6 najlepszych języków programowania Data Science 2022 [ręcznie wybierane]

Język programowania to język formalny składający się z zestawu instrukcji, które generują różne rodzaje danych wyjściowych. Języki te są używane w programach komputerowych do implementacji algorytmów i mają wiele zastosowań. Istnieje również kilka języków programowania do nauki o danych . Analitycy danych powinni nauczyć się i opanować co najmniej jeden język, ponieważ jest to niezbędne narzędzie do realizacji różnych funkcji nauki o danych.

Języki programowania niskiego i wysokiego poziomu

Istnieją dwa rodzaje języków programowania – niskopoziomowe i wysokopoziomowe. Języki niskiego poziomu są stosunkowo mniej zaawansowanymi i najbardziej zrozumiałymi językami używanymi przez komputery do wykonywania różnych operacji. Należą do nich język asemblera i język maszynowy.

Nie jest wymagane doświadczenie w kodowaniu. Wsparcie kariery 360°. Dyplom PG z uczenia maszynowego i sztucznej inteligencji z IIIT-B i upGrad.

Podczas gdy język asemblerowy zajmuje się bezpośrednią manipulacją sprzętem i problemami z wydajnością, język maszynowy to w zasadzie pliki binarne odczytywane i wykonywane przez komputer. Oprogramowanie asemblera konwertuje język asemblera na kod maszynowy. Języki programowania niskiego poziomu są szybsze i bardziej wydajne pod względem pamięci w porównaniu do ich odpowiedników wysokiego poziomu.

Drugi typ języków programowania zapewnia silniejszą abstrakcję szczegółów i koncepcji programowania. Takie języki wysokiego poziomu mogą tworzyć kod niezależny od typu komputera. Co więcej, są przenośne, bliższe ludzkiemu językowi i niezwykle przydatne do instrukcji rozwiązywania problemów.

Dlatego wielu analityków danych używa języków programowania wysokiego poziomu. Osoby aspirujące do wejścia w tę dziedzinę mogą rozważyć specjalizację w języku nauki o danych, aby rozpocząć swoją podróż. Pozwól nam zrozumieć cechy i zalety niektórych z tych języków.

Języki programowania do nauki o danych

1. Python

Python jest obecnie najczęściej używanym językiem programowania do nauki o danych na świecie. Jest to otwarty, łatwy w użyciu język, który istnieje od roku 1991. Ten uniwersalny i dynamiczny język jest z natury zorientowany obiektowo. Obsługuje również wiele paradygmatów, od programowania funkcjonalnego po programowanie strukturalne i proceduralne.

Dlatego jest to również jeden z najpopularniejszych języków do nauki o danych . Przy mniej niż 1000 iteracjach jest szybsza i lepsza opcja do manipulacji danymi. Naturalne przetwarzanie danych i uczenie się danych staje się dziecinnie proste dzięki pakietom zawartym w Pythonie. Co więcej, Python ułatwia programistom odczytywanie danych w arkuszu kalkulacyjnym, tworząc wynik w formacie CSV.

2. JavaScript

JavaScript to kolejny zorientowany obiektowo język programowania używany przez naukowców zajmujących się danymi. Obecnie dostępne są setki bibliotek Java, obejmujących każdy rodzaj problemu, z jakim może się zetknąć programista. Istnieje kilka wyjątkowych języków do tworzenia pulpitów nawigacyjnych i wizualizacji danych.

Ten wszechstronny język jest w stanie obsługiwać wiele zadań jednocześnie. Przydaje się również do osadzania wszystkiego, od elektroniki po aplikacje komputerowe i internetowe. Popularne platformy przetwarzania, takie jak Hadoop, działają na Javie. Jest to jeden z tych języków nauki o danych, które można szybko i łatwo skalować do dużych aplikacji.

3. Scala

Ten nowoczesny i elegancki język programowania został stworzony znacznie niedawno, w 2003 roku. Scala została początkowo zaprojektowana do rozwiązywania problemów z Javą. Jego zastosowania obejmują zarówno programowanie internetowe, jak i uczenie maszynowe. Jest to również skalowalny i efektywny język do obsługi big data. We współczesnych organizacjach Scala wspiera programowanie obiektowe i funkcjonalne, a także przetwarzanie współbieżne i zsynchronizowane.

Przeczytaj: Pytania do wywiadu Scala

4. R

R to język programowania wysokiego poziomu stworzony przez statystyków. Język i oprogramowanie o otwartym kodzie źródłowym są zwykle używane do obliczeń statystycznych i grafiki. Ale ma również kilka zastosowań w nauce o danych, a R ma wiele przydatnych bibliotek do nauki o danych. R może się przydać do eksploracji zbiorów danych i przeprowadzania analiz ad hoc. Jednak pętle mają ponad 1000 iteracji, a ich nauka jest bardziej skomplikowana niż Python.

Zaawansowana certyfikacja Data Science, ponad 250 partnerów rekrutacyjnych, ponad 300 godzin nauki, 0% EMI

5. SQL

Z biegiem lat strukturalny język zapytań lub SQL stał się popularnym językiem programowania do zarządzania danymi. Znajomość tabel i zapytań SQL, chociaż nie jest wykorzystywana wyłącznie do operacji związanych z nauką o danych, może pomóc naukowcom danych podczas pracy z systemami zarządzania bazami danych. Ten język specyficzny dla domeny jest niezwykle wygodny do przechowywania, manipulowania i pobierania danych w relacyjnych bazach danych.

6. Julia

Julia to język programowania nauki o danych , który został opracowany specjalnie do szybkiej analizy numerycznej i wysokowydajnych nauk obliczeniowych. Potrafi szybko wdrażać koncepcje matematyczne, takie jak algebra liniowa. I jest to doskonały język do radzenia sobie z macierzami. Julia może być używana zarówno do programowania back-endowego, jak i front-endowego, a jej API można osadzić w programach.

W skrócie

Na świecie istnieje ponad 250 języków programowania. W tej ogromnej dziedzinie Python wyraźnie wyłania się jako zwycięzca z ponad 70 000 bibliotek i około 8,2 milionami użytkowników na całym świecie. Python pozwala na integrację z TensorFlow, SQL, między innymi bibliotekami data science i machine learning. Podstawowa znajomość Pythona pomaga również w opanowaniu frameworków obliczeniowych, takich jak Apache Spark, słynący z zadań związanych z inżynierią danych i analizą big data.

Zanim zostaniesz ekspertem w dziedzinie nauki o danych, nauka języka programowania jest kluczowym wymogiem. Analitycy danych powinni przed podjęciem decyzji rozważyć zalety i wady różnych typów języków programowania dla nauki o danych .

Jeśli jesteś ciekawy, jak uczyć się nauki o danych, aby być na czele szybkiego postępu technologicznego, sprawdź program Executive PG w dziedzinie nauki o danych i podnoś swoje umiejętności na przyszłość.