Top 6 limbaje de programare Data Science 2022 [alese manual]

Un limbaj de programare este un limbaj formal care cuprinde un set de instrucțiuni care produc diferite tipuri de rezultate. Aceste limbaje sunt folosite în programe de calculator pentru a implementa algoritmi și au mai multe aplicații. Există mai multe limbaje de programare și pentru știința datelor . Oamenii de știință de date ar trebui să învețe și să stăpânească cel puțin o limbă, deoarece este un instrument esențial pentru realizarea diferitelor funcții de știință a datelor.

Limbaje de programare la nivel scăzut și la nivel înalt

Există două tipuri de limbaje de programare – de nivel scăzut și de nivel înalt. Limbile de nivel scăzut sunt relativ mai puțin avansate și sunt cele mai ușor de înțeles limbaje utilizate de computere pentru a efectua diferite operațiuni. Acestea includ limbajul de asamblare și limbajul mașinii.

Nu este necesară experiență de codare. Suport în carieră la 360°. Diploma PG în Machine Learning și AI de la IIIT-B și upGrad.

În timp ce limbajul de asamblare se ocupă de manipularea hardware directă și problemele de performanță, un limbaj de mașină este practic binare citite și executate de un computer. Un software de asamblare convertește limbajul de asamblare în cod de mașină. Limbajele de programare de nivel scăzut sunt mai rapide și mai eficiente în memorie în comparație cu omologii lor de nivel înalt.

Al doilea tip de limbaje de programare oferă o abstractizare mai puternică a detaliilor și conceptelor de programare. Astfel de limbaje de nivel înalt pot crea cod care este independent de tipul computerului. În plus, sunt portabile, mai apropiate de limbajul uman și extrem de utile pentru instrucțiuni de rezolvare a problemelor.

Prin urmare, mulți cercetători de date folosesc limbaje de programare de nivel înalt. Cei care aspiră să intre în domeniu pot lua în considerare specializarea într-un limbaj de știință a datelor pentru a-și începe călătoria. Să înțelegem caracteristicile și avantajele unora dintre aceste limbi.

Limbaje de programare pentru știința datelor

1. Python

Python este cel mai utilizat limbaj de programare pentru știința datelor din lume în prezent. Este un limbaj open-source, ușor de utilizat, care există încă din anul 1991. Acest limbaj dinamic și cu scop general este în mod inerent orientat pe obiecte. De asemenea, suportă multiple paradigme, de la programare funcțională la programare structurată și procedurală.

Prin urmare, este unul dintre cele mai populare limbaje și pentru știința datelor . Cu mai puțin de 1000 de iterații, este mai rapid și o opțiune mai bună pentru manipularea datelor. Procesarea naturală a datelor și învățarea datelor devin o plimbare cu pachetele conținute în Python. Mai mult, Python facilitează pentru programatori citirea datelor dintr-o foaie de calcul prin crearea unei ieșiri CSV.

2. JavaScript

JavaScript este un alt limbaj de programare orientat pe obiecte folosit de cercetătorii de date. Sute de biblioteci Java sunt disponibile astăzi, acoperind orice tip de problemă pe care o poate întâlni un programator. Există câteva limbaje excepționale pentru crearea tablourilor de bord și vizualizarea datelor.

Acest limbaj versatil este capabil să gestioneze mai multe sarcini simultan. De asemenea, este util în încorporarea tuturor, de la electronice la desktop și aplicații web. Cadrele de procesare populare precum Hadoop rulează pe Java. Și este unul dintre acele limbaje de știință a datelor care poate fi extins rapid și ușor pentru aplicații mari.

3. Scala

Acest limbaj de programare modern și elegant a fost creat mult mai recent, în 2003. Scala a fost conceput inițial pentru a rezolva problemele cu Java. Aplicațiile sale variază de la programare web la învățare automată. Este, de asemenea, un limbaj scalabil și eficient pentru manipularea datelor mari. În organizațiile moderne, Scala acceptă programarea funcțională și orientată pe obiecte, precum și procesarea simultană și sincronizată.

Citiți: Întrebări la interviu Scala

4. R

R este un limbaj de programare de nivel înalt construit de statisticieni. Limbajul și software-ul open-source sunt de obicei folosite pentru calcul statistic și grafică. Dar, are mai multe aplicații și în știința datelor, iar R are mai multe biblioteci utile pentru știința datelor. R poate fi util pentru a explora seturi de date și pentru a efectua analize ad-hoc. Cu toate acestea, buclele au mai mult de 1000 de iterații și este mai complex de învățat decât Python.

Certificare avansată în știința datelor, peste 250 de parteneri de angajare, peste 300 de ore de învățare, 0% EMI

5. SQL

De-a lungul anilor, Structured Query Language sau SQL a devenit un limbaj de programare popular pentru gestionarea datelor. Deși nu este folosită exclusiv pentru operațiuni de știință a datelor, cunoașterea tabelelor și a interogărilor SQL poate ajuta oamenii de știință ai datelor în timp ce se ocupă de sistemele de gestionare a bazelor de date. Acest limbaj specific domeniului este extrem de convenabil pentru stocarea, manipularea și preluarea datelor în baze de date relaționale.

6. Iulia

Julia este un limbaj de programare pentru știința datelor care a fost dezvoltat special pentru analiză numerică rapidă și știință computațională de înaltă performanță. Poate implementa rapid concepte matematice precum algebra liniară. Și este un limbaj excelent pentru a trata matrice. Julia poate fi folosită atât pentru programare back-end, cât și pentru programare front-end, iar API-ul său poate fi încorporat în programe.

Pe scurt

Există peste 250 de limbaje de programare în lume astăzi. În acest domeniu vast, Python apare în mod clar ca un câștigător cu peste 70.000 de biblioteci și aproximativ 8,2 milioane de utilizatori în întreaga lume. Python permite integrarea cu TensorFlow, SQL, printre alte biblioteci de știință a datelor și învățare automată. Cunoștințele de bază despre Python ajută, de asemenea, la preluarea cadrelor de calcul precum Apache Spark, renumit pentru sarcinile sale de inginerie a datelor și de analiză a datelor mari.

Înainte de a deveni expert în știința datelor, învățarea unui limbaj de programare este o cerință crucială. Oamenii de știință de date ar trebui să cântărească avantajele și dezavantajele diferitelor tipuri de limbaje de programare pentru știința datelor înainte de a lua o decizie.

Dacă sunteți curios să învățați știința datelor pentru a fi în fața progreselor tehnologice rapide, consultați programul Executive PG în știința datelor de la upGrad și IIIT-B și perfecționați-vă pentru viitor.