Najpopularniejsze języki programowania Data Science

Jeśli rozważasz karierę w nauce o danych, musisz najpierw opanować różne języki programowania nauki o danych .

Nauka o danych to dziedzina nauki łącząca matematykę, statystykę, umiejętności programowania i wiedzę dziedzinową w celu wyciągania znaczących spostrzeżeń z dużych ilości danych. Analitycy danych wykorzystują algorytmy uczenia maszynowego do tworzenia systemów sztucznej inteligencji (AI) zdolnych do wykonywania zadań, które zwykle wymagają ludzkiej inteligencji.

Nauka o danych obejmuje wiele dyscyplin i wykorzystuje różne narzędzia, biblioteki i języki programowania do wydobywania wartości z danych. Ponieważ programowanie jest jedną z podstawowych umiejętności analityka danych, warto poznać języki programowania nauki o danych . Jednak rozpoczęcie pracy z kodowaniem może wydawać się zniechęcające, zwłaszcza jeśli nie masz wcześniejszego doświadczenia.

W tym artykule przyjrzymy się niektórym z najlepszych języków programowania do analizy danych i podkreślimy ich mocne strony.

Najlepszy język programowania do nauki o danych

Oto 10 najlepszych języków do nauki o danych, które pomogą Ci rozwinąć karierę naukową o danych.

1. Pythona

Python to zorientowany obiektowo język programowania ogólnego przeznaczenia o otwartym kodzie źródłowym, który ma zastosowanie w nauce o danych, tworzeniu stron internetowych, tworzeniu gier wideo i innych domenach. Zajmując pierwsze miejsce w PYPL i drugie miejsce w indeksie TIOBE , Python ma prostą i łatwą do nauczenia się składnię, wbudowane struktury danych wysokiego poziomu oraz dynamiczne pisanie i wiązanie.

Co więcej, bogaty ekosystem bibliotek Pythona, potężne pakiety i solidne wsparcie społeczności sprawiają, że jest to idealne rozwiązanie do operacji związanych z nauką o danych, od wstępnego przetwarzania danych i analizy statystycznej po wizualizację i wdrażanie modeli AI i ML. Niektóre powszechnie używane biblioteki Pythona do nauki o danych i uczenia maszynowego to pandas, NumPy, sci-kit-learn, Matplotlib, Keras i TensorFlow.

2. R

R staje się jednym z najczęściej wybieranych języków programowania data science, zajmując 7. miejsce w indeksie PYPL . R to łatwy język programowania przeznaczony wyłącznie do nauki o danych. Jest to open source, specyficzny dla domeny język i środowisko do obliczeń statystycznych i grafiki. R jest wysoce rozszerzalny i oferuje ekspansywne techniki statystyczne i graficzne, w tym klasyczne testy statystyczne, modelowanie liniowe i nieliniowe, klasyfikację i analizę szeregów czasowych, by wymienić tylko kilka.

Jedną z zalet korzystania z języka R jest to, że można łatwo tworzyć dobrze zaprojektowane wykresy o jakości publikacyjnej z formułami matematycznymi i symbolami. R kompiluje i działa w systemach UNIX, Windows i macOS.

3. Jawa

Zajmując 3. miejsce w indeksie TIOBE i 2. miejsce w indeksie PYPL , Java jest zorientowanym obiektowo językiem programowania ogólnego przeznaczenia, używanym do eksploracji danych, analizy danych, uczenia maszynowego, tworzenia systemów wbudowanych itp. Ekosystem Java jest znany z jego wydajność, wydajność i zdolność do tworzenia złożonych aplikacji od podstaw. Jednak w ostatnich latach popularny język programowania odcisnął piętno na nauce o danych.

Dzięki wirtualnej maszynie Java (JVM) Java zapewnia wydajną i solidną platformę dla popularnych narzędzi big data, takich jak Spark, Hadoop i Scala. Wysokowydajne możliwości języka idealnie nadają się do wykonywania operacji na danych, które wymagają złożonych wymagań dotyczących przetwarzania i ogromnej pamięci masowej.

4. JavaScript

JavaScript (JS) to wszechstronny, wieloparadygmatowy język zajmujący odpowiednio 3. i 7. miejsce w indeksach PYPL i TIOBE . Chociaż JS jest najbardziej znany jako język skryptowy do tworzenia bogatych i interaktywnych stron internetowych, JS jest również używany w środowiskach innych niż przeglądarka, takich jak Adobe Acrobat, Node.js i Apache CouchDB. W ostatnim czasie JS zyskał popularność również w sektorze data science.

Lekki, interpretowany język programowania obsługuje popularne biblioteki uczenia maszynowego i głębokiego uczenia, takie jak Keras i TensorFlow, oraz narzędzia do wizualizacji, takie jak D3. Szeroka popularność JS w społeczności twórców stron internetowych sprawia, że ​​jest to doskonałe medium dla programistów front-end i back-end, którzy chcą zgłębiać różne aspekty nauki o danych.

Naucz się analizy danych, aby zyskać przewagę nad konkurencją

5. C/C++

C jest zależnym od maszyny, proceduralnym językiem programowania, a jego bliski krewny, C++, jest obiektowym językiem programowania. Chociaż oba języki mają podobną składnię i struktury kodu, C++ jest nadzbiorem C z funkcjami takimi jak obsługa wyjątków i bogata biblioteka. Co więcej, C jest jednym z najwcześniejszych języków programowania, a większość współczesnych języków używa C/C++ jako bazy kodu. C i C++ są korzystne dla aplikacji do nauki danych ze względu na ich zdolność do szybkiego kompilowania danych. Niskopoziomowa natura języków C i C++ ułatwia dostosowywanie aplikacji, co w przeciwnym razie nie byłoby możliwe. C/C++ najlepiej nadaje się do projektów o ogromnych wymaganiach dotyczących wydajności i skalowalności.

Ekskluzywne seminarium internetowe upGrad dotyczące nauki o danych —

Obejrzyj nasze seminarium internetowe na temat budowania nastawienia cyfrowego i związanego z danymi?

6. SQL

Structured Query Language (SQL) to specyficzny dla domeny język służący do pobierania danych i zarządzania nimi w relacyjnej bazie danych. Wszystkie systemy zarządzania relacyjnymi bazami danych (RDMS), takie jak MS Access, MySQL, Sybase, Oracle, SQL Server i PostgreSQL, używają SQL jako standardowego języka baz danych. Chociaż te relacyjne bazy danych mają subtelne różnice, ich podstawowa składnia zapytań jest dość podobna, co sprawia, że ​​SQL jest wszechstronną opcją.

Dlatego zapytanie do bazy danych wymaga solidnej znajomości języka SQL, a ponieważ SQL umożliwia dostęp do danych i statystyk, jest ważnym zasobem dla naukowców zajmujących się danymi. Co więcej, SQL ma prostą, deklaratywną składnię, dzięki czemu jest stosunkowo łatwy do nauczenia się w porównaniu z innymi językami.

7. Skala

Scala to język programowania wysokiego poziomu ogólnego przeznaczenia z funkcjonalnymi i obiektowymi funkcjami programowania. Scala działa na wirtualnej maszynie Java, umożliwiając użytkownikom swobodne korzystanie ze stosów Java i Scala w celu bezproblemowej integracji. Dodatkowo jego środowiska uruchomieniowe JavaScript i JVM pomagają budować wysokowydajne systemy z dostępem do solidnych ekosystemów bibliotek.

Scala jest idealna do obsługi dużych zestawów danych, dzięki czemu nadaje się do dużych zbiorów danych i uczenia maszynowego. W połączeniu ze Spark Scala może obsłużyć duże ilości danych w silosach. Poza tym Scala jest idealna do budowania wysokowydajnych platform do nauki o danych, takich jak Hadoop.

Sprawdź nasze amerykańskie programy nauki o danych

8. Julia

Wydany w 2011 r. język Julia jest jednym z najmłodszych języków data science na tej liście i cieszy się rosnącą popularnością. Julia to dynamiczny język programowania wysokiego poziomu z łatwością Pythona i szybkością C/C++. Doskonałe do analizy numerycznej i obliczeń naukowych, niektóre z najwcześniejszych zastosowań Julii dotyczyły biologii, chemii i uczenia maszynowego. Chociaż Julia jest językiem programowania ogólnego przeznaczenia do tworzenia gier, tworzenia stron internetowych i tym podobnych, jest powszechnie uważany za język nowej generacji do nauki o danych i uczenia maszynowego. Jest to wszechstronny język programowania obsługujący obliczenia równoległe i rozproszone, który w razie potrzeby może działać jako język programowania niskiego poziomu.

9. MATLAB

Podobnie jak Julia, MATLAB jest językiem programowania wysokiego poziomu czwartej generacji do obliczeń numerycznych. Początkowo używany w środowiskach akademickich i badaniach naukowych, MATLAB zapewnia solidne narzędzia do operacji matematycznych i statystycznych, idealne do zastosowań związanych z nauką o danych. MATLAB pozwala użytkownikom kreślić funkcje i dane, wykonywać manipulacje na macierzach, analizować dane, wdrażać algorytmy, tworzyć modele itp. Jednak jedną z istotnych wad MATLAB-a jest to, że jest zastrzeżony. Niezależnie od tego, czy chcesz używać MATLAB do celów osobistych, akademickich czy biznesowych, musisz kupić licencję.

10. Szybki

Stworzony przez firmę Apple Inc. Swift to solidny i intuicyjny język programowania dla systemów iOS, macOS, iPadOS, watchOS i tvOS. Jest szybki, bezpieczny i interaktywny, a jego kod jest zoptymalizowany i skompilowany, aby jak najlepiej wykorzystać nowoczesny sprzęt. Swift współpracuje z Pythonem i jest kompatybilny z TensorFlow dzięki nowoczesnej i lekkiej składni.

Swift nie jest już ograniczony do systemów iOS i działa na platformach Linux. Zapewnia różne biblioteki do obliczeń numerycznych, cyfrowego przetwarzania sygnałów, wysokowydajnych funkcji matematycznych macierzy, budowania modeli uczenia maszynowego i nie tylko.

Podsumowanie

Chociaż istnieje kilka języków nauki o danych , wybór najlepszego dla Twojej ścieżki kariery w nauce o danych może być przytłaczający. Zanim wybierzesz język programowania, z którym chcesz pracować, rozważ następujące czynniki:

• Cel, który próbujesz osiągnąć
• Jak analiza danych może pomóc w wykonaniu zadania
• Twoje doświadczenie z programowaniem
• Twoje umiejętności w językach programowania, które już znasz

Jeśli chcesz rozpocząć swoją karierę Data Science, sprawdź Master of Science in Data Science upGrad we współpracy z John Moores University. Jest to 20-miesięczny program online wypełniony rygorystycznymi, ale wciągającymi treściami edukacyjnymi, sesjami na żywo, studiami przypadków, projektami i sesjami coachingowymi z ekspertami branżowymi. Program obejmuje ponad 14 języków programowania i narzędzi, w tym Python, MySQL, Hadoop, Tableau itp.

Zarejestruj się już dziś, aby uzyskać ekskluzywne korzyści upGrad, takie jak wsparcie w nauce 360 ​​stopni, wzajemne uczenie się i tworzenie sieci branżowych.