Top Data Science Programmiersprachen

Wenn Sie eine Karriere in Data Science in Betracht ziehen, müssen Sie zunächst verschiedene Data-Science-Programmiersprachen beherrschen .

Data Science ist ein Studienbereich, der Mathematik, Statistik, Programmierkenntnisse und Fachkenntnisse kombiniert, um aus großen Datenmengen aussagekräftige Erkenntnisse zu gewinnen. Datenwissenschaftler verwenden maschinelle Lernalgorithmen, um Systeme mit künstlicher Intelligenz (KI) zu entwickeln, die in der Lage sind, Aufgaben auszuführen, die normalerweise menschliche Intelligenz erfordern.

Data Science umfasst mehrere Disziplinen und verwendet verschiedene Tools, Bibliotheken und Programmiersprachen, um Wert aus Daten zu extrahieren. Da das Programmieren eine der wesentlichen Fähigkeiten eines Data Scientists ist, lohnt es sich , Data-Science-Programmiersprachen zu erkunden. Der Einstieg in die Programmierung kann jedoch entmutigend erscheinen, insbesondere wenn Sie keine Vorkenntnisse haben.

Dieser Artikel wird einige der besten Programmiersprachen für die Datenwissenschaft betrachten und ihre Stärken hervorheben.

Beste Programmiersprache für Data Science

Hier sind die 10 besten Sprachen für Data Science , die Ihnen helfen, Ihre Data Science-Karriere voranzutreiben.

1. Pythonschlange

Python ist eine objektorientierte Open-Source-Programmiersprache für allgemeine Zwecke mit Anwendungen in den Bereichen Data Science, Webentwicklung, Videospielentwicklung und anderen Bereichen. Python belegt Platz 1 in PYPL und Platz 2 im TIOBE -Index und verfügt über eine einfache und leicht zu erlernende Syntax, integrierte High-Level-Datenstrukturen sowie dynamische Typisierung und Bindung.

Darüber hinaus macht Pythons reichhaltiges Ökosystem aus Bibliotheken, leistungsstarken Paketen und robustem Community-Support es ideal für datenwissenschaftliche Operationen, von der Datenvorverarbeitung und statistischen Analyse bis hin zur Visualisierung und Bereitstellung von KI- und ML-Modellen. Einige häufig verwendete Python-Bibliotheken für Datenwissenschaft und maschinelles Lernen sind Pandas, NumPy, Sci-Kit-Learn, Matplotlib, Keras und TensorFlow.

2.R

R entwickelt sich mit Platz 7 im PYPL -Index zu einer der beliebtesten Programmiersprachen für Data Science . R ist eine einfache Programmiersprache, die ausschließlich für Data Science entwickelt wurde. Es ist eine domänenspezifische Open-Source-Sprache und -Umgebung für statistische Berechnungen und Grafiken. R ist sehr erweiterbar und bietet umfassende statistische und grafische Techniken, darunter klassische statistische Tests, lineare und nichtlineare Modellierung, Klassifizierung und Zeitreihenanalyse, um nur einige zu nennen.

Einer der Vorteile der Verwendung von R besteht darin, dass Sie mit mathematischen Formeln und Symbolen problemlos gut gestaltete Diagramme in Publikationsqualität erstellen können. R wird auf UNIX-, Windows- und macOS-Systemen kompiliert und ausgeführt.

3. Java

Java ist auf Platz 3 im TIOBE -Index und auf Platz 2 im PYPL -Index und ist eine universelle, objektorientierte Programmiersprache, die für Data Mining, Datenanalyse, maschinelles Lernen, Entwicklung eingebetteter Systeme usw. verwendet wird. Das Java-Ökosystem ist dafür bekannt seine Effizienz, Leistung und Fähigkeit, komplexe Anwendungen von Grund auf neu zu erstellen. In den letzten Jahren hat sich die beliebte Programmiersprache jedoch in der Datenwissenschaft einen Namen gemacht.

Dank der Java Virtual Machine (JVM) bietet Java ein effizientes und robustes Framework für beliebte Big-Data-Tools wie Spark, Hadoop und Scala. Die Hochleistungsfähigkeiten der Sprache eignen sich ideal für die Durchführung von Datenoperationen, die komplexe Verarbeitungsanforderungen und massiven Speicherplatz erfordern.

4. JavaScript

JavaScript (JS) ist eine vielseitige Sprache mit mehreren Paradigmen, die im PYPL- bzw. im TIOBE -Index auf Platz 3 und 7 rangiert . Während JS am besten als Skriptsprache zum Erstellen reichhaltiger und interaktiver Webseiten bekannt ist, wird JS auch in Nicht-Browser-Umgebungen wie Adobe Acrobat, Node.js und Apache CouchDB verwendet. In letzter Zeit hat JS auch im Data-Science-Bereich an Popularität gewonnen.

Die leichtgewichtige, interpretierte Programmiersprache unterstützt beliebte Bibliotheken für maschinelles Lernen und Deep Learning wie Keras und TensorFlow sowie Visualisierungstools wie D3. Die weit verbreitete Popularität von JS in der Webentwickler-Community macht es zu einem hervorragenden Medium für Front- und Back-End-Programmierer, die verschiedene Aspekte der Datenwissenschaft erforschen möchten.

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5. C/C++

C ist eine maschinenabhängige, prozedurale Programmiersprache, und ihr naher Verwandter C++ ist eine objektorientierte Programmiersprache. Obwohl beide Sprachen ähnliche Syntax- und Codestrukturen haben, ist C++ eine Obermenge von C mit Funktionen wie Ausnahmebehandlung und einer umfangreichen Bibliothek. Darüber hinaus ist C eine der frühesten Programmiersprachen, wobei die meisten modernen Sprachen C/C++ als Codebasis verwenden. C und C++ sind aufgrund ihrer Fähigkeit zur schnellen Datenkompilierung für Data-Science-Anwendungen von Vorteil. Die Low-Level-Eigenschaften von C und C++ ermöglichen eine einfache App-Anpassung, die sonst nicht möglich gewesen wäre. C/C++ eignet sich am besten für Projekte mit massiven Leistungs- und Skalierbarkeitsanforderungen.

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6. SQL

Structured Query Language (SQL) ist eine domänenspezifische Sprache zum Abrufen und Verwalten von Daten in einer relationalen Datenbank. Alle Managementsysteme für relationale Datenbanken (RDMS) wie MS Access, MySQL, Sybase, Oracle, SQL Server und PostgreSQL verwenden SQL als ihre Standard-Datenbanksprache. Obwohl diese relationalen Datenbanken geringfügige Unterschiede aufweisen, ist ihre grundlegende Abfragesyntax ziemlich ähnlich, was SQL zu einer vielseitigen Option macht.

Datenbankabfragen erfordern daher solide SQL-Kenntnisse, und da SQL Zugriff auf Daten und Statistiken bietet, ist es eine wichtige Ressource für Data Scientists. Darüber hinaus hat SQL eine einfache, deklarative Syntax, wodurch es im Vergleich zu anderen Sprachen relativ leicht zu erlernen ist.

7. Skala

Scala ist eine universelle, höhere Programmiersprache mit funktionalen und objektorientierten Programmierfunktionen. Scala wird auf der Java Virtual Machine ausgeführt, sodass Benutzer Java- und Scala-Stacks für eine nahtlose Integration frei verwenden können. Darüber hinaus helfen die JavaScript- und JVM-Laufzeiten beim Aufbau von Hochleistungssystemen mit Zugriff auf robuste Ökosysteme von Bibliotheken.

Scala ist ideal für den Umgang mit großen Datensätzen und eignet sich daher für Big Data und maschinelles Lernen. Bei Verwendung mit Spark kann Scala große Mengen an isolierten Daten verarbeiten. Außerdem eignet sich Scala perfekt zum Erstellen leistungsstarker Data-Science-Frameworks wie Hadoop.

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8. Julia

Julia wurde 2011 veröffentlicht und ist eine der jüngsten Data-Science-Sprachen auf dieser Liste und eine mit steigender Popularität. Julia ist eine dynamische High-Level-Programmiersprache mit der Leichtigkeit von Python und der Geschwindigkeit von C/C++. Hervorragend geeignet für numerische Analysen und wissenschaftliches Rechnen, waren einige der frühesten Anwendungen von Julia in Biologie, Chemie und maschinellem Lernen. Obwohl Julia eine Allzweck-Programmiersprache für Spieleentwicklung, Webentwicklung und dergleichen ist, wird sie weithin als die Sprache der nächsten Generation für Datenwissenschaft und maschinelles Lernen angesehen. Es ist eine vielseitige Programmiersprache, die paralleles und verteiltes Rechnen unterstützt und bei Bedarf als Low-Level-Programmiersprache fungieren kann.

9. MATLAB

Wie Julia ist MATLAB eine High-Level-Programmiersprache der vierten Generation für numerische Berechnungen. MATLAB wurde ursprünglich in der akademischen und wissenschaftlichen Forschung eingesetzt und bietet robuste mathematische und statistische Operationswerkzeuge, die sich ideal für datenwissenschaftliche Anwendungen eignen. Mit MATLAB können Benutzer Funktionen und Daten darstellen, Matrizenmanipulationen durchführen, Daten analysieren, Algorithmen implementieren, Modelle erstellen usw. Einer der wesentlichen Nachteile von MATLAB ist jedoch, dass es proprietär ist. Unabhängig davon, ob Sie MATLAB für persönliche, akademische oder geschäftliche Zwecke verwenden möchten, müssen Sie eine Lizenz erwerben.

10. Schnell

Swift ist eine Kreation von Apple Inc. und eine robuste und intuitive Programmiersprache für iOS, macOS, iPadOS, watchOS und tvOS. Es ist schnell, sicher und interaktiv, mit optimiertem und kompiliertem Code, um das Beste aus moderner Hardware herauszuholen. Swift ist mit Python interoperabel und mit TensorFlow mit einer modernen und leichten Syntax kompatibel.

Swift ist nicht mehr auf iOS-Systeme beschränkt und funktioniert auf Linux-Plattformen. Es bietet verschiedene Bibliotheken für numerische Berechnungen, digitale Signalverarbeitung, hochleistungsfähige Matrix-Mathematikfunktionen, den Aufbau von Modellen für maschinelles Lernen und mehr.

Einpacken

Obwohl es mehrere Data-Science-Sprachen gibt, kann die Auswahl der besten für Ihren Data-Science-Karriereweg überwältigend sein. Berücksichtigen Sie die folgenden Faktoren, bevor Sie die Programmiersprache auswählen, mit der Sie arbeiten möchten:

• Das Ziel, das Sie zu erreichen versuchen
• Wie Data Science Ihnen helfen kann, die anstehende Aufgabe auszuführen
• Ihre Erfahrung mit Programmierung
• Ihre Fähigkeiten in den Programmiersprachen, die Sie bereits kennen

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