최고의 데이터 과학 프로그래밍 언어

데이터 과학 경력을 고려하고 있다면 먼저 다양한 데이터 과학 프로그래밍 언어를 마스터해야 합니다 .

데이터 과학은 수학, 통계, 프로그래밍 기술 및 도메인 전문 지식을 결합하여 대량의 데이터에서 의미 있는 통찰력을 도출하는 연구 분야입니다. 데이터 과학자는 기계 학습 알고리즘을 사용하여 일반적으로 인간 지능이 필요한 작업을 수행할 수 있는 인공 지능(AI) 시스템을 생성합니다.

데이터 과학은 여러 분야에 걸쳐 있으며 다양한 도구, 라이브러리 및 프로그래밍 언어를 사용하여 데이터에서 가치를 추출합니다. 프로그래밍은 데이터 과학자의 필수 기술 중 하나이므로 데이터 과학 프로그래밍 언어 는 탐색할 가치가 있습니다. 그러나 코딩을 시작하는 것은 특히 사전 경험이 없는 경우 어려울 수 있습니다.

이 기사에서는 데이터 과학을 위한 최고의 프로그래밍 언어를 살펴보고 강점을 강조합니다.

데이터 과학을 위한 최고의 프로그래밍 언어

다음은 데이터 과학 경력을 쌓는 데 도움이 되는 데이터 과학을 위한 최고의 10가지 언어입니다 .

1. 파이썬

Python은 데이터 과학, 웹 개발, 비디오 게임 개발 및 기타 영역의 응용 프로그램을 포함하는 오픈 소스, 객체 지향, 범용 프로그래밍 언어입니다. PYPL 에서 1위 , TIOBE 인덱스 에서 2위 를 차지한 Python은 간단하고 배우기 쉬운 구문, 내장된 고급 데이터 구조, 동적 타이핑 및 바인딩을 갖추고 있습니다.

또한 Python의 풍부한 라이브러리 에코시스템, 강력한 패키지 및 강력한 커뮤니티 지원을 통해 데이터 전처리 및 통계 분석에서 AI 및 ML 모델의 시각화 및 배포에 이르는 데이터 과학 작업에 이상적입니다. 데이터 과학 및 기계 학습을 위해 광범위하게 사용되는 일부 Python 라이브러리에는 pandas, NumPy, sci-kit-learn, Matplotlib, Keras 및 TensorFlow가 포함됩니다.

2. R

R은 PYPL 지수 에서 7위를 차지하며 인기 있는 데이터 과학 프로그래밍 언어 중 하나로 부상하고 있습니다. R은 데이터 사이언스 전용으로 설계된 쉬운 프로그래밍 언어입니다. 통계 컴퓨팅 및 그래픽을 위한 오픈 소스, 도메인별 언어 및 환경입니다. R은 확장성이 뛰어나고 고전적인 통계 테스트, 선형 및 비선형 모델링, 분류, 시계열 분석 등 광범위한 통계 및 그래픽 기술을 제공합니다.

R 사용의 이점 중 하나는 수학 공식과 기호를 사용하여 잘 디자인된 출판 품질의 플롯을 쉽게 만들 수 있다는 것입니다. R은 UNIX, Windows 및 macOS 시스템에서 컴파일 및 실행됩니다.

3. 자바

TIOBE 지수 에서 3위 , PYPL 지수에서 2위인 Java는 데이터 마이닝, 데이터 분석, 머신 러닝, 임베디드 시스템 개발 등에 사용되는 범용 객체 지향 프로그래밍 언어입니다. Java 생태계는 처음부터 복잡한 애플리케이션을 구축할 수 있는 효율성, 성능 및 기능. 그러나 최근 몇 년 동안 인기 있는 프로그래밍 언어가 데이터 과학에서 두각을 나타내고 있습니다.

JVM(Java Virtual Machine) 덕분에 Java는 Spark, Hadoop 및 Scala와 같은 널리 사용되는 빅 데이터 도구를 위한 효율적이고 강력한 프레임워크를 제공합니다. 언어의 고성능 기능은 복잡한 처리 요구 사항과 대용량 스토리지가 필요한 데이터 작업을 수행하는 데 이상적입니다.

4. 자바스크립트

JavaScript(JS)는 PYPL 및 TIOBE 지수에서 각각 3위와 7위를 차지하는 다목적 다중 패러다임 언어 입니다. JS는 풍부한 대화형 웹 페이지를 구축하기 위한 스크립팅 언어로 가장 잘 알려져 있지만 Adobe Acrobat, Node.js 및 Apache CouchDB와 같은 비브라우저 환경에서도 사용됩니다. 최근 JS는 데이터 과학 분야에서도 인기를 얻고 있습니다.

가볍고 해석된 프로그래밍 언어는 Keras 및 TensorFlow와 같은 인기 있는 머신 러닝 및 딥 러닝 라이브러리와 D3와 같은 시각화 도구를 지원합니다. 웹 개발자 커뮤니티에서 JS의 광범위한 인기로 인해 JS는 데이터 과학의 다양한 측면을 탐색하려는 프런트 엔드 및 백엔드 프로그래머에게 훌륭한 매체입니다.

