10 najlepszych języków programowania do nauki dla nauki o danych

Nauka o danych jest obecnie jedną z najgorętszych dziedzin w dziedzinie technologii. Choć dziedzina wschodząca, nauka o danych zrodziła wiele unikalnych profili zawodowych z ekscytującymi opisami stanowisk. Jeszcze bardziej ekscytujące jest to, że aspiranci z wielu dyscyplin – statystyki, programowania, nauk behawioralnych, informatyki itp. – mogą podnieść swoje umiejętności, aby wejść w dziedzinę nauki o danych. Jednak dla początkujących pierwsza podróż może być nieco zniechęcająca, jeśli nie wiesz, od czego zacząć.

W upGrad prowadziliśmy uczniów z różnych środowisk edukacyjnych i zawodowych na całym świecie i pomogliśmy im wejść w świat nauki o danych. Zaufaj nam więc, gdy mówimy, że zawsze najlepiej rozpocząć swoją przygodę z nauką o danych od poznania narzędzi branżowych. Chcąc opanować naukę o danych, zalecamy rozpoczęcie od języków programowania.

Teraz pojawia się ważne pytanie – jaki język programowania wybrać?

Dowiedzmy Się!

Najlepsze języki programowania dla Data Science

Rola programowania w Data Science zwykle pojawia się, gdy trzeba wykonać pewne obliczenia lub stworzyć modele statystyczne lub matematyczne. Jednak nie wszystkie języki programowania są traktowane tak samo – niektóre języki są często preferowane w stosunku do innych, jeśli chodzi o rozwiązywanie wyzwań związanych z Data Science.

Mając to na uwadze, oto lista 10 języków programowania. Przeczytaj go do końca, a będziesz miał jasność co do tego, jaki język programowania najlepiej odpowiadałby Twoim celom związanym z nauką o danych.

1. Python

Python jest jednym z bardziej popularnych języków programowania w kręgach Data Science. Dzieje się tak, ponieważ Python może obsłużyć szeroką gamę przypadków użycia w badaniach danych. Jest to podstawowy język programowania do zadań związanych z analizą danych, uczeniem maszynowym, sztuczną inteligencją i wieloma innymi dziedzinami pod parasolem data science.

Python jest dostarczany z potężnymi, wyspecjalizowanymi bibliotekami do określonych zadań, co ułatwia pracę. Korzystając z tych bibliotek, możesz wykonywać ważne zadania, takie jak eksploracja danych, zbieranie, analizowanie, wizualizacja, modelowanie itp.

Kolejną wielką zaletą Pythona jest silna społeczność programistów, która poprowadzi Cię przez wszelkie możliwe trudne sytuacje i zadania. Jeśli chodzi o programowanie w Pythonie, nigdy nie pozostaniesz bez odpowiedzi – ktoś ze społeczności zawsze będzie na miejscu, aby pomóc rozwiązać Twoje problemy.

Używany głównie do: Chociaż Python ma wyspecjalizowane biblioteki do różnych zadań, jego głównym przypadkiem użycia jest automatyzacja. Możesz użyć Pythona do zautomatyzowania różnych zadań i zaoszczędzenia dużej ilości czasu.

Dobre i złe: Aktywna społeczność programistów jest jednym z największych powodów, dla których początkujący programiści i doświadczeni profesjonaliści kochają Pythona i kierują się ku niemu. Ponadto otrzymujesz wiele narzędzi typu open source związanych z wizualizacją, uczeniem maszynowym i nie tylko, które pomogą Ci w różnych zadaniach związanych z analizą danych. Nie ma wielu wad tego języka, poza tym, że jest stosunkowo wolniejszy niż wiele innych języków obecnych na tej liście – zwłaszcza pod względem czasów obliczeniowych.

2. R

Pod względem popularności R jest drugim po Pythonie pod względem pracy z wyzwaniami związanymi z nauką o danych. Jest to łatwy do nauczenia język, który tworzy doskonałe środowisko obliczeniowe dla statystyki i programowania graficznego.

