Top 10 Programmiersprachen zum Lernen für Data Science

Data Science ist heute eines der heißesten Felder im Technologiebereich. Obwohl es sich um ein aufstrebendes Gebiet handelt, hat die Datenwissenschaft zahlreiche einzigartige Berufsprofile mit spannenden Stellenbeschreibungen hervorgebracht. Noch spannender ist, dass Aspiranten aus mehreren Disziplinen – Statistik, Programmierung, Verhaltenswissenschaften, Informatik usw. – sich weiterbilden können, um in den Bereich der Datenwissenschaften einzusteigen. Für Anfänger kann die anfängliche Reise jedoch etwas entmutigend werden, wenn man nicht weiß, wo man anfangen soll.

Bei upGrad haben wir Studenten mit unterschiedlichen Bildungs- und Berufshintergründen auf der ganzen Welt geführt und ihnen geholfen, in die Welt der Datenwissenschaft einzusteigen. Vertrauen Sie uns also, wenn wir sagen, dass es immer am besten ist, Ihre Data-Science-Reise zu beginnen, indem Sie sich mit den Tools des Handels vertraut machen. Wenn Sie Data Science beherrschen möchten, empfehlen wir Ihnen, mit Programmiersprachen zu beginnen.

Nun stellt sich die wichtige Frage – welche Programmiersprache wählen?

Lass es uns herausfinden!

Beste Programmiersprachen für Data Science

Die Rolle der Programmierung in Data Science spielt im Allgemeinen eine Rolle, wenn Sie Zahlen knacken oder statistische oder mathematische Modelle erstellen müssen. Allerdings werden nicht alle Programmiersprachen gleich behandelt – einige Sprachen werden oft anderen vorgezogen, wenn es darum geht, Data Science-Herausforderungen zu lösen.

Vor diesem Hintergrund finden Sie hier eine Liste mit 10 Programmiersprachen. Lesen Sie es bis zum Ende, und Sie werden Klarheit darüber haben, welche Programmiersprache am besten zu Ihren datenwissenschaftlichen Zielen passt.

1. Pythonschlange

Python ist eine der beliebtesten Programmiersprachen in Data-Science-Kreisen. Dies liegt daran, dass Python eine breite Palette von Data-Science-Anwendungsfällen abdecken kann. Es ist die Programmiersprache der Wahl für Aufgaben im Zusammenhang mit Datenanalyse, maschinellem Lernen, künstlicher Intelligenz und vielen anderen Bereichen unter dem Dach der Datenwissenschaft.

Python wird mit leistungsstarken, spezialisierten Bibliotheken für bestimmte Aufgaben geliefert, was die Arbeit erleichtert. Mit diesen Bibliotheken können Sie wichtige Aufgaben wie Data Mining, Sammeln, Analysieren, Visualisieren, Modellieren usw. ausführen.

Eine weitere großartige Sache an Python ist die starke Entwicklergemeinschaft, die Sie durch alle möglichen herausfordernden Situationen und Aufgaben führt. Wenn es um die Python-Programmierung geht, bleiben Sie nie ohne Antwort – jemand aus der Community wird immer da sein, um Ihnen bei der Lösung Ihrer Probleme zu helfen.

Hauptsächlich verwendet für: Während Python über spezialisierte Bibliotheken für verschiedene Aufgaben verfügt, ist sein primärer Anwendungsfall die Automatisierung. Sie können Python verwenden, um verschiedene Aufgaben zu automatisieren und viel Zeit zu sparen.

Das Gute und das Schlechte: Die aktive Entwickler-Community ist einer der Hauptgründe, warum angehende Programmierer und erfahrene Profis Python lieben und darauf zusteuern. Außerdem erhalten Sie viele Open-Source-Tools in Bezug auf Visualisierung, maschinelles Lernen und mehr, die Sie bei verschiedenen datenwissenschaftlichen Aufgaben unterstützen. Diese Sprache hat nicht viele Nachteile, außer dass sie relativ langsamer ist als viele andere Sprachen auf dieser Liste – insbesondere in Bezug auf die Rechenzeiten.

