اليوم. على الرغم من كونه مجالًا ناشئًا ، إلا أن علم البيانات قد ولد العديد من ملفات تعريف الوظائف الفريدة مع أوصاف وظيفية مثيرة. الأمر الأكثر إثارة هو أن الطامحين من تخصصات متعددة - الإحصاء ، والبرمجة ، وعلوم السلوك ، وعلوم الكمبيوتر ، وما إلى ذلك - يمكنهم تطوير مهاراتهم لدخول مجال علم البيانات. ومع ذلك ، بالنسبة للمبتدئين ، قد تصبح الرحلة الأولى شاقة بعض الشيء إذا لم يعرف المرء من أين يبدأ.

في upGrad ، قمنا بتوجيه الطلاب من خلفيات تعليمية ومهنية مختلفة في جميع أنحاء العالم وساعدهم على دخول عالم علوم البيانات. لذلك ، ثق بنا عندما نقول إنه من الأفضل دائمًا أن تبدأ رحلتك في علم البيانات من خلال التعرف على أدوات التجارة. عند البحث عن إتقان علم البيانات ، نوصيك بالبدء بلغات البرمجة.

الآن السؤال المهم الذي يطرح نفسه - أي لغة برمجة تختار؟

هيا نكتشف!

أفضل لغات البرمجة لعلوم البيانات

يأتي دور البرمجة في علوم البيانات بشكل عام عندما تحتاج إلى القيام ببعض الطحن أو إنشاء نماذج إحصائية أو رياضية. ومع ذلك ، لا يتم التعامل مع جميع لغات البرمجة على حد سواء - فغالبًا ما يتم تفضيل بعض اللغات على اللغات الأخرى عندما يتعلق الأمر بحل تحديات علوم البيانات.

مع وضع ذلك في الاعتبار ، إليك قائمة بعشر لغات برمجة. اقرأها حتى النهاية ، وستحصل على بعض الوضوح فيما يتعلق بلغة البرمجة التي تناسب أهدافك في علم البيانات.

1. بايثون

Python هي إحدى لغات البرمجة الأكثر شيوعًا في دوائر علوم البيانات. هذا لأن Python يمكنها تلبية مجموعة واسعة من حالات استخدام علوم البيانات. إنها لغة البرمجة go-to للمهام المتعلقة بتحليل البيانات ، والتعلم الآلي ، والذكاء الاصطناعي ، والعديد من المجالات الأخرى تحت مظلة علوم البيانات.

تأتي Python مع مكتبات قوية ومتخصصة للقيام بمهام محددة ، مما يسهل العمل معها. باستخدام هذه المكتبات ، يمكنك أداء مهام مهمة مثل التنقيب عن البيانات ، والتجميع ، والتحليل ، والتصور ، والنمذجة ، وما إلى ذلك.

شيء آخر رائع في Python هو مجتمع المطورين القوي الذي سيرشدك خلال أي مواقف ومهام صعبة محتملة. لن تترك أبدًا بدون إجابة عندما يتعلق الأمر ببرمجة Python - سيكون هناك دائمًا شخص من المجتمع للمساعدة في حل مشاكلك.

تستخدم في الغالب من أجل: في حين أن Python لديها مكتبات متخصصة لمهام مختلفة ، فإن حالة استخدامها الأساسية هي الأتمتة. يمكنك استخدام Python لأتمتة المهام المختلفة وتوفير الكثير من الوقت.

الجيد والسيئ: يعد مجتمع المطورين النشطين أحد أكبر الأسباب التي تجعل المبرمجين الطموحين والمهنيين ذوي الخبرة يحبون Python ويتجهون نحوها. أيضًا ، تحصل على العديد من الأدوات مفتوحة المصدر المتعلقة بالتمثيل المرئي والتعلم الآلي والمزيد لمساعدتك في مهام علوم البيانات المختلفة. لا توجد عيوب كثيرة لهذه اللغة ، باستثناء أنها أبطأ نسبيًا من العديد من اللغات الأخرى الموجودة في هذه القائمة - خاصةً من حيث الأوقات الحسابية.

2. R.

من حيث الشعبية ، تأتي R في المرتبة الثانية بعد Python للعمل مع تحديات علوم البيانات. هذه لغة سهلة التعلم تعزز البيئة الحاسوبية المثالية للإحصاءات والبرمجة الرسومية.

