データサイエンスのために学ぶべきトップ10プログラミング言語

データサイエンスは、今日の技術分野で最も注目されている分野の1つです。 データサイエンスは新しい分野ですが、刺激的な職務記述書を備えた数多くのユニークな職務プロファイルを生み出しています。 さらにエキサイティングなのは、統計、プログラミング、行動科学、コンピューターサイエンスなど、複数の分野の志願者がデータサイエンスの領域に参入するためのスキルを向上させることができることです。 ただし、初心者の場合、どこから始めればよいかわからない場合、最初の旅は少し気が遠くなるかもしれません。

upGradでは、世界中のさまざまな教育的および専門的背景を持つ学生を指導し、データサイエンスの世界への参入を支援してきました。 ですから、業界のツールについて学ぶことからデータサイエンスの旅を始めることが常に最善であると私たちが言うとき、私たちを信頼してください。 データサイエンスをマスターする場合は、プログラミング言語から始めることをお勧めします。

ここで重要な問題が発生します–どのプログラミング言語を選択するのですか？

確認してみましょう！

データサイエンスに最適なプログラミング言語

データサイエンスにおけるプログラミングの役割は、一般的に、数値計算を行う必要がある場合、または統計モデルや数学モデルを作成する必要がある場合に発生します。 ただし、すべてのプログラミング言語が同じように扱われるわけではありません。データサイエンスの課題を解決する場合、一部の言語が他の言語よりも優先されることがよくあります。

それを念頭に置いて、ここに10のプログラミング言語のリストがあります。 最後まで読んでください。そうすれば、どのプログラミング言語がデータサイエンスの目標に最も適しているかについてある程度明確になります。

1. Python

Pythonは、データサイエンス界で最も人気のあるプログラミング言語の1つです。 これは、Pythonがさまざまなデータサイエンスのユースケースに対応できるためです。 これは、データ分析、機械学習、人工知能、およびデータサイエンスの傘下にある他の多くの分野に関連するタスクの頼りになるプログラミング言語です。

Pythonには、特定のタスク用の強力な専用ライブラリが付属しており、操作が簡単になります。 これらのライブラリを使用すると、データマイニング、収集、分析、視覚化、モデリングなどの重要なタスクを実行できます。

Pythonのもう1つの優れた点は、起こりうる困難な状況やタスクをガイドする強力な開発者コミュニティです。 Pythonプログラミングに関しては、答えがないままになることは決してありません。コミュニティの誰かが常に問題の解決を支援してくれます。

主に使用される目的： Pythonにはさまざまなタスクに特化したライブラリがありますが、その主なユースケースは自動化です。 Pythonを使用すると、さまざまなタスクを自動化し、時間を大幅に節約できます。

良い点と悪い点：活発な開発者のコ​​ミュニティは、意欲的なプログラマーや経験豊富な専門家がPythonを愛し、それに向けて舵を切る最大の理由の1つです。 また、さまざまなデータサイエンスのタスクを支援するために、視覚化、機械学習などに関連する多くのオープンソースツールを入手できます。 この言語には、このリストにある他の多くの言語よりも比較的遅いことを除いて、多くの短所はありません。特に、計算時間の点でそうです。

2. R

人気の点では、Rはデータサイエンスの課題に取り組むためにPythonに次ぐものです。 これは、統計およびグラフィカルプログラミングのための完璧な計算環境を促進する習得しやすい言語です。

数学的モデリング、統計分析、視覚化などは、Rプログラミング言語で簡単に行えます。 これらすべてが、この言語を世界中のデータサイエンティストにとって優先事項にしています。 さらに、Rは大規模で複雑なデータセットをシームレスに処理できるため、増え続けるデータのヒープから生じる問題を処理するのに適した言語になります。 開発者の活発なコミュニティがRを支援しており、Rの旅に出ると、仲間から多くのことを学ぶことができます。