Rzeczy takie jak modelowanie matematyczne, analiza statystyczna i wizualizacja to pestka z językiem programowania R. Wszystko to sprawiło, że język stał się priorytetem dla naukowców zajmujących się danymi na całym świecie. Co więcej, R może bezproblemowo obsługiwać duże i złożone zbiory danych, dzięki czemu jest odpowiednim językiem do rozwiązywania problemów wynikających z coraz większej ilości danych. Aktywna społeczność programistów popiera R, a gdy rozpoczniesz przygodę z R, przekonasz się, że wiele się nauczysz od swoich rówieśników!

Najczęściej używany do: R jest najbardziej znanym językiem do modelowania statystycznego i matematycznego.

Dobre i złe: R to język programowania o otwartym kodzie źródłowym, który zawiera solidny system wsparcia, różnorodne pakiety, wysokiej jakości wizualizację danych, a także operacje uczenia maszynowego. Jednak pod względem wad, czynnik bezpieczeństwa jest problemem związanym z językiem programowania R.

3. Jawa

Java to język programowania, którego nie trzeba przedstawiać. Był używany przez czołowe firmy do tworzenia oprogramowania, a dziś znajduje zastosowanie w świecie nauki o danych. Java pomaga w analizie, eksploracji, wizualizacji i uczeniu maszynowym.

Java daje możliwość tworzenia złożonych aplikacji internetowych i desktopowych od podstaw. To powszechny mit, że Java jest językiem dla początkujących. Prawdę mówiąc, Java jest odpowiednia na każdym etapie Twojej kariery. W dziedzinie Data Science może być stosowany do głębokiego uczenia się, uczenia maszynowego, przetwarzania języka naturalnego, analizy danych i eksploracji danych.

Najczęściej używane do: Java jest najczęściej używana do tworzenia kompleksowych aplikacji korporacyjnych zarówno na urządzenia mobilne, jak i komputery stacjonarne.

Dobre i złe: Java jest znacznie szybsza niż jej konkurenci ze względu na swoje możliwości odśmiecania. Jest to zatem idealny wybór do budowy wysokiej jakości, skalowalnego oprogramowania. Język jest niezwykle przenośny i oferuje podejście typu „ zapisz raz, uruchom w dowolnym miejscu ” (WORA). Z drugiej strony Java jest bardzo uporządkowanym i zdyscyplinowanym językiem. Nie jest tak elastyczny jak Python czy Scala. Tak więc opanowanie składni i podstaw jest dość trudne.

4. C/C++

C++ i C są bardzo ważnymi językami z punktu widzenia zrozumienia podstaw programowania i informatyki. Również w kontekście nauki o danych języki te są niezwykle przydatne. Dzieje się tak, ponieważ większość nowych języków, struktur i narzędzi używa C lub C++ jako bazy kodu.

C i C++ są preferowane do nauki o danych ze względu na ich szybkie możliwości kompilacji danych. W tym sensie oferują programistom znacznie więcej poleceń. Będąc językami niskiego poziomu, umożliwiają programistom dostrojenie różnych aspektów ich programowania zgodnie z ich potrzebami.

Najczęściej używane dla: C i C++ są używane w projektach o wysokiej funkcjonalności z wymaganiami dotyczącymi skalowalności.

Dobre i złe: te dwa języki są naprawdę szybkie i są jedynymi językami, które mogą skompilować GB danych w mniej niż sekundę. Z drugiej strony mają stromą krzywą uczenia się. Jednakże, jeśli jesteś w stanie przejąć kontrolę nad C lub C++, wszystkie inne języki są stosunkowo łatwe, a ich opanowanie zajmie Ci mniej czasu!

5. SQL

Skrót od Structured Query Language, SQL odgrywa kluczową rolę, jeśli masz do czynienia ze ustrukturyzowanymi bazami danych. SQL zapewnia dostęp do różnych statystyk i danych, co jest doskonałe w przypadku projektów związanych z nauką o danych.

