I 6 migliori linguaggi di programmazione per la scienza dei dati 2022 [scelti a mano]

Un linguaggio di programmazione è un linguaggio formale che comprende un insieme di istruzioni che producono vari tipi di output. Questi linguaggi vengono utilizzati nei programmi per computer per implementare algoritmi e avere più applicazioni. Esistono anche diversi linguaggi di programmazione per la scienza dei dati . Gli scienziati dei dati dovrebbero imparare e padroneggiare almeno una lingua in quanto è uno strumento essenziale per realizzare varie funzioni di scienza dei dati.

Linguaggi di programmazione di basso e alto livello

Esistono due tipi di linguaggi di programmazione: di basso livello e di alto livello. Le lingue di basso livello sono relativamente meno avanzate e le lingue più comprensibili utilizzate dai computer per eseguire operazioni diverse. Questi includono il linguaggio assembly e il linguaggio macchina.

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Mentre il linguaggio assembly si occupa della manipolazione diretta dell'hardware e dei problemi di prestazioni, un linguaggio macchina è fondamentalmente costituito da binari letti ed eseguiti da un computer. Un software assembler converte il linguaggio assembly in codice macchina. I linguaggi di programmazione di basso livello sono più veloci ed efficienti in termini di memoria rispetto alle loro controparti di alto livello.

Il secondo tipo di linguaggi di programmazione fornisce una maggiore astrazione di dettagli e concetti di programmazione. Tali linguaggi di alto livello possono creare codice indipendente dal tipo di computer. Inoltre, sono portatili, più vicini al linguaggio umano e immensamente utili per le istruzioni di risoluzione dei problemi.

Pertanto, molti data scientist utilizzano linguaggi di programmazione di alto livello. Coloro che aspirano a entrare nel campo possono prendere in considerazione la possibilità di specializzarsi in un linguaggio di scienza dei dati per iniziare il loro viaggio. Cerchiamo di capire le caratteristiche ei vantaggi di alcuni di questi linguaggi.

Linguaggi di programmazione per la scienza dei dati

1. Pitone

Python è il linguaggio di programmazione per la scienza dei dati più utilizzato al mondo oggi. È un linguaggio open-source e facile da usare che esiste dall'anno 1991. Questo linguaggio dinamico e generico è intrinsecamente orientato agli oggetti. Supporta anche più paradigmi, dalla programmazione funzionale a quella strutturata e procedurale.

Pertanto, è anche uno dei linguaggi più popolari per la scienza dei dati . Con meno di 1000 iterazioni, è più veloce e rappresenta un'opzione migliore per la manipolazione dei dati. L'elaborazione e l'apprendimento dei dati naturali diventano un gioco da ragazzi con i pacchetti contenuti in Python. Inoltre, Python rende più facile per i programmatori leggere i dati in un foglio di calcolo creando un output CSV.

2. JavaScript

JavaScript è un altro linguaggio di programmazione orientato agli oggetti utilizzato dai data scientist. Oggi sono disponibili centinaia di librerie Java che coprono ogni tipo di problema che un programmatore può incontrare. Esistono linguaggi eccezionali per la creazione di dashboard e la visualizzazione dei dati.

Questo linguaggio versatile è in grado di gestire più attività contemporaneamente. È anche utile per incorporare qualsiasi cosa, dall'elettronica alle applicazioni desktop e web. I framework di elaborazione popolari come Hadoop funzionano su Java. Ed è uno di quei linguaggi di data science che possono essere ampliati rapidamente e facilmente per applicazioni di grandi dimensioni.

3. Scala

Questo linguaggio di programmazione moderno ed elegante è stato creato molto più recentemente, nel 2003. Scala è stato inizialmente progettato per affrontare i problemi con Java. Le sue applicazioni spaziano dalla programmazione web all'apprendimento automatico. È anche un linguaggio scalabile ed efficace per la gestione dei big data. Nelle organizzazioni moderne, Scala supporta la programmazione funzionale e orientata agli oggetti, nonché l'elaborazione simultanea e sincronizzata.

Leggi: Domande Intervista Scala

4. R

R è un linguaggio di programmazione di alto livello creato da statistici. Il linguaggio e il software open source sono in genere utilizzati per il calcolo statistico e la grafica. Ma ha anche diverse applicazioni nella scienza dei dati e R ha più librerie utili per la scienza dei dati. R può tornare utile per esplorare set di dati e condurre analisi ad hoc. Tuttavia, i loop hanno più di 1000 iterazioni ed è più complesso da imparare rispetto a Python.

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5. SQL

Nel corso degli anni, Structured Query Language o SQL è diventato un popolare linguaggio di programmazione per la gestione dei dati. Sebbene non venga utilizzato esclusivamente per operazioni di data science, la conoscenza delle tabelle e delle query SQL può aiutare i data scientist a gestire i sistemi di gestione dei database. Questo linguaggio specifico del dominio è estremamente conveniente per archiviare, manipolare e recuperare dati nei database relazionali.

6. Giulia

Julia è un linguaggio di programmazione per la scienza dei dati che è stato sviluppato appositamente per analisi numeriche rapide e scienze computazionali ad alte prestazioni. Può implementare rapidamente concetti matematici come l'algebra lineare. Ed è un linguaggio eccellente per gestire le matrici. Julia può essere utilizzata sia per la programmazione back-end che per quella front-end e la sua API può essere incorporata nei programmi.

In poche parole

Ci sono più di 250 linguaggi di programmazione nel mondo oggi. In questo vasto campo, Python emerge chiaramente come vincitore con oltre 70.000 librerie e circa 8,2 milioni di utenti in tutto il mondo. Python consente l'integrazione con TensorFlow, SQL, tra le altre librerie di data science e machine learning. La conoscenza di base di Python aiuta anche a raccogliere framework informatici come Apache Spark, famoso per le sue attività di ingegneria dei dati e analisi dei big data.

Prima di diventare un esperto in data science, l'apprendimento di un linguaggio di programmazione è un requisito fondamentale. I data scientist dovrebbero valutare i pro ei contro dei diversi tipi di linguaggi di programmazione per la scienza dei dati prima di prendere una decisione.

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