主に次の目的で使用されます。Rは、統計的および数学的モデリングで最も有名な言語です。

良い点と悪い点： Rは、堅実なサポートシステム、多様なパッケージ、高品質のデータ視覚化、機械学習操作を備えたオープンソースのプログラミング言語です。 ただし、短所の観点から、セキュリティ要因はRプログラミング言語の懸念事項です。

3.Java

Javaは、導入を必要としないプログラミング言語です。 これはソフトウェア開発のトップ企業によって使用されており、今日ではデータサイエンスの世界で使用されています。 Javaは、分析、マイニング、視覚化、機械学習に役立ちます。

Javaは、複雑なWebおよびデスクトップアプリケーションをゼロから構築する能力をもたらします。 Javaは初心者向けの言語であるというのは一般的な神話です。 正直なところ、Javaはあなたのキャリアのあらゆる段階に適しています。 データサイエンスの分野では、深層学習、機械学習、自然言語処理、データ分析、データマイニングに使用できます。

主に使用されるもの： Javaは、主にモバイルとデスクトップの両方のエンドツーエンドのエンタープライズアプリケーションを作成するために使用されてきました。

良い点と悪い点： Javaは、ガベージコレクター機能があるため、競合他社よりもはるかに高速です。 したがって、高品質でスケーラブルなソフトウェアを構築するための理想的な選択肢です。 この言語は非常に移植性が高く、 1回の書き込みでどこでも実行（WORA）アプローチを提供します。 欠点として、Javaは非常に構造化された統制のとれた言語です。 PythonやScalaほど柔軟ではありません。 したがって、構文と基本のコツをつかむのはかなり困難です。

4. C / C ++

C ++とCはどちらも、プログラミングとコンピューターサイエンスの基礎を理解する上で非常に重要な言語です。 データサイエンスの文脈でも、これらの言語は非常に便利です。 これは、ほとんどの新しい言語、フレームワーク、およびツールがコードベースとしてCまたはC++のいずれかを使用しているためです。

CおよびC++は、データコンパイル機能が高速であるため、データサイエンスに適しています。 この意味で、彼らは開発者にはるかに多くのコマンドを提供します。 低水準言語であるため、開発者は必要に応じてプログラミングのさまざまな側面を微調整できます。

主に次の目的で使用されます。CおよびC++は、スケーラビリティ要件のある高機能プロジェクトに使用されます。

良い点と悪い点：これら2つの言語は非常に高速で、1秒未満でGBのデータをコンパイルできる唯一の言語です。 欠点として、彼らは急な学習曲線を持っています。 ただし、CまたはC ++を制御できる場合は、他のすべての言語を比較的簡単に見つけることができ、それらを習得するのにかかる時間は短くなります。

5. SQL

構造化照会言語の略で、構造化データベースを扱う場合、SQLは重要な役割です。 SQLを使用すると、さまざまな統計やデータにアクセスできます。これは、データサイエンスプロジェクトに最適です。

データベースはデータサイエンスにとって非常に重要であり、アイテムを追加、削除、または操作するためにデータベースにクエリを実行するためのSQLも重要です。 SQLは通常、リレーショナルデータベースに使用されます。 それはそれに取り組んでいる開発者の大規模なプールによってサポートされています。

主に次の目的で使用されます。SQLは、構造化されたリレーショナルデータベースを操作し、それらをクエリするための頼りになる言語です。

良い点と悪い点： SQLは非手続き型であるため、従来のプログラミング構造を必要としません。 独自の構文を備えているため、他のほとんどのプログラミング言語よりもはるかに簡単に習得できます。 SQLを習得するのにプログラマーである必要はありません。 短所に関しては、SQLは、最初は初心者には気が遠くなるような複雑なインターフェイスを備えています。

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6.MATLAB

MATLABは、統計計算または数学計算に関して、長い間頼りになるツールの1つでした。 MATLABを使用して、ユーザーインターフェイスを作成し、アルゴリズムを実装できます。 その組み込みのグラフィックスは十分に多様であり、ユーザーインターフェイスの設計に非常に役立ちます。 組み込みのグラフィックを使用して、視覚化とデータプロットを作成できます。