Bazy danych mają kluczowe znaczenie dla nauki o danych, podobnie jak SQL do wykonywania zapytań do bazy danych w celu dodawania, usuwania lub manipulowania elementami. SQL jest zwykle używany w relacyjnych bazach danych. Jest wspierany przez dużą pulę programistów pracujących nad nim.

Najczęściej używany do: SQL jest językiem podstawowym do pracy z ustrukturyzowanymi, relacyjnymi bazami danych i wykonywania zapytań.

Dobre i złe: SQL, jako nieproceduralny, nie wymaga tradycyjnych konstrukcji programistycznych. Ma własną składnię, dzięki czemu jest o wiele łatwiejszy do nauczenia niż większość innych języków programowania. Nie musisz być programistą, aby opanować SQL. Jeśli chodzi o wady, SQL zawiera złożony interfejs, który początkowo może wydawać się zniechęcający dla początkujących.

Ucz się online kursów analizy danych z najlepszych światowych uniwersytetów. Zdobywaj programy Executive PG, Advanced Certificate Programs lub Masters Programs, aby przyspieszyć swoją karierę.

6. MATLAB

MATLAB od dawna jest jednym z najczęściej używanych narzędzi, jeśli chodzi o obliczenia statystyczne lub matematyczne. Możesz użyć MATLAB do tworzenia interfejsów użytkownika i implementowania swoich algorytmów. Jego wbudowana grafika jest wystarczająco zróżnicowana i niezwykle przydatna do projektowania interfejsów użytkownika. Możesz użyć wbudowanej grafiki do tworzenia wizualizacji i wykresów danych.

Ten język jest szczególnie przydatny w przypadku nauki o danych, ponieważ jest instrumentalny w rozwiązywaniu problemów związanych z głębokim uczeniem.

Najczęściej używany do: MATLAB znajduje swoją drogę najczęściej w algebrze liniowej, analizie numerycznej i modelowaniu statystycznym, żeby wymienić tylko kilka.

Dobre i złe: MATLAB oferuje całkowitą niezależność od platformy z ogromną biblioteką wbudowanych funkcji do pracy nad wieloma problemami modelowania matematycznego. Możesz tworzyć bezproblemowe interfejsy użytkownika, wizualizacje i wykresy, które pomogą wyjaśnić Twoje dane. Jednakże, będąc językiem interpretowanym, będzie wolniejszy niż wiele innych (skompilowanych) języków na liście. Co więcej, nie jest to darmowy język programowania.

7. Scala

Jest to bardzo potężny język programowania ogólnego przeznaczenia, który ma biblioteki przeznaczone specjalnie do nauki o danych. Ponieważ jest łatwy do nauczenia, Scala jest idealnym wyborem dla wielu aspirujących do nauki o danych, którzy dopiero rozpoczynają swoją przygodę.

Scala jest wygodna do pracy z dużymi zestawami danych. Działa poprzez kompilację swojego kodu w kod bajtowy, a następnie uruchamia go na maszynie wirtualnej (maszynie wirtualnej). Dzięki temu procesowi kompilacji Scala zapewnia bezproblemową interoperacyjność z Javą, otwierając nieskończone możliwości dla specjalistów zajmujących się analizą danych.

Możesz używać Scali ze Sparkiem i bezproblemowo obsługiwać dane w silosie. Co więcej, dzięki obsłudze współbieżności, Scala jest podstawowym narzędziem do tworzenia wysokowydajnych aplikacji i frameworków do analizy danych podobnych do platformy Hadoop. Scala zawiera ponad 175 tys. bibliotek oferujących nieskończone funkcje. Możesz go uruchomić na dowolnym preferowanym środowisku IDE, takim jak VS Code, Sublime Text, Atom, IntelliJ, a nawet w przeglądarce.

Stosowany głównie do: Scala znajduje zastosowanie w projektach obejmujących zestawy danych o dużej skali oraz do tworzenia struktur o wysokiej funkcjonalności.