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5. C/C++

C는 기계에 의존하는 절차적 프로그래밍 언어이며 C++는 객체 지향 프로그래밍 언어입니다. 두 언어 모두 비슷한 구문과 코드 구조를 가지고 있지만 C++는 예외 처리 및 풍부한 라이브러리와 같은 기능을 갖춘 C의 상위 집합입니다. 또한 C는 가장 초기의 프로그래밍 언어 중 하나이며 대부분의 최신 언어는 C/C++를 코드 베이스로 사용합니다. C 및 C++는 빠른 데이터 편집 기능으로 인해 데이터 과학 응용 프로그램에 유용합니다. C 및 C++의 저수준 특성은 다른 방법으로는 불가능했을 쉬운 앱 사용자 지정을 용이하게 합니다. C/C++는 대규모 성능 및 확장성 요구 사항이 있는 프로젝트에 가장 적합합니다.

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6. SQL

SQL(Structured Query Language)은 관계형 데이터베이스에서 데이터를 검색하고 관리하기 위한 도메인별 언어입니다. MS Access, MySQL, Sybase, Oracle, SQL Server 및 PostgreSQL과 같은 모든 관계형 데이터베이스 관리 시스템(RDMS)은 SQL을 표준 데이터베이스 언어로 사용합니다. 이러한 관계형 데이터베이스는 미묘한 차이가 있지만 기본 쿼리 구문은 매우 유사하므로 SQL을 다목적 옵션으로 만듭니다.

따라서 데이터베이스 쿼리에는 SQL에 대한 건전한 지식이 필요하며 SQL은 데이터 및 통계에 대한 액세스를 제공하므로 데이터 과학자에게 중요한 리소스입니다. 또한 SQL은 단순하고 선언적인 구문을 가지고 있어 다른 언어에 비해 상대적으로 배우기 쉽습니다.

7. 스칼라

Scala는 기능 및 객체 지향 프로그래밍 기능을 갖춘 범용 고급 프로그래밍 언어입니다. Scala는 Java Virtual Machine에서 실행되므로 사용자는 원활한 통합을 위해 Java 및 Scala 스택을 자유롭게 사용할 수 있습니다. 또한 JavaScript 및 JVM 런타임은 강력한 라이브러리 생태계에 액세스하여 고성능 시스템을 구축하는 데 도움이 됩니다.

Scala는 대용량 데이터 세트를 처리하는 데 이상적이므로 빅 데이터 및 기계 학습에 적합합니다. Scala를 Spark와 함께 사용하면 대량의 격리된 데이터를 처리할 수 있습니다. 게다가 Scala는 Hadoop과 같은 고성능 데이터 과학 프레임워크를 구축하는 데 적합합니다.

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8. 줄리아

2011년에 출시된 Julia는 이 목록에서 가장 젊은 데이터 과학 언어 중 하나이며 인기가 높아지고 있는 언어입니다. Julia는 Python의 용이성과 C/C++의 속도를 갖춘 동적 고급 프로그래밍 언어입니다. 수치 분석 및 과학 컴퓨팅에 적합하며 Julia의 초기 응용 프로그램 중 일부는 생물학, 화학 및 기계 학습에 있었습니다. Julia는 게임 개발, 웹 개발 등을 위한 범용 프로그래밍 언어이지만 데이터 과학 및 기계 학습을 위한 차세대 언어로 널리 간주됩니다. 필요한 경우 저수준 프로그래밍 언어로 기능할 수 있는 기능과 함께 병렬 및 분산 컴퓨팅을 지원하는 다목적 프로그래밍 언어입니다.

9. 매트랩

Julia와 마찬가지로 MATLAB은 수치 컴퓨팅을 위한 4세대 고급 프로그래밍 언어입니다. 학계 및 과학 연구에서 처음 사용된 MATLAB은 데이터 과학 응용 프로그램에 이상적인 강력한 수학 및 통계 연산 도구를 제공합니다. MATLAB을 사용하면 함수 및 데이터를 플로팅하고, 행렬 조작을 수행하고, 데이터를 분석하고, 알고리즘을 구현하고, 모델을 생성하는 등의 작업을 수행할 수 있습니다. 그러나 MATLAB의 중요한 단점 중 하나는 독점적이라는 것입니다. 따라서 개인용, 학술용 또는 비즈니스용으로 MATLAB을 사용하려면 라이선스를 구입해야 합니다.

10. 스위프트

Apple Inc.에서 만든 Swift는 iOS, macOS, iPadOS, watchOS 및 tvOS를 위한 강력하고 직관적인 프로그래밍 언어입니다. 최신 하드웨어를 최대한 활용할 수 있도록 코드가 최적화되고 컴파일되어 빠르고 안전하며 대화식입니다. Swift는 Python과 상호 운용 가능하며 현대적이고 가벼운 구문으로 TensorFlow와 호환됩니다.

Swift는 더 이상 iOS 시스템에 국한되지 않고 Linux 플랫폼에서 작동합니다. 수치 계산, 디지털 신호 처리, 고성능 행렬 수학 함수, 기계 학습 모델 구축 등을 위한 다양한 라이브러리를 제공합니다.

마무리

여러 데이터 과학 언어 가 있지만 데이터 과학 경력 경로에 가장 적합한 언어를 선택하는 것은 압도적일 수 있습니다. 작업할 프로그래밍 언어를 선택하기 전에 다음 요소를 고려하십시오.

• 달성하려는 목표
• 데이터 과학이 당면한 작업을 실행하는 데 어떻게 도움이 됩니까?
• 프로그래밍 경험
• 이미 알고 있는 프로그래밍 언어에 대한 기술

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