この言語は、ディープラーニングの問題を解決するのに役立つため、データサイエンスに特に役立ちます。

主に使用される目的： MATLABは、線形代数、数値解析、統計モデリングなどで最も一般的に使用されています。

良い点と悪い点： MATLABは、多くの数学的モデリングの問題に取り組むための組み込み関数の膨大なライブラリを備えた、完全なプラットフォームの独立性を提供します。 シームレスなユーザーインターフェイス、視覚化、プロットを作成して、データの説明に役立てることができます。 ただし、インタプリタ言語であるため、リストにある他の多くの（コンパイルされた）言語よりも遅くなる傾向があります。 さらに、それは無料のプログラミング言語ではありません。

7. Scala

これは非常に強力な汎用プログラミング言語であり、データサイエンス専用のライブラリがあります。 学ぶのは簡単なので、Scalaは旅を始めたばかりの多くのデータサイエンス志願者にとって理想的な選択肢です。

Scalaは、大規模なデータセットを操作するのに便利です。 コードをバイトコードにコンパイルしてからVM（仮想マシン）で実行することで機能します。 このコンパイルプロセスにより、ScalaはJavaとのシームレスな相互運用性を可能にし、データサイエンスの専門家に無限の可能性をもたらします。

ScalaをSparkで使用して、面倒なことなくサイロ化されたデータを処理できます。 さらに、同時実行性のサポートにより、ScalaはHadoopのような高性能データサイエンスアプリケーションとフレームワークを構築するための頼りになるツールです。 Scalaには、無限の機能を提供する175kを超えるライブラリが付属しています。 VS Code、Sublime Text、Atom、IntelliJ、さらにはブラウザーなど、お好みのIDEのいずれかで実行できます。

主に使用される目的： Scalaは、大規模なデータセットを含むプロジェクトや、高機能フレームワークの構築に使用されます。

良い点と悪い点： Scalaは間違いなく習得しやすい言語です。特に、以前にプログラミングの経験がある場合はなおさらです。 機能的でスケーラブルであり、多くのデータサイエンスの問題を解決するのに役立ちます。 短所は、Scalaが限られた数の開発者によってサポートされていることです。 Java開発者を豊富に見つけることはできますが、Scala開発者を見つけるのは難しいかもしれません。

8. JavaScript

JavaScriptはフルスタックWeb開発に最も一般的に使用されていますが、データサイエンスにも応用されています。 JavaScriptに精通している場合は、この言語を利用して、データから洞察に満ちた視覚化を作成できます。これは、データをストーリーの形で提示するための優れた方法です。

JavaScriptは、リストにある他の多くの言語よりも習得が容易ですが、JSは、データサイエンスの主要言語というよりも、より多くの助けになることを覚えておく必要があります。 用途が広く効果的であるため、優れたデータサイエンスツールとして機能します。 したがって、JavaScriptの習得を進める一方で、少なくとももう1つのプログラミング言語を武器に持つようにしてください。これは主にデータサイエンスの運用に使用できます。

主に使用される目的：データサイエンスでは、JavaScriptはデータの視覚化に使用されます。 それ以外の場合は、Webアプリの開発に使用されます。

良い点と悪い点： JavaScriptは、データの洞察を伝える非常に洞察に満ちた視覚化を作成するのに役立ちます。これは、データ分析プロセスの非常に重要なコンポーネントです。 ただし、この言語には、リストにある他の言語ほど多くのデータサイエンス固有のパッケージはありません。

結論は

プログラミング言語を学ぶことは、料理の仕方を学ぶことに似ています。 やることがたくさんあり、学ぶべき料理がたくさんあり、追加するフレーバーもたくさんあります。 ですから、レシピを読むだけではダメです。 あなたは先に進んでその最初の料理を作る必要があります-それがどんなに悪くても良くても。 同様に、どのプログラミング言語を使用する場合でも、学習した概念を実践し続けることをお勧めします。 言語を学びながら、小さなプロジェクトに取り組み続けてください。 これにより、結果をリアルタイムで確認できます。

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