تعد أشياء مثل النمذجة الرياضية والتحليل الإحصائي والتصور أمرًا سهلاً مع لغة البرمجة R. كل هذا جعل اللغة أولوية لعلماء البيانات في جميع أنحاء العالم. علاوة على ذلك ، يمكن لـ R التعامل بسلاسة مع مجموعات البيانات الكبيرة والمعقدة ، مما يجعلها لغة مناسبة للتعامل مع المشكلات الناشئة عن أكوام البيانات المتزايدة باستمرار. يدعم مجتمع المطورين النشط R ، وستجد نفسك تتعلم الكثير من أقرانك بمجرد الشروع في رحلة R!

تستخدم في الغالب لـ: R هي أشهر لغة للنمذجة الإحصائية والرياضية.

الجيد والسيئ: R هي لغة برمجة مفتوحة المصدر تأتي مع نظام دعم قوي وحزم متنوعة وتصور بيانات عالي الجودة بالإضافة إلى عمليات التعلم الآلي. ومع ذلك ، من حيث السلبيات ، فإن عامل الأمان يمثل مصدر قلق في لغة البرمجة R.

3. جافا

Java هي لغة برمجة لا تحتاج إلى مقدمة. لقد تم استخدامه من قبل الشركات الكبرى لتطوير البرمجيات ، واليوم ، يتم استخدامه في عالم علم البيانات. تساعد Java في التحليل والتعدين والتصور والتعلم الآلي.

تجلب Java معها القدرة على إنشاء تطبيقات الويب وسطح المكتب المعقدة من نقطة الصفر. من الأسطورة الشائعة أن لغة جافا هي لغة للمبتدئين. الحق يقال ، جافا مناسبة لكل مرحلة من مراحل حياتك المهنية. في مجال علوم البيانات ، يمكن استخدامه للتعلم العميق ، والتعلم الآلي ، ومعالجة اللغة الطبيعية ، وتحليل البيانات ، واستخراج البيانات.

تستخدم في الغالب لـ: تم استخدام Java في الغالب لإنشاء تطبيقات مؤسسية شاملة لكل من الهواتف المحمولة وأجهزة سطح المكتب.

الجيد والسيئ: تعد Java أسرع بكثير من منافسيها بسبب قدراتها في جمع القمامة. وبالتالي ، فهو خيار مثالي لبناء برامج عالية الجودة وقابلة للتطوير. اللغة محمولة للغاية ، وتوفر طريقة الكتابة مرة واحدة ، وتشغيل أي مكان (WORA). على الجانب السلبي ، تعد Java لغة منظمة ومنضبطة للغاية. إنها ليست مرنة مثل بايثون أو سكالا. لذا ، فإن تعلم بناء الجملة والأساسيات يمثل تحديًا كبيرًا.

4. C / C ++

تعد C ++ و C لغتين مهمتين للغاية من حيث فهم أساسيات البرمجة وعلوم الكمبيوتر. في سياق علم البيانات ، أيضًا ، هذه اللغات مفيدة للغاية. هذا لأن معظم اللغات والأطر والأدوات الجديدة تستخدم C أو C ++ كقاعدة رموز لها.

يُفضل C و C ++ لعلوم البيانات نظرًا لقدراتهما السريعة في تجميع البيانات. وبهذا المعنى ، فإنهم يقدمون قدرًا أكبر من القيادة للمطورين. كونها لغات منخفضة المستوى ، فهي تسمح للمطورين بضبط الجوانب المختلفة لبرمجتهم وفقًا لاحتياجاتهم.

تستخدم في الغالب لـ: C و C ++ تستخدم للمشاريع عالية الأداء مع متطلبات قابلية التوسع.

الجيد والسيئ: هاتان اللغتان سريعتان حقًا وهما اللغتان الوحيدتان اللتان تستطيعان تجميع غيغابايت من البيانات في أقل من ثانية. على الجانب السلبي ، تأتي مع منحنى تعليمي حاد. ومع ذلك ، إذا كنت قادرًا على التحكم في C أو C ++ ، فستجد أن جميع اللغات الأخرى سهلة نسبيًا ، وسيستغرق منك وقتًا أقل لإتقانها!

5. SQL

اختصار لـ لغة الاستعلام الهيكلية ، يعد SQL دورًا حيويًا إذا كنت تتعامل مع قواعد البيانات المهيكلة. يمنحك SQL الوصول إلى العديد من الإحصاءات والبيانات ، وهو أمر ممتاز لمشاريع علوم البيانات.

