2022년 상위 6개 데이터 과학 프로그래밍 언어 [직접 선택]

프로그래밍 언어는 다양한 종류의 출력을 생성하는 일련의 명령으로 구성된 형식 언어입니다. 이러한 언어는 컴퓨터 프로그램에서 알고리즘을 구현하는 데 사용되며 여러 응용 프로그램이 있습니다. 데이터 과학을 위한 여러 프로그래밍 언어 도 있습니다. 데이터 과학자는 다양한 데이터 과학 기능을 구현하는 데 필수적인 도구이므로 하나 이상의 언어를 배우고 마스터해야 합니다.

저수준 및 고수준 프로그래밍 언어

프로그래밍 언어에는 저수준과 고급의 두 가지 유형이 있습니다. 저수준 언어는 컴퓨터가 다른 작업을 수행하는 데 사용하는 상대적으로 덜 발전된 언어이며 가장 이해하기 쉬운 언어입니다. 여기에는 어셈블리 언어와 기계어가 포함됩니다.

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어셈블리 언어가 직접적인 하드웨어 조작 및 성능 문제를 다루는 반면, 기계어는 기본적으로 컴퓨터에서 읽고 실행하는 바이너리입니다. 어셈블러 소프트웨어는 어셈블리 언어를 기계어 코드로 변환합니다. 저수준 프로그래밍 언어는 고수준 언어에 비해 더 빠르고 메모리 효율적입니다.

두 번째 유형의 프로그래밍 언어는 세부 사항 및 프로그래밍 개념에 대한 보다 강력한 추상화를 제공합니다. 이러한 고급 언어는 컴퓨터 유형과 무관한 코드를 생성할 수 있습니다. 게다가, 그것들은 이식 가능하고, 인간의 언어에 더 가깝고, 문제 해결 지침에 매우 유용합니다.

따라서 많은 데이터 과학자들은 고급 프로그래밍 언어를 사용합니다. 이 분야에 진출하고자 하는 사람들은 데이터 과학 언어 를 전문으로 하여 여정을 시작 하는 것을 고려할 수 있습니다 . 이러한 언어 중 일부의 기능과 장점을 이해해 보겠습니다.

데이터 과학을 위한 프로그래밍 언어

1. 파이썬

Python은 오늘날 세계에서 가장 널리 사용되는 데이터 과학 프로그래밍 언어 입니다. 1991년부터 사용된 사용하기 쉬운 오픈 소스 언어입니다. 이 범용 동적 언어는 본질적으로 객체 지향입니다. 또한 기능적 프로그래밍에서 구조적 및 절차적 프로그래밍에 이르기까지 다양한 패러다임을 지원합니다.

따라서 데이터 과학 에서도 가장 인기 있는 언어 중 하나입니다 . 1000회 미만의 반복으로 데이터 조작을 위한 더 빠르고 더 나은 옵션입니다. 자연스러운 데이터 처리 및 데이터 학습은 Python에 포함된 패키지와 함께 케이크워크가 됩니다. 또한 Python을 사용하면 CSV 출력을 만들어 프로그래머가 스프레드시트의 데이터를 더 쉽게 읽을 수 있습니다.

2. 자바스크립트

JavaScript는 데이터 과학자들이 사용하는 또 다른 객체 지향 프로그래밍 언어입니다. 오늘날 프로그래머가 마주할 수 있는 모든 종류의 문제를 다루는 수백 개의 Java 라이브러리를 사용할 수 있습니다. 대시보드를 만들고 데이터를 시각화하기 위한 몇 가지 예외적인 언어가 있습니다.

이 다재다능한 언어는 한 번에 여러 작업을 처리할 수 있습니다. 또한 전자 제품에서 데스크탑 및 웹 응용 프로그램에 이르기까지 모든 것을 임베딩하는 데 유용합니다. Hadoop과 같은 인기 있는 처리 프레임워크는 Java에서 실행됩니다. 또한 대규모 애플리케이션을 위해 빠르고 쉽게 확장할 수 있는 데이터 과학 언어 중 하나입니다 .

3. 스칼라

이 현대적이고 우아한 프로그래밍 언어는 2003년에 보다 최근에 만들어졌습니다. Scala는 처음에 Java 문제를 해결하도록 설계되었습니다. 응용 프로그램은 웹 프로그래밍에서 기계 학습에 이르기까지 다양합니다. 또한 빅 데이터를 처리하기 위한 확장 가능하고 효과적인 언어입니다. 현대 조직에서 Scala는 객체 지향 및 기능 프로그래밍과 동시 및 동기화 처리를 지원합니다.

읽기: 스칼라 인터뷰 질문

4. 알

R은 통계학자들이 만든 고급 프로그래밍 언어입니다. 오픈 소스 언어와 소프트웨어는 일반적으로 통계 컴퓨팅 및 그래픽에 사용됩니다. 그러나 데이터 과학에도 여러 응용 프로그램이 있으며 R에는 데이터 과학에 유용한 여러 라이브러리가 있습니다. R은 데이터 세트를 탐색하고 임시 분석을 수행하는 데 유용할 수 있습니다. 그러나 루프에는 1000회 이상의 반복이 있으며 Python보다 학습하기가 더 복잡합니다.

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5. SQL

수년에 걸쳐 Structured Query Language 또는 SQL은 데이터 관리에 널리 사용되는 프로그래밍 언어가 되었습니다. 데이터 과학 작업에만 사용되는 것은 아니지만 SQL 테이블 및 쿼리에 대한 지식은 데이터베이스 관리 시스템을 처리하는 동안 데이터 과학자에게 도움이 될 수 있습니다. 이 도메인 특정 언어는 관계형 데이터베이스에서 데이터를 저장, 조작 및 검색하는 데 매우 편리합니다.

6. 줄리아

Julia는 빠른 수치 분석 및 고성능 계산 과학을 위해 특별히 개발된 데이터 과학 프로그래밍 언어 입니다. 선형 대수와 같은 수학적 개념을 빠르게 구현할 수 있습니다. 그리고 그것은 행렬을 다루는 훌륭한 언어입니다. Julia는 백엔드 및 프론트엔드 프로그래밍에 모두 사용할 수 있으며 해당 API를 프로그램에 포함할 수 있습니다.

간단히 말해서

오늘날 세계에는 250개 이상의 프로그래밍 언어가 있습니다. 이 광대한 분야에서 Python은 전 세계적으로 70,000개 이상의 라이브러리와 약 820만 명의 사용자를 보유한 승자로 확실히 떠올랐습니다. Python은 다른 데이터 과학 및 기계 학습 라이브러리 중에서 TensorFlow, SQL과의 통합을 허용합니다. Python에 대한 기본 지식은 데이터 엔지니어링 및 빅 데이터 분석 작업으로 유명한 Apache Spark와 같은 컴퓨팅 프레임워크를 선택하는 데에도 도움이 됩니다.

데이터 과학의 전문가가 되기 전에 프로그래밍 언어를 배우는 것은 중요한 요구 사항입니다. 데이터 과학자는 결정을 내리기 전에 데이터 과학을 위한 다양한 유형의 프로그래밍 언어 의 장단점을 비교해야 합니다 .

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