Top 10 limbaje de programare de învățat pentru știința datelor

Știința datelor este unul dintre cele mai fierbinți domenii din domeniul tehnologic astăzi. Deși