2.R

In Bezug auf die Popularität ist R nach Python an zweiter Stelle, wenn es darum geht, mit datenwissenschaftlichen Herausforderungen zu arbeiten. Dies ist eine leicht zu erlernende Sprache, die die perfekte Rechenumgebung für Statistik und grafische Programmierung fördert.

Dinge wie mathematische Modellierung, statistische Analyse und Visualisierung sind mit der Programmiersprache R ein Kinderspiel. All dies hat die Sprache zu einer Priorität für Datenwissenschaftler auf der ganzen Welt gemacht. Darüber hinaus kann R große und komplexe Datensätze nahtlos verarbeiten, was es zu einer geeigneten Sprache macht, um mit den Problemen umzugehen, die sich aus den ständig wachsenden Datenmengen ergeben. Eine aktive Community von Entwicklern unterstützt R, und Sie werden feststellen, dass Sie viel von Ihren Kollegen lernen werden, sobald Sie sich auf die R-Reise begeben!

Meist verwendet für: R ist zweifellos die bekannteste Sprache für statistische und mathematische Modellierung.

Das Gute und das Schlechte: R ist eine Open-Source-Programmiersprache, die mit einem soliden Supportsystem, verschiedenen Paketen, hochwertiger Datenvisualisierung sowie maschinellen Lernvorgängen ausgestattet ist. In Bezug auf die Nachteile ist der Sicherheitsfaktor jedoch ein Problem bei der Programmiersprache R.

3. Java

Java ist eine Programmiersprache, die keiner Einführung bedarf. Es wurde von Top-Unternehmen für die Softwareentwicklung verwendet und findet heute in der Welt der Datenwissenschaft Verwendung. Java hilft bei Analyse, Mining, Visualisierung und maschinellem Lernen.

Java bringt die Kraft mit sich, komplexe Web- und Desktop-Anwendungen von Grund auf neu zu erstellen. Es ist ein verbreiteter Mythos, dass Java eine Sprache für Anfänger ist. Um ehrlich zu sein, Java eignet sich für jede Phase Ihrer Karriere. Im Bereich Data Science kann es für Deep Learning, maschinelles Lernen, Verarbeitung natürlicher Sprache, Datenanalyse und Data Mining verwendet werden.

Hauptsächlich verwendet für: Java wurde hauptsächlich zum Erstellen von End-to-End-Unternehmensanwendungen für Mobilgeräte und Desktops verwendet.

Das Gute und das Schlechte: Java ist aufgrund seiner Garbage-Collector-Fähigkeiten viel schneller als seine Konkurrenten. Daher ist es eine ideale Wahl für die Erstellung hochwertiger, skalierbarer Software. Die Sprache ist extrem portabel und bietet den WORA-Ansatz ( Write Once, Run Anywhere ). Auf der anderen Seite ist Java eine sehr strukturierte und disziplinierte Sprache. Es ist nicht so flexibel wie Python oder Scala. Es ist also eine ziemliche Herausforderung, die Syntax und die Grundlagen zu verstehen.

4. C/C++

C++ und C sind beide sehr wichtige Sprachen, um die Grundlagen der Programmierung und Informatik zu verstehen. Auch im Kontext von Data Science sind diese Sprachen äußerst nützlich. Dies liegt daran, dass die meisten neuen Sprachen, Frameworks und Tools entweder C oder C++ als Codebasis verwenden.

C und C++ werden aufgrund ihrer schnellen Datenkompilierungsfähigkeiten für die Datenwissenschaft bevorzugt. In diesem Sinne bieten sie Entwicklern viel mehr Befehlsgewalt. Da es sich um Low-Level-Sprachen handelt, ermöglichen sie Entwicklern die Feinabstimmung verschiedener Aspekte ihrer Programmierung nach ihren Bedürfnissen.

