Top limbaje de programare Data Science

Dacă vă gândiți la o carieră în știința datelor, mai întâi trebuie să stăpâniți diferite limbaje de programare pentru știința datelor .

Știința datelor este un domeniu de studiu care combină matematica, statistica, abilitățile de programare și expertiza în domeniu pentru a obține perspective semnificative din volume mari de date. Oamenii de știință de date folosesc algoritmi de învățare automată pentru a produce sisteme de inteligență artificială (AI) capabile să îndeplinească sarcini care necesită, de obicei, inteligență umană.

Știința datelor acoperă mai multe discipline și utilizează diverse instrumente, biblioteci și limbaje de programare pentru a extrage valoare din date. Deoarece programarea este una dintre abilitățile esențiale pentru un om de știință a datelor, limbajele de programare pentru știința datelor merită explorate. Cu toate acestea, începerea cu codificarea poate părea descurajantă, mai ales dacă nu aveți experiență anterioară.

Acest articol va analiza unele dintre cele mai bune limbaje de programare pentru știința datelor și le va evidenția punctele forte.

Cel mai bun limbaj de programare pentru știința datelor

Iată cele mai bune 10 limbi pentru știința datelor, care să vă ajute să vă reușiți în cariera în știința datelor.

1. Python

Python este un limbaj de programare cu sursă deschisă, orientat pe obiecte, cu scop general, cu aplicații în știința datelor, dezvoltare web, dezvoltare de jocuri video și alte domenii. Ocupând locul 1 în PYPL și pe locul 2 în indexul TIOBE , Python are o sintaxă simplă și ușor de învățat, structuri de date la nivel înalt încorporate și tastare și legare dinamice.

Mai mult, ecosistemul bogat de biblioteci Python, pachetele puternice și suportul solid al comunității îl fac ideal pentru operațiunile de știință a datelor, de la preprocesarea datelor și analiza statistică până la vizualizarea și implementarea modelelor AI și ML. Unele biblioteci Python utilizate pe scară largă pentru știința datelor și învățarea automată includ panda, NumPy, sci-kit-learn, Matplotlib, Keras și TensorFlow.

2. R

R devine unul dintre limbajele de programare pentru știința datelor, cu locul 7 în indexul PYPL . R este un limbaj de programare ușor conceput exclusiv pentru știința datelor. Este un limbaj și mediu open-source, specific domeniului, pentru calcul statistic și grafică. R este foarte extensibil și oferă tehnici statistice și grafice expansive, inclusiv teste statistice clasice, modelare liniară și neliniară, clasificare și analiză de serii de timp, pentru a numi câteva.

Unul dintre avantajele utilizării R este că puteți crea cu ușurință diagrame bine concepute, de calitate pentru publicație, cu formule și simboluri matematice. R compilează și rulează pe sisteme UNIX, Windows și macOS.

3. Java

Clasat pe locul 3 în indexul TIOBE și pe locul 2 în indexul PYPL , Java este un limbaj de programare de uz general, orientat pe obiecte, utilizat pentru extragerea datelor, analiza datelor, învățarea automată, dezvoltarea sistemelor încorporate etc. Ecosistemul Java este cunoscut pentru eficiența, performanța și capacitatea sa de a construi aplicații complexe de la zero. Cu toate acestea, în ultimii ani, popularul limbaj de programare a făcut o amprentă în știința datelor.

Datorită mașinii virtuale Java (JVM), Java oferă un cadru eficient și robust pentru instrumente populare de date mari, cum ar fi Spark, Hadoop și Scala. Capacitățile de înaltă performanță ale limbajului sunt potrivite în mod ideal pentru efectuarea de operațiuni de date care necesită cerințe complexe de procesare și stocare masivă.

4. JavaScript

JavaScript (JS) este un limbaj versatil, cu mai multe paradigme, clasat pe locul 3 și pe locul 7 în indicii PYPL și , respectiv, TIOBE . În timp ce JS este cel mai bine cunoscut ca un limbaj de scripting pentru construirea de pagini web bogate și interactive, JS este folosit și în medii non-browser, cum ar fi Adobe Acrobat, Node.js și Apache CouchDB. Recent, JS a câștigat popularitate și în sectorul științei datelor.

Limbajul de programare ușor, interpretat, acceptă biblioteci populare de învățare automată și de deep learning, cum ar fi Keras și TensorFlow, și instrumente de vizualizare precum D3. Popularitatea pe scară largă a JS în comunitatea dezvoltatorilor web îl face un mediu excelent pentru programatorii front și back-end care doresc să exploreze diferite aspecte ale științei datelor.

Învață știința datelor pentru a câștiga avantaj în fața concurenților tăi

5. C/C++

C este un limbaj de programare procedural, dependent de mașină, iar ruda sa apropiată, C++, este un limbaj de programare orientat pe obiecte. Deși ambele limbi au sintaxă și structuri de cod similare, C++ este un superset de C cu caracteristici precum gestionarea excepțiilor și o bibliotecă bogată. Mai mult, C este unul dintre cele mai vechi limbaje de programare, majoritatea limbajelor moderne folosind C/C++ ca bază de cod. C și C++ sunt benefice pentru aplicațiile de știință a datelor datorită capacității lor de compilare rapidă a datelor. Naturile de nivel scăzut ale C și C++ facilitează personalizarea ușoară a aplicației, care altfel nu ar fi fost posibilă. C/C++ este cel mai bun pentru proiecte cu cerințe masive de performanță și scalabilitate.

