Top 6 Data Science Programmiersprachen 2022 [handverlesen]

Eine Programmiersprache ist eine formale Sprache, die eine Reihe von Anweisungen umfasst, die verschiedene Arten von Ausgaben erzeugen. Diese Sprachen werden in Computerprogrammen verwendet, um Algorithmen zu implementieren, und haben mehrere Anwendungen. Es gibt auch mehrere Programmiersprachen für Data Science . Datenwissenschaftler sollten mindestens eine Sprache lernen und beherrschen, da dies ein wesentliches Werkzeug ist, um verschiedene datenwissenschaftliche Funktionen zu realisieren.

Low-Level- und High-Level-Programmiersprachen

Es gibt zwei Arten von Programmiersprachen – Low-Level und High-Level. Low-Level-Sprachen sind relativ weniger fortgeschritten und die am besten verständlichen Sprachen, die von Computern verwendet werden, um verschiedene Operationen auszuführen. Dazu gehören Assemblersprache und Maschinensprache.

Keine Programmiererfahrung erforderlich. 360° Karriereunterstützung. PG-Diplom in maschinellem Lernen und KI von IIIT-B und upGrad.

Während sich die Assemblersprache mit direkter Hardwaremanipulation und Leistungsproblemen befasst, handelt es sich bei einer Maschinensprache im Wesentlichen um Binärdateien, die von einem Computer gelesen und ausgeführt werden. Eine Assembler-Software wandelt die Assemblersprache in Maschinencode um. Low-Level-Programmiersprachen sind im Vergleich zu ihren High-Level-Gegenstücken schneller und speichereffizienter.

Die zweite Art von Programmiersprachen bietet eine stärkere Abstraktion von Details und Programmierkonzepten. Solche Hochsprachen können Code erstellen, der vom Computertyp unabhängig ist. Darüber hinaus sind sie tragbar, näher an der menschlichen Sprache und äußerst nützlich für Anweisungen zur Problemlösung.

Daher verwenden viele Data Scientists höhere Programmiersprachen. Diejenigen, die in das Feld einsteigen möchten, können erwägen, sich auf eine Data-Science-Sprache zu spezialisieren, um ihre Reise zu beginnen. Lassen Sie uns die Merkmale und Vorteile einiger dieser Sprachen verstehen.

Programmiersprachen für Data Science

1. Pythonschlange

Python ist heute die am weitesten verbreitete Data-Science-Programmiersprache der Welt. Es ist eine einfach zu verwendende Open-Source-Sprache, die es seit dem Jahr 1991 gibt. Diese universelle und dynamische Sprache ist von Natur aus objektorientiert. Es unterstützt auch mehrere Paradigmen, von der funktionalen bis zur strukturierten und prozeduralen Programmierung.

Daher ist es auch eine der beliebtesten Sprachen für die Datenwissenschaft . Mit weniger als 1000 Iterationen ist es schneller und eine bessere Option für Datenmanipulationen. Natürliche Datenverarbeitung und Datenlernen werden mit den in Python enthaltenen Paketen zum Kinderspiel. Darüber hinaus erleichtert Python Programmierern das Lesen der Daten in einer Tabelle, indem eine CSV-Ausgabe erstellt wird.

2. JavaScript

JavaScript ist eine weitere objektorientierte Programmiersprache, die von Datenwissenschaftlern verwendet wird. Heute sind Hunderte von Java-Bibliotheken verfügbar, die jede Art von Problem abdecken, auf das ein Programmierer stoßen kann. Es gibt einige außergewöhnliche Sprachen zum Erstellen von Dashboards und zum Visualisieren von Daten.

Diese vielseitige Sprache ist in der Lage, mehrere Aufgaben gleichzeitig zu erledigen. Es ist auch nützlich, um alles von Elektronik bis hin zu Desktop- und Webanwendungen einzubetten. Beliebte Verarbeitungsframeworks wie Hadoop laufen auf Java. Und es ist eine dieser Data-Science-Sprachen , die schnell und einfach für große Anwendungen skaliert werden können.

3. Skala

Diese moderne und elegante Programmiersprache wurde erst 2003 entwickelt. Scala wurde ursprünglich entwickelt, um Probleme mit Java anzugehen. Seine Anwendungen reichen von der Webprogrammierung bis zum maschinellen Lernen. Es ist auch eine skalierbare und effektive Sprache für den Umgang mit Big Data. In modernen Organisationen unterstützt Scala objektorientierte und funktionale Programmierung sowie gleichzeitige und synchronisierte Verarbeitung.

Lesen Sie: Scala-Interviewfragen

4.R

R ist eine höhere Programmiersprache, die von Statistikern entwickelt wurde. Die Open-Source-Sprache und -Software werden typischerweise für statistische Berechnungen und Grafiken verwendet. Aber es hat auch mehrere Anwendungen in der Datenwissenschaft und R hat mehrere nützliche Bibliotheken für die Datenwissenschaft. R kann nützlich sein, um Datensätze zu untersuchen und Ad-hoc-Analysen durchzuführen. Die Schleifen haben jedoch mehr als 1000 Iterationen und sind komplexer zu lernen als Python.

Data Science Advanced-Zertifizierung, über 250 Einstellungspartner, über 300 Lernstunden, 0 % EMI

5. SQL

Im Laufe der Jahre hat sich die Structured Query Language oder SQL zu einer beliebten Programmiersprache für die Verwaltung von Daten entwickelt. Obwohl sie nicht ausschließlich für Data-Science-Operationen verwendet werden, können Kenntnisse über SQL-Tabellen und -Abfragen Data Scientists beim Umgang mit Datenbankverwaltungssystemen helfen. Diese domänenspezifische Sprache ist äußerst praktisch zum Speichern, Bearbeiten und Abrufen von Daten in relationalen Datenbanken.

6. Julia

Julia ist eine Data-Science-Programmiersprache , die speziell für schnelle numerische Analysen und Hochleistungs-Computational Science entwickelt wurde. Es kann mathematische Konzepte wie lineare Algebra schnell implementieren. Und es ist eine ausgezeichnete Sprache, um mit Matrizen umzugehen. Julia kann sowohl für die Backend- als auch für die Frontend-Programmierung verwendet werden, und seine API kann in Programme eingebettet werden.

In einer Nussschale

Heute gibt es weltweit mehr als 250 Programmiersprachen. In diesem riesigen Feld geht Python mit über 70.000 Bibliotheken und etwa 8,2 Millionen Benutzern weltweit eindeutig als Gewinner hervor. Python ermöglicht die Integration mit TensorFlow, SQL und anderen Datenwissenschafts- und maschinellen Lernbibliotheken. Grundlegende Python-Kenntnisse helfen auch beim Erlernen von Computing-Frameworks wie Apache Spark, das für seine Data-Engineering- und Big-Data-Analyseaufgaben bekannt ist.

Bevor Sie Experte für Data Science werden, ist das Erlernen einer Programmiersprache eine entscheidende Voraussetzung. Data Scientists sollten die Vor- und Nachteile der verschiedenen Arten von Programmiersprachen für Data Science abwägen, bevor sie eine Entscheidung treffen.

Wenn Sie neugierig darauf sind, Data Science zu lernen, um an der Spitze des rasanten technologischen Fortschritts zu stehen, sehen Sie sich das Executive PG Program in Data Science von upGrad & IIIT-B an und bilden Sie sich für die Zukunft weiter.