上位のデータ サイエンス プログラミング言語

データ サイエンスのキャリアを考えている場合は、まずさまざまなデータ サイエンス プログラミング言語を習得する必要があります。

データ サイエンスは、数学、統計、プログラミング スキル、ドメインの専門知識を組み合わせて、大量のデータから有意義な洞察を引き出す研究分野です。 データ サイエンティストは、機械学習アルゴリズムを使用して、通常は人間の知性を必要とするタスクを実行できる人工知能 (AI) システムを作成します。

データ サイエンスは複数の分野にまたがり、さまざまなツール、ライブラリ、プログラミング言語を使用してデータから価値を抽出します。 プログラミングはデータ サイエンティストにとって不可欠なスキルの 1 つであるため、データ サイエンス プログラミング言語は検討する価値があります。 ただし、コーディングの経験がない場合は特に、コーディングを始めるのは困難に思えるかもしれません。

この記事では、データ サイエンスに最適なプログラミング言語をいくつか取り上げ、その長所を強調します。

データ サイエンスに最適なプログラミング言語

ここでは、データ サイエンスのキャリアを築くのに役立つ、データ サイエンスに最適な言語のトップ 10を紹介します。

1.パイソン

Python は、オープンソースのオブジェクト指向の汎用プログラミング言語であり、データ サイエンス、Web 開発、ビデオ ゲーム開発、およびその他の分野でのアプリケーションに使用できます。 PYPLで1 位、 TIOBEインデックスで2 位にランクされている Python は、シンプルで習得しやすい構文、組み込みの高レベル データ構造、および動的型付けとバインディングを備えています。

さらに、Python のライブラリの豊富なエコシステム、強力なパッケージ、および堅牢なコミュニティ サポートにより、データの前処理や統計分析から、AI および ML モデルの視覚化と展開まで、データ サイエンスの運用に最適です。 データ サイエンスと機械学習で広く使用されている Python ライブラリには、pandas、NumPy、sci-kit-learn、Matplotlib、Keras、TensorFlow などがあります。

2. R

R は、頼りになるデータ サイエンス プログラミング言語の 1 つとして浮上しており、 PYPLインデックスで 7 位にランクされています。 R は、データ サイエンス専用に設計された簡単なプログラミング言語です。 これは、統計計算とグラフィックスのためのオープンソースのドメイン固有言語および環境です。 R は拡張性が高く、古典的な統計テスト、線形および非線形モデリング、分類、時系列分析など、広範な統計およびグラフィック手法を提供します。

R を使用するメリットの 1 つは、数式と記号を使用して、適切に設計された出版品質のプロットを簡単に作成できることです。 R は、UNIX、Windows、および macOS システムでコンパイルおよび実行されます。

3.ジャバ

TIOBEインデックスで3 位、 PYPLインデックスで 2 位にランクされている Java は、データ マイニング、データ分析、機械学習、組み込みシステムの開発などに使用される汎用のオブジェクト指向プログラミング言語です。その効率性、パフォーマンス、および複雑なアプリケーションをゼロから構築する能力。 しかし、近年、人気のあるプログラミング言語がデータ サイエンスの分野で注目を集めています。

Java 仮想マシン (JVM) のおかげで、Java は、Spark、Hadoop、Scala などの一般的なビッグ データ ツールに効率的で堅牢なフレームワークを提供します。 この言語の高性能機能は、複雑な処理要件と大容量ストレージを必要とするデータ操作の実行に最適です。

4.JavaScript

JavaScript (JS) は多用途のマルチパラダイム言語で、 PYPLおよびTIOBEインデックスでそれぞれ 3 位と 7 位にランクされています。 JS はリッチでインタラクティブな Web ページを構築するためのスクリプト言語として最もよく知られていますが、JS は Adob​​e Acrobat、Node.js、Apache CouchDB などの非ブラウザー環境でも使用されます。 最近では、JS はデータ サイエンスの分野でも人気を集めています。

軽量で解釈されたプログラミング言語は、Keras や TensorFlow などの一般的な機械学習およびディープ ラーニング ライブラリと、D3 などの視覚化ツールをサポートしています。 JS は Web 開発者コミュニティで広く知られているため、データ サイエンスのさまざまな側面を探求しようとしているフロントエンド プログラマーとバックエンド プログラマーにとって優れた媒体となっています。