Webinarul exclusiv pentru știința datelor de la upGrad pentru tine –

Urmăriți webinarul nostru despre Cum să construiți mentalitatea digitală și de date?

6. SQL

Structured Query Language (SQL) este un limbaj specific domeniului pentru preluarea și gestionarea datelor dintr-o bază de date relațională. Toate sistemele de gestionare a bazelor de date relaționale (RDMS) precum MS Access, MySQL, Sybase, Oracle, SQL Server și PostgreSQL folosesc SQL ca limbaj standard al bazei de date. Deși aceste baze de date relaționale au diferențe subtile, sintaxa lor de bază de interogare este destul de similară, făcând SQL o opțiune versatilă.

Astfel, interogarea bazei de date necesită cunoștințe solide despre SQL și, deoarece SQL oferă acces la date și statistici, este o resursă vitală pentru oamenii de știință ai datelor. Mai mult, SQL are o sintaxă simplă, declarativă, făcându-l relativ ușor de învățat în comparație cu alte limbi.

7. Scala

Scala este un limbaj de programare de uz general, la nivel înalt, cu caracteristici de programare funcționale și orientate pe obiecte. Scala rulează pe mașina virtuală Java, permițând utilizatorilor să utilizeze în mod liber Java și Scala stive pentru o integrare perfectă. În plus, runtimele sale JavaScript și JVM ajută la construirea de sisteme de înaltă performanță, cu acces la ecosisteme robuste de biblioteci.

Scala este ideal pentru a gestiona seturi de date cu volum mare, ceea ce îl face potrivit pentru big data și învățarea automată. Când este utilizat cu Spark, Scala poate gestiona cantități mari de date izolate. În plus, Scala este perfect pentru construirea cadrelor de știință a datelor de înaltă performanță precum Hadoop.

Verificați programele noastre din SUA - Data Science

8. Iulia

Lansat în 2011, Julia este unul dintre cele mai tinere limbi de știință a datelor de pe această listă și unul cu popularitate în creștere. Julia este un limbaj de programare dinamic, de nivel înalt, cu ușurința Python și viteza C/C++. Excelente pentru analiza numerică și calculul științific, unele dintre cele mai vechi aplicații ale Julia au fost în biologie, chimie și învățarea automată. Deși Julia este un limbaj de programare de uz general pentru dezvoltarea jocurilor, dezvoltarea web și altele asemenea, este considerat pe scară largă limbajul de generație următoare pentru știința datelor și învățarea automată. Este un limbaj de programare versatil care acceptă calculul paralel și distribuit, cu capacitatea de a funcționa ca un limbaj de programare de nivel scăzut atunci când este necesar.

9. MATLAB

La fel ca Julia, MATLAB este un limbaj de programare la nivel înalt de a patra generație pentru calcul numeric. Folosit inițial în mediul academic și în cercetarea științifică, MATLAB oferă instrumente robuste de operații matematice și statistice, ideale pentru aplicațiile de știință a datelor. MATLAB permite utilizatorilor să traseze funcții și date, să efectueze manipulări de matrice, să analizeze date, să implementeze algoritmi, să creeze modele etc. Cu toate acestea, unul dintre dezavantajele semnificative ale MATLAB este că este proprietar. Deci, indiferent dacă doriți să utilizați MATLAB în scopuri personale, academice sau de afaceri, trebuie să achiziționați o licență.

10. Rapid

O creație a Apple Inc., Swift este un limbaj de programare robust și intuitiv pentru iOS, macOS, iPadOS, watchOS și tvOS. Este rapid, sigur și interactiv, cu cod optimizat și compilat pentru a profita la maximum de hardware-ul modern. Swift este interoperabil cu Python și compatibil cu TensorFlow cu o sintaxă modernă și ușoară.

Swift nu se mai limitează la sistemele iOS și funcționează pe platformele Linux. Oferă diverse biblioteci pentru calcule numerice, procesare digitală a semnalului, funcții matematice matrice de înaltă performanță, construirea de modele de învățare automată și multe altele.

Încheierea

Deși există mai multe limbi pentru știința datelor , alegerea celei mai bune pentru cariera dvs. în știința datelor poate fi copleșitoare. Luați în considerare următorii factori înainte de a alege limbajul de programare cu care doriți să lucrați:

• Scopul pe care încerci să-l atingi
• Cum vă poate ajuta știința datelor să executați sarcina la îndemână
• Experiența ta cu programare
• Cunoștințele dvs. în limbajele de programare pe care le cunoașteți deja

Dacă doriți să vă începeți cariera în știința datelor, consultați Masterul în știința datelor de la upGrad în asociere cu Universitatea John Moores. Este un program online de 20 de luni, plin de conținut de învățare riguros, dar captivant, sesiuni live, studii de caz, proiecte și sesiuni de coaching cu experți din industrie. Programul acoperă peste 14 limbaje și instrumente de programare, inclusiv Python, MySQL, Hadoop, Tableau etc.

Înscrieți-vă astăzi pentru beneficii exclusive upGrad, cum ar fi suport pentru învățarea la 360 de grade, învățarea între egali și crearea de rețele din industrie.