Meist verwendet für: C und C++ werden für hochfunktionale Projekte mit Skalierbarkeitsanforderungen verwendet.

Das Gute und das Schlechte: Diese beiden Sprachen sind wirklich schnell und die einzigen Sprachen, die GB Daten in weniger als einer Sekunde kompilieren können. Auf der anderen Seite haben sie eine steile Lernkurve. Wenn Sie jedoch in der Lage sind, die Kontrolle über C oder C++ zu erlangen, werden Sie alle anderen Sprachen relativ einfach finden und es wird weniger Zeit in Anspruch nehmen, sie zu beherrschen!

5. SQL

SQL, kurz für Structured Query Language, spielt eine wichtige Rolle, wenn Sie mit strukturierten Datenbanken arbeiten. SQL bietet Ihnen Zugriff auf verschiedene Statistiken und Daten, was sich hervorragend für Data-Science-Projekte eignet.

Datenbanken sind für die Datenwissenschaft von entscheidender Bedeutung, ebenso wie SQL zum Abfragen der Datenbank, um Elemente hinzuzufügen, zu entfernen oder zu bearbeiten. SQL wird im Allgemeinen für relationale Datenbanken verwendet. Es wird von einem großen Pool von Entwicklern unterstützt, die daran arbeiten.

Meistens verwendet für: SQL ist die bevorzugte Sprache für die Arbeit mit strukturierten, relationalen Datenbanken und deren Abfragen.

Das Gute und das Schlechte: SQL ist nicht prozedural und erfordert keine traditionellen Programmierkonstrukte. Sie hat eine eigene Syntax, wodurch sie viel einfacher zu erlernen ist als die meisten anderen Programmiersprachen. Sie müssen kein Programmierer sein, um SQL zu beherrschen. Was die Nachteile betrifft, so verfügt SQL über eine komplexe Schnittstelle, die Anfängern zunächst entmutigend erscheinen mag.

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6. MATLAB

MATLAB ist seit langem eines der wichtigsten Tools, wenn es um statistische oder mathematische Berechnungen geht. Mit MATLAB können Sie Benutzeroberflächen erstellen und Ihre Algorithmen implementieren. Die integrierten Grafiken sind vielfältig genug und äußerst nützlich für die Gestaltung von Benutzeroberflächen. Sie können die integrierten Grafiken zum Erstellen von Visualisierungen und Datendiagrammen verwenden.

Diese Sprache ist besonders nützlich für die Datenwissenschaft, da sie maßgeblich zur Lösung von Deep-Learning-Problemen beiträgt.

Hauptsächlich verwendet für: MATLAB findet seinen Weg am häufigsten in der linearen Algebra, der numerischen Analyse und der statistischen Modellierung, um nur einige zu nennen.

Das Gute und das Schlechte: MATLAB bietet vollständige Plattformunabhängigkeit mit einer riesigen Bibliothek eingebauter Funktionen für die Arbeit an vielen mathematischen Modellierungsproblemen. Sie können nahtlose Benutzeroberflächen, Visualisierungen und Diagramme erstellen, um Ihre Daten zu erklären. Da es sich jedoch um eine interpretierte Sprache handelt, ist sie tendenziell langsamer als viele andere (kompilierte) Sprachen auf der Liste. Außerdem ist es keine freie Programmiersprache.

7. Skala

Dies ist eine sehr leistungsfähige Programmiersprache für allgemeine Zwecke, die über Bibliotheken speziell für die Datenwissenschaft verfügt. Da es leicht zu erlernen ist, ist Scala die ideale Wahl für viele Data-Science-Anwärter, die ihre Reise gerade erst begonnen haben.

