トップ6データサイエンスプログラミング言語2022[厳選]

プログラミング言語は、さまざまな種類の出力を生成する一連の命令で構成される形式言語です。 これらの言語は、アルゴリズムを実装し、複数のアプリケーションを持つためにコンピュータープログラムで使用されます。 データサイエンス用のプログラミング言語もいくつかあります。 データサイエンティストは、さまざまなデータサイエンス機能を実現するために不可欠なツールであるため、少なくとも1つの言語を学習して習得する必要があります。

低水準および高水準プログラミング言語

プログラミング言語には、低レベルと高レベルの2種類があります。 低水準言語は比較的高度ではなく、コンピューターがさまざまな操作を実行するために使用する最も理解しやすい言語です。 これらには、アセンブリ言語と機械語が含まれます。

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アセンブリ言語はハードウェアの直接操作とパフォーマンスの問題を扱いますが、機械語は基本的にコンピューターによって読み取られ実行されるバイナリです。 アセンブラソフトウェアは、アセンブリ言語を機械語に変換します。 低水準プログラミング言語は、高水準プログラミング言語と比較して、より高速でメモリ効率が高くなります。

2番目のタイプのプログラミング言語は、詳細とプログラミング概念のより強力な抽象化を提供します。 このような高級言語は、コンピューターの種類に依存しないコードを作成できます。 さらに、それらは移植性があり、人間の言語に近く、問題解決の指示に非常に役立ちます。

したがって、多くのデータサイエンティストは、高級プログラミング言語を使用しています。 この分野への参入を目指す人々は、データサイエンス言語に特化して旅を始めることを検討するかもしれません。 これらの言語のいくつかの機能と利点を理解しましょう。

データサイエンスのためのプログラミング言語

1. Python

Pythonは、今日世界で最も広く使用されているデータサイエンスプログラミング言語です。 これは、1991年から使用されているオープンソースの使いやすい言語です。この汎用で動的な言語は、本質的にオブジェクト指向です。 また、機能プログラミングから構造化および手続き型プログラミングまで、複数のパラダイムをサポートします。

したがって、データサイエンスでも最も人気のある言語の1つです。 反復回数が1000回未満であるため、データ操作がより高速で優れたオプションになります。 自然なデータ処理とデータ学習は、Pythonに含まれるパッケージで簡単になります。 さらに、Pythonを使用すると、CSV出力を作成することで、プログラマーがスプレッドシートのデータを簡単に読み取ることができます。

2. JavaScript

JavaScriptは、データサイエンティストが使用するもう1つのオブジェクト指向プログラミング言語です。 今日、プログラマーが遭遇する可能性のあるあらゆる種類の問題をカバーする何百ものJavaライブラリーが利用可能です。 ダッシュボードを作成し、データを視覚化するためのいくつかの例外的な言語があります。

この用途の広い言語は、一度に複数のタスクを処理することができます。 また、電子機器からデスクトップおよびWebアプリケーションまですべてを埋め込む場合にも役立ちます。 Hadoopのような一般的な処理フレームワークはJavaで実行されます。 また、大規模なアプリケーション向けにすばやく簡単にスケールアップできるデータサイエンス言語の1つです。

3. Scala

このモダンでエレガントなプログラミング言語は、2003年に作成されました。Scalaは当初、Javaの問題に対処するために設計されました。 そのアプリケーションは、Webプログラミングから機械学習にまで及びます。 また、ビッグデータを処理するためのスケーラブルで効果的な言語です。 現代の組織では、Scalaはオブジェクト指向で関数型プログラミングだけでなく、並行処理と同期処理もサポートしています。

読む： Scalaインタビューの質問

4. R

Rは、統計家によって構築された高級プログラミング言語です。 オープンソースの言語とソフトウェアは、通常、統計計算とグラフィックスに使用されます。 ただし、データサイエンスにもいくつかのアプリケーションがあり、Rにはデータサイエンスに役立つ複数のライブラリがあります。 Rは、データセットの探索やアドホック分析の実行に役立ちます。 ただし、ループには1000回を超える反復があり、Pythonよりも学習が複雑です。

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5. SQL

何年にもわたって、構造化照会言語またはSQLは、データを管理するための一般的なプログラミング言語になりました。 データサイエンスの運用にのみ使用されるわけではありませんが、SQLテーブルとクエリの知識は、データベース管理システムを扱う際にデータサイエンティストを支援することができます。 このドメイン固有言語は、リレーショナルデータベースでのデータの保存、操作、および取得に非常に便利です。

6.ジュリア

Juliaは、スピーディーな数値解析と高性能の計算科学のために開発されたデータサイエンスプログラミング言語です。 線形代数のような数学的概念をすばやく実装できます。 そして、それは行列を扱うための優れた言語です。 Juliaは、バックエンドとフロントエンドの両方のプログラミングに使用でき、そのAPIをプログラムに埋め込むことができます。

一言で言えば

今日、世界には250を超えるプログラミング言語があります。 この広大な分野で、Pythonは明らかに、世界中で70,000を超えるライブラリと約820万のユーザーを抱える勝者として浮上しています。 Pythonを使用すると、TensorFlow、SQL、その他のデータサイエンスおよび機械学習ライブラリとの統合が可能になります。 Pythonの基本的な知識は、データエンジニアリングやビッグデータ分析タスクで有名なApacheSparkなどのコンピューティングフレームワークの習得にも役立ちます。

データサイエンスの専門家になる前に、プログラミング言語を学ぶことは重要な要件です。 データサイエンティストは、決定を下す前に、データサイエンス用のさまざまなタイプのプログラミング言語の長所と短所を比較検討する必要があります。

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