I migliori linguaggi di programmazione per la scienza dei dati
Pubblicato: 2022-11-15Se stai considerando una carriera nella scienza dei dati, devi prima padroneggiare diversi linguaggi di programmazione della scienza dei dati .
La scienza dei dati è un campo di studio che combina matematica, statistica, capacità di programmazione e competenze di dominio per trarre informazioni significative da grandi volumi di dati. I data scientist utilizzano algoritmi di apprendimento automatico per produrre sistemi di intelligenza artificiale (AI) in grado di eseguire attività che normalmente richiedono intelligenza umana.
La scienza dei dati abbraccia più discipline e utilizza vari strumenti, librerie e linguaggi di programmazione per estrarre valore dai dati. Poiché la programmazione è una delle competenze essenziali per uno scienziato dei dati, vale la pena esplorare i linguaggi di programmazione della scienza dei dati . Tuttavia, iniziare con la programmazione può sembrare scoraggiante, soprattutto se non si ha alcuna esperienza precedente.
Questo articolo esaminerà alcuni dei migliori linguaggi di programmazione per la scienza dei dati e ne evidenzierà i punti di forza.
Miglior linguaggio di programmazione per la scienza dei dati
Ecco i 10 migliori linguaggi migliori per la scienza dei dati per aiutarti ad affrontare la tua carriera nella scienza dei dati.
1. Pitone
Python è un linguaggio di programmazione open source, orientato agli oggetti e generico con applicazioni in data science, sviluppo web, sviluppo di videogiochi e altri domini. Al primo posto in PYPL e al secondo posto nell'indice TIOBE , Python ha una sintassi semplice e facile da imparare, strutture di dati di alto livello integrate e tipizzazione e binding dinamici.
Inoltre, il ricco ecosistema di librerie, i potenti pacchetti e il solido supporto della community di Python lo rende ideale per le operazioni di data science, dalla pre-elaborazione dei dati e l'analisi statistica alla visualizzazione e distribuzione di modelli AI e ML. Alcune librerie Python ampiamente utilizzate per la scienza dei dati e l'apprendimento automatico includono panda, NumPy, sci-kit-learn, Matplotlib, Keras e TensorFlow.
2. R
R sta emergendo come uno dei linguaggi di programmazione per la scienza dei dati di riferimento, con una posizione n. 7 nell'indice PYPL . R è un semplice linguaggio di programmazione progettato esclusivamente per la scienza dei dati. È un linguaggio e un ambiente open-source specifico per dominio per il calcolo statistico e la grafica. R è altamente estensibile e offre ampie tecniche statistiche e grafiche, inclusi test statistici classici, modellazione lineare e non lineare, classificazione e analisi di serie temporali, solo per citarne alcuni.
Uno dei vantaggi dell'utilizzo di R è che puoi facilmente creare grafici di qualità di pubblicazione ben progettati con formule e simboli matematici. R viene compilato ed eseguito su sistemi UNIX, Windows e macOS.
3. Giava
Classificato #3 nell'indice TIOBE e #2 nell'indice PYPL , Java è un linguaggio di programmazione generico orientato agli oggetti utilizzato per il data mining, l'analisi dei dati, l'apprendimento automatico, lo sviluppo di sistemi integrati, ecc. L'ecosistema Java è noto per la sua efficienza, le prestazioni e la capacità di creare applicazioni complesse da zero. Tuttavia, negli ultimi anni il popolare linguaggio di programmazione ha lasciato un segno nella scienza dei dati.
Grazie a Java Virtual Machine (JVM), Java fornisce un framework efficiente e robusto per strumenti di big data popolari come Spark, Hadoop e Scala. Le capacità ad alte prestazioni del linguaggio sono ideali per l'esecuzione di operazioni sui dati che richiedono requisiti di elaborazione complessi e archiviazione massiccia.
4. JavaScript
JavaScript (JS) è un linguaggio versatile e multi-paradigma che si classifica rispettivamente al 3° e al 7° posto negli indici PYPL e TIOBE . Sebbene JS sia meglio conosciuto come linguaggio di scripting per la creazione di pagine Web ricche e interattive, JS viene utilizzato anche in ambienti diversi dal browser come Adobe Acrobat, Node.js e Apache CouchDB. Recentemente, JS ha guadagnato popolarità anche nel settore della scienza dei dati.
Il linguaggio di programmazione leggero e interpretato supporta le popolari librerie di machine learning e deep learning come Keras e TensorFlow e strumenti di visualizzazione come D3. La diffusa popolarità di JS nella comunità degli sviluppatori Web lo rende un mezzo eccellente per i programmatori front-end e back-end che desiderano esplorare diversi aspetti della scienza dei dati.
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5. C/C++
C è un linguaggio di programmazione procedurale dipendente dalla macchina e il suo parente stretto, C++, è un linguaggio di programmazione orientato agli oggetti. Sebbene entrambi i linguaggi abbiano sintassi e strutture di codice simili, C++ è un superset di C con caratteristiche come la gestione delle eccezioni e una ricca libreria. Inoltre, C è uno dei primi linguaggi di programmazione, con la maggior parte dei linguaggi moderni che utilizzano C/C++ come base di codice. C e C++ sono utili per le applicazioni di data science grazie alla loro capacità di compilare rapidamente i dati. Le nature di basso livello di C e C++ facilitano la facile personalizzazione dell'app che altrimenti non sarebbe stata possibile. C/C++ è l'ideale per i progetti con enormi requisiti di prestazioni e scalabilità.
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6. SQL
Structured Query Language (SQL) è un linguaggio specifico del dominio per il recupero e la gestione dei dati in un database relazionale. Tutti i sistemi di gestione di database relazionali (RDMS) come MS Access, MySQL, Sybase, Oracle, SQL Server e PostgreSQL utilizzano SQL come linguaggio di database standard. Sebbene questi database relazionali presentino sottili differenze, la loro sintassi di query di base è abbastanza simile, rendendo SQL un'opzione versatile.
Pertanto, l'interrogazione del database richiede una solida conoscenza di SQL e, poiché SQL consente l'accesso a dati e statistiche, è una risorsa vitale per i data scientist. Inoltre, SQL ha una sintassi semplice e dichiarativa, che lo rende relativamente facile da imparare rispetto ad altri linguaggi.
7. Scala
Scala è un linguaggio di programmazione generico e di alto livello con funzionalità di programmazione orientate agli oggetti e funzionali. Scala funziona su Java Virtual Machine, consentendo agli utenti di utilizzare liberamente gli stack Java e Scala per un'integrazione perfetta. Inoltre, i suoi runtime JavaScript e JVM aiutano a creare sistemi ad alte prestazioni con accesso a robusti ecosistemi di librerie.
Scala è ideale per la gestione di set di dati di grandi volumi, rendendolo adatto per big data e machine learning. Se utilizzato con Spark, Scala può gestire grandi quantità di dati in silos. Inoltre, Scala è perfetto per creare framework di data science ad alte prestazioni come Hadoop.
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8. Giulia
Rilasciato nel 2011, Julia è uno dei linguaggi di data science più giovani in questo elenco e uno con crescente popolarità. Julia è un linguaggio di programmazione dinamico e di alto livello con la facilità di Python e la velocità di C/C++. Ottimo per l'analisi numerica e il calcolo scientifico, alcune delle prime applicazioni di Julia erano in biologia, chimica e apprendimento automatico. Sebbene Julia sia un linguaggio di programmazione generico per lo sviluppo di giochi, lo sviluppo web e simili, è ampiamente considerato il linguaggio di nuova generazione per la scienza dei dati e l'apprendimento automatico. È un linguaggio di programmazione versatile che supporta il calcolo parallelo e distribuito con la capacità di funzionare come linguaggio di programmazione di basso livello quando necessario.
9. MATLAB
Come Julia, MATLAB è un linguaggio di programmazione di alto livello di quarta generazione per il calcolo numerico. Utilizzato inizialmente nel mondo accademico e nella ricerca scientifica, MATLAB fornisce solidi strumenti operativi matematici e statistici, ideali per le applicazioni di data science. MATLAB consente agli utenti di tracciare funzioni e dati, eseguire manipolazioni di matrici, analizzare dati, implementare algoritmi, creare modelli, ecc. Tuttavia, uno degli svantaggi significativi di MATLAB è che è proprietario. Quindi, se desideri utilizzare MATLAB per scopi personali, accademici o aziendali, devi acquistare una licenza.
10. Veloce
Una creazione di Apple Inc., Swift è un linguaggio di programmazione robusto e intuitivo per iOS, macOS, iPadOS, watchOS e tvOS. È veloce, sicuro e interattivo, con codice ottimizzato e compilato per sfruttare al massimo l'hardware moderno. Swift è interoperabile con Python e compatibile con TensorFlow con una sintassi moderna e leggera.
Swift non è più limitato ai sistemi iOS e funziona su piattaforme Linux. Fornisce varie librerie per calcoli numerici, elaborazione di segnali digitali, funzioni matematiche a matrice ad alte prestazioni, costruzione di modelli di apprendimento automatico e altro ancora.
Avvolgendo
Sebbene esistano diversi linguaggi di data science , scegliere quello migliore per il tuo percorso professionale di data science può essere travolgente. Considera i seguenti fattori prima di scegliere il linguaggio di programmazione con cui vuoi lavorare:
- L'obiettivo che stai cercando di raggiungere
- In che modo la scienza dei dati può aiutarti a svolgere il compito da svolgere
- La tua esperienza con la programmazione
- La tua abilità nei linguaggi di programmazione che già conosci
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Quale lingua è richiesta per la scienza dei dati?
La programmazione è parte integrante della scienza dei dati e devi conoscere vari linguaggi di programmazione come C, C ++, Python, R, Java, JavaScript e SQL, solo per citarne alcuni.
Python è abbastanza per la scienza dei dati?
Python potrebbe essere sufficiente per la scienza dei dati come linguaggio di programmazione. Tuttavia, è necessario conoscere altri linguaggi come SQL per elaborare frequentemente grandi volumi di dati che le aziende devono gestire regolarmente.
R è difficile da imparare?
R è un linguaggio di programmazione semplice e facile da usare. Tuttavia, ha una curva di apprendimento più ripida rispetto a Python, ma diventa più facile una volta che impari a utilizzare le funzionalità di R.