Dobre i złe: Scala jest zdecydowanie językiem łatwym do nauczenia – zwłaszcza jeśli miałeś wcześniej jakieś doświadczenie z programowaniem. Jest funkcjonalny, skalowalny i pomaga w rozwiązywaniu wielu problemów Data Science. Wadą jest to, że Scala jest obsługiwana przez ograniczoną liczbę programistów. Chociaż można znaleźć mnóstwo programistów Java, znalezienie pomocy programistów Scala może być trudne.

8. JavaScript

Chociaż JavaScript jest najczęściej używany do tworzenia stron internetowych z pełnym stosem, znajduje również zastosowanie w nauce o danych. Jeśli znasz JavaScript, możesz wykorzystać ten język do tworzenia wnikliwych wizualizacji na podstawie swoich danych – co jest doskonałym sposobem na przedstawienie swoich danych w formie opowieści.

JavaScript jest łatwiejszy do nauczenia niż wiele innych języków na liście, ale należy pamiętać, że JS jest bardziej pomocny niż podstawowym językiem do nauki o danych. Może służyć jako godne pochwały narzędzie do nauki o danych, ponieważ jest wszechstronne i skuteczne. Tak więc, chociaż możesz opanować JavaScript, postaraj się mieć w swoim arsenale co najmniej jeszcze jeden język programowania – taki, którego możesz używać głównie do operacji związanych z analizą danych.

Używany głównie do: W Data Science JavaScript jest używany do wizualizacji danych. W przeciwnym razie znajduje zastosowanie w tworzeniu aplikacji internetowych.

Dobre i złe: JavaScript pomaga tworzyć niezwykle wnikliwe wizualizacje, które przekazują wgląd w dane — jest to niezwykle kluczowy element procesu analizy danych. Jednak język nie ma tylu pakietów specyficznych dla nauki o danych, co inne języki na liście.

Na zakończenie

Nauka języka programowania jest jak nauka gotowania. Jest tak wiele do zrobienia, tyle potraw do nauczenia się i tyle smaków do dodania. Tak więc samo przeczytanie przepisu nie będzie dobre. Musisz iść dalej i zrobić to pierwsze danie – bez względu na to, jak złe lub dobre okaże się. Podobnie, bez względu na to, który język programowania zdecydujesz się kontynuować, ideą powinno być ciągłe ćwiczenie poznanych koncepcji. Pracuj nad małym projektem, jednocześnie ucząc się języka. Pomoże Ci to zobaczyć wyniki w czasie rzeczywistym.

Jeśli potrzebujesz profesjonalnej pomocy, jesteśmy tu dla Ciebie. Program certyfikatów zawodowych upGrad w zakresie nauki o danych w zakresie podejmowania decyzji biznesowych ma na celu pchnięcie Cię w górę drabiny w Twojej podróży naukowej w zakresie danych. Oferujemy również Executive PG Program in Data Science dla osób zainteresowanych pracą z modelami matematycznymi do replikowania ludzkich zachowań za pomocą sieci neuronowych i innych zaawansowanych technologii.

Jeśli szukasz bardziej wszechstronnego kursu, aby głębiej zagłębić się w niuanse informatyki, mamy kurs Master of Science in Computer Science . Zapoznaj się z opisem tych kursów i wybierz ten, który najlepiej odpowiada Twoim celom zawodowym!

Jeśli szukasz zmiany w karierze i szukasz profesjonalnej pomocy – upGrad jest właśnie dla Ciebie. Mamy solidną bazę uczących się w ponad 85 krajach, ponad 40 000 płatnych uczniów na całym świecie i ponad 500 000 zadowolonych, pracujących profesjonalistów. Nasza 360-stopniowa pomoc w karierze, w połączeniu z ekspozycją studiów i burzy mózgów z globalnymi studentami, pozwala w pełni wykorzystać doświadczenie edukacyjne. Skontaktuj się z nami już dziś, aby uzyskać wyselekcjonowaną listę kursów dotyczących nauki o danych, uczenia maszynowego, zarządzania, technologii i wielu innych!