Scala ist praktisch für die Arbeit mit großen Datensätzen. Es funktioniert, indem es seinen Code in Bytecode kompiliert und dann auf einer VM (Virtual Machine) ausführt. Aufgrund dieses Kompilierungsprozesses ermöglicht Scala eine nahtlose Interoperabilität mit Java und eröffnet so unendliche Möglichkeiten für Data-Science-Profis.

Sie können Scala mit Spark verwenden und Datensilos problemlos verarbeiten. Darüber hinaus ist Scala aufgrund der Parallelitätsunterstützung das ideale Tool zum Erstellen von Hadoop-ähnlichen Hochleistungs-Data-Science-Anwendungen und -Frameworks. Scala wird mit mehr als 175.000 Bibliotheken geliefert, die endlose Funktionalitäten bieten. Sie können es auf jeder Ihrer bevorzugten IDEs wie VS Code, Sublime Text, Atom, IntelliJ oder sogar Ihrem Browser ausführen.

Hauptsächlich verwendet für: Scala findet seine Verwendung für Projekte mit großen Datensätzen und zum Erstellen hochfunktionaler Frameworks.

Das Gute und das Schlechte: Scala ist definitiv eine leicht zu erlernende Sprache – vor allem, wenn Sie bereits Erfahrung mit der Programmierung gesammelt haben. Es ist funktional, skalierbar und hilft bei der Lösung vieler Data Science-Probleme. Der Nachteil ist, dass Scala von einer begrenzten Anzahl von Entwicklern unterstützt wird. Während Sie Java-Entwickler in Hülle und Fülle finden können, kann es schwierig sein, Scala-Entwickler zu finden, die Ihnen helfen.

8. JavaScript

Obwohl JavaScript am häufigsten für die Full-Stack-Webentwicklung verwendet wird, findet es auch Anwendung in der Datenwissenschaft. Wenn Sie mit JavaScript vertraut sind, können Sie die Sprache verwenden, um aus Ihren Daten aufschlussreiche Visualisierungen zu erstellen – eine hervorragende Möglichkeit, Ihre Daten in Form einer Geschichte zu präsentieren.

JavaScript ist einfacher zu erlernen als viele andere Sprachen auf der Liste, aber Sie sollten bedenken, dass JS eher ein Hilfsmittel als eine primäre Sprache für die Datenwissenschaft ist. Es kann als lobenswertes Data-Science-Tool dienen, da es vielseitig und effektiv ist. Während Sie also mit dem Beherrschen von JavaScript fortfahren können, versuchen Sie, mindestens eine weitere Programmiersprache in Ihrem Arsenal zu haben – eine, die Sie hauptsächlich für Data-Science-Operationen verwenden können.

Meist verwendet für: In Data Science wird JavaScript für Datenvisualisierungen verwendet. Ansonsten findet es Verwendung in der Entwicklung von Web-Apps.

Das Gute und das Schlechte: JavaScript hilft Ihnen, äußerst aufschlussreiche Visualisierungen zu erstellen, die Datenerkenntnisse vermitteln – dies ist eine äußerst zentrale Komponente des Datenanalyseprozesses. Die Sprache hat jedoch nicht so viele Data-Science-spezifische Pakete wie andere Sprachen auf der Liste.

Abschließend

Das Erlernen einer Programmiersprache ist wie das Erlernen des Kochens. Es gibt einfach so viel zu tun, so viele Gerichte zu lernen und so viele Geschmacksrichtungen hinzuzufügen. Also, nur das Rezept zu lesen, wird nicht gut sein. Sie müssen weitermachen und das erste Gericht zubereiten – egal, wie schlecht oder gut es sich herausstellt. Unabhängig davon, für welche Programmiersprache Sie sich entscheiden, sollten Sie die Konzepte, die Sie lernen, weiter üben. Arbeite weiter an einem kleinen Projekt, während du die Sprache lernst. Dies wird Ihnen helfen, die Ergebnisse in Echtzeit zu sehen.

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