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5.C/C++

C はマシン依存の手続き型プログラミング言語であり、それに近い言語である C++ はオブジェクト指向プログラミング言語です。 どちらの言語も同様の構文とコード構造を持っていますが、C++ は C のスーパーセットであり、例外処理や豊富なライブラリなどの機能を備えています。 さらに、C は最も初期のプログラミング言語の 1 つであり、最近のほとんどの言語は C/C++ をコードベースとして使用しています。 C および C++ は、データをすばやくコンパイルできるため、データ サイエンス アプリケーションに役立ちます。 C および C++ の低レベルの性質により、他の方法では不可能だったアプリのカスタマイズが容易になります。 C/C++ は、大規模なパフォーマンスとスケーラビリティの要件を持つプロジェクトに最適です。

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6.SQL

構造化照会言語 (SQL) は、リレーショナル データベース内のデータを取得および管理するためのドメイン固有の言語です。 MS Access、MySQL、Sybase、Oracle、SQL Server、PostgreSQL などのすべてのリレーショナル データベース管理システム (RDMS) は、標準データベース言語として SQL を使用しています。 これらのリレーショナル データベースには微妙な違いがありますが、基本的なクエリ構文は非常に似ているため、SQL は用途の広いオプションになっています。

したがって、データベース クエリには SQL の十分な知識が必要です。SQL はデータと統計へのアクセスを提供するため、データ サイエンティストにとって重要なリソースです。 さらに、SQL は単純な宣言型構文を備えているため、他の言語に比べて比較的簡単に習得できます。

7.スカラ

Scala は、関数型およびオブジェクト指向プログラミング機能を備えた汎用の高水準プログラミング言語です。 Scala は Java 仮想マシン上で実行されるため、ユーザーは Java と Scala を自由にスタックしてシームレスに統合できます。 さらに、その JavaScript および JVM ランタイムは、ライブラリの堅牢なエコシステムにアクセスできる高性能システムの構築に役立ちます。

Scala は大量のデータ セットを処理するのに理想的であり、ビッグ データや機械学習に適しています。 Spark と一緒に使用すると、Scala は大量のサイロ化されたデータを処理できます。 その上、Scala は、Hadoop のような高性能のデータ サイエンス フレームワークを構築するのに最適です。

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8. ジュリア

2011 年にリリースされた Julia は、このリストで最も新しいデータ サイエンス言語の 1 つであり、人気が高まっています。 Julia は、Python の使いやすさと C/C++ の速度を備えた動的な高水準プログラミング言語です。 数値解析と科学計算に最適な Julia の初期のアプリケーションのいくつかは、生物学、化学、機械学習にありました。 Julia は、ゲーム開発や Web 開発などの汎用プログラミング言語ですが、データ サイエンスや機械学習向けの次世代言語として広く認識されています。 これは、必要に応じて低レベルのプログラミング言語として機能する機能を備えた、並列および分散コンピューティングをサポートする汎用性の高いプログラミング言語です。

9.マトラブ

Julia と同様、MATLAB は数値計算用の第 4 世代の高水準プログラミング言語です。 MATLAB は、学界や科学研究で最初に使用されたもので、データ サイエンス アプリケーションに最適な堅牢な数学的および統計的操作ツールを提供します。 MATLAB を使用すると、ユーザーは関数とデータのプロット、行列操作の実行、データの分析、アルゴリズムの実装、モデルの作成などを行うことができます。ただし、MATLAB の重大な欠点の 1 つは、独自仕様であることです。 そのため、MATLAB を個人、学術、ビジネスのいずれの目的で使用する場合でも、ライセンスを購入する必要があります。

10.スイフト

Apple Inc. が作成した Swift は、iOS、macOS、iPadOS、watchOS、および tvOS 向けの堅牢で直感的なプログラミング言語です。 最新のハードウェアを最大限に活用するために最適化およびコンパイルされたコードにより、高速、安全、インタラクティブです。 Swift は Python と相互運用可能であり、最新の軽量な構文を使用して TensorFlow と互換性があります。

Swift は iOS システムに限定されなくなり、Linux プラットフォームで動作します。 数値計算、デジタル信号処理、高性能行列数学関数、機械学習モデルの構築などのためのさまざまなライブラリを提供します。

まとめ

データ サイエンス言語はいくつかありますが、データ サイエンスのキャリア パスに最適な言語を選択するのは難しい場合があります。 使用するプログラミング言語を選択する前に、次の要因を考慮してください。

• あなたが達成しようとしている目標
• 目の前のタスクの実行にデータ サイエンスがどのように役立つか
• あなたのプログラミング経験
• すでに知っているプログラミング言語のスキル

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