تعد قواعد البيانات ضرورية لعلوم البيانات ، وكذلك SQL للاستعلام عن قاعدة البيانات لإضافة العناصر أو إزالتها أو معالجتها. يستخدم SQL بشكل عام لقواعد البيانات العلائقية. وهو مدعوم من قبل مجموعة كبيرة من المطورين الذين يعملون عليه.

تستخدم في الغالب لـ: SQL هي لغة الانتقال للعمل مع قواعد البيانات المنظمة والعلائقية والاستعلام عنها.

الجيد والسيئ: SQL ، كونها غير إجرائية ، لا تتطلب تركيبات البرمجة التقليدية. لديها بناء جملة خاص بها ، مما يجعل تعلمها أسهل بكثير من معظم لغات البرمجة الأخرى. لست بحاجة إلى أن تكون مبرمجًا لإتقان SQL. بالنسبة إلى السلبيات ، يتميز SQL بواجهة معقدة قد تبدو شاقة للمبتدئين في البداية.

تعلم دورات تحليل البيانات عبر الإنترنت من أفضل الجامعات في العالم. اربح برامج PG التنفيذية أو برامج الشهادات المتقدمة أو برامج الماجستير لتتبع حياتك المهنية بشكل سريع.

6. ماتلاب

لطالما كانت MATLAB واحدة من أدوات الانتقال عندما يتعلق الأمر بالحوسبة الإحصائية أو الرياضية. يمكنك استخدام MATLAB لإنشاء واجهات مستخدم وتنفيذ الخوارزميات الخاصة بك. تتنوع رسوماتها المدمجة بشكل كافٍ وهي مفيدة للغاية لتصميم واجهات المستخدم. يمكنك استخدام الرسومات المضمنة لإنشاء تصورات ومخططات البيانات.

هذه اللغة مفيدة بشكل خاص لعلوم البيانات لأنها مفيدة في حل مشاكل التعلم العميق.

تستخدم في الغالب لـ: تجد MATLAB طريقها الأكثر شيوعًا في الجبر الخطي والتحليل العددي والنمذجة الإحصائية ، على سبيل المثال لا الحصر.

الجيد والسيئ: يوفر MATLAB استقلالية كاملة للنظام الأساسي مع مكتبة ضخمة من الوظائف المضمنة للعمل على العديد من مشاكل النمذجة الرياضية. يمكنك إنشاء واجهات مستخدم وتصورات ومؤامرات سلسة للمساعدة في شرح بياناتك. ومع ذلك ، كونها لغة مفسرة ، فإنها تميل إلى أن تكون أبطأ من العديد من اللغات (المجمعة) الأخرى في القائمة. علاوة على ذلك ، فهي ليست لغة برمجة مجانية.

7. سكالا

هذه لغة برمجة قوية للغاية للأغراض العامة وتحتوي على مكتبات خاصة بعلوم البيانات. نظرًا لأنه من السهل التعلم ، فإن Scala هو الخيار المثالي للعديد من الطامحين لعلوم البيانات الذين بدأوا رحلتهم للتو.

Scala مناسب للعمل مع مجموعات البيانات الكبيرة. إنه يعمل عن طريق تجميع الكود الخاص به في الرمز الثانوي ثم يقوم بتشغيله على جهاز افتراضي (VM). بسبب عملية التجميع هذه ، يتيح Scala إمكانية التشغيل البيني السلس مع Java - مما يفتح إمكانيات لا حصر لها لمحترفي علوم البيانات.

يمكنك استخدام Scala مع Spark والتعامل مع البيانات المنعزلة دون أي متاعب. علاوة على ذلك ، نظرًا لدعم التزامن ، فإن Scala هي أداة الانتقال لبناء تطبيقات وأطر عمل عالية الأداء لعلوم البيانات تشبه Hadoop. يأتي Scala مع أكثر من 175 ألف مكتبة تقدم وظائف لا حصر لها. يمكنك تشغيله على أي من IDEs المفضل لديك مثل VS Code أو Sublime Text أو Atom أو IntelliJ أو حتى متصفحك.

تستخدم في الغالب من أجل: يجد Scala استخدامه للمشاريع التي تتضمن مجموعات بيانات واسعة النطاق ولإنشاء أطر عمل عالية الوظائف.

الجيد والسيئ: Scala هي بالتأكيد لغة سهلة التعلم - خاصة إذا كان لديك أي خبرة في البرمجة في وقت سابق. إنه وظيفي وقابل للتطوير ويساعد في حل العديد من مشاكل علوم البيانات. العيب هو أن Scala مدعوم من قبل عدد محدود من المطورين. بينما يمكنك العثور على مطوري Java بكثرة ، قد يكون من الصعب العثور على مطوري Scala لمساعدتك.

8. جافا سكريبت

على الرغم من استخدام JavaScript بشكل شائع لتطوير الويب الكامل ، إلا أنه يجد أيضًا تطبيقًا في علم البيانات. إذا كنت معتادًا على JavaScript ، فيمكنك استخدام اللغة لإنشاء تصورات ثاقبة من بياناتك - وهي طريقة ممتازة لتقديم بياناتك في شكل قصة.

تعد JavaScript أسهل في التعلم من العديد من اللغات الأخرى في القائمة ، ولكن يجب أن تتذكر أن JS هي أداة مساعدة أكثر من كونها لغة أساسية لعلوم البيانات. يمكن أن تكون بمثابة أداة علم بيانات جديرة بالثناء لأنها متعددة الاستخدامات وفعالة. لذلك ، بينما يمكنك المضي قدمًا في إتقان JavaScript ، حاول أن يكون لديك لغة برمجة أخرى على الأقل في ترسانتك - لغة يمكنك استخدامها بشكل أساسي لعمليات علوم البيانات.

تستخدم في الغالب لـ: في علم البيانات ، يتم استخدام JavaScript لتصورات البيانات. خلاف ذلك ، يجد استخدامه في تطوير تطبيقات الويب.

الجيد والسيئ: تساعدك JavaScript على إنشاء تصورات ثاقبة للغاية تنقل رؤى البيانات - وهذا عنصر محوري للغاية في عملية تحليل البيانات. ومع ذلك ، لا تحتوي اللغة على العديد من الحزم الخاصة بعلوم البيانات مثل اللغات الأخرى في القائمة.

ختاما

تعلم لغة البرمجة يشبه تعلم كيفية الطهي. هناك الكثير للقيام به ، والكثير من الأطباق لتتعلمها ، والعديد من النكهات التي يجب إضافتها. لذا ، فإن مجرد قراءة الوصفة لن يكون مفيدًا. تحتاج إلى المضي قدمًا وإعداد هذا الطبق الأول - بغض النظر عن مدى سوء أو جودة الطبق. وبالمثل ، بغض النظر عن لغة البرمجة التي قررت المضي قدمًا بها ، يجب أن تكون الفكرة هي الاستمرار في ممارسة المفاهيم التي تتعلمها. استمر في العمل على مشروع صغير أثناء تعلم اللغة. سيساعدك هذا في رؤية النتائج في الوقت الفعلي.

إذا كنت بحاجة إلى مساعدة احترافية ، فنحن هنا من أجلك. تم تصميم برنامج الشهادة الاحترافية من upGrad في علوم البيانات لاتخاذ قرارات الأعمال لدفعك إلى أعلى السلم في رحلة علوم البيانات الخاصة بك. نقدم أيضًا برنامج PG التنفيذي في علوم البيانات ، للمهتمين بالعمل مع النماذج الرياضية لتكرار السلوك البشري باستخدام الشبكات العصبية وغيرها من التقنيات المتقدمة.

إذا كنت تبحث عن دورة أكثر شمولاً للتعمق في الفروق الدقيقة في علوم الكمبيوتر ، فلدينا ماجستير العلوم في دورة علوم الكمبيوتر. تحقق من وصف هذه الدورات واختر الدورة التي تتوافق بشكل أفضل مع أهداف حياتك المهنية!

إذا كنت تبحث عن تغيير وظيفي وتسعى للحصول على مساعدة احترافية - فإن upGrad يناسبك فقط. لدينا قاعدة متينة من 85+ دولة للمتعلمين ، وأكثر من 40.000 متعلم مدفوع الأجر على مستوى العالم ، وأكثر من 500.000 من المهنيين العاملين السعداء. تتيح لك المساعدة المهنية بزاوية 360 درجة ، جنبًا إلى جنب مع التعرض للدراسة والعصف الذهني مع الطلاب العالميين ، تحقيق أقصى استفادة من تجربة التعلم الخاصة بك. تواصل معنا اليوم للحصول على قائمة منسقة من الدورات التدريبية حول علوم البيانات والتعلم الآلي والإدارة والتكنولوجيا وغير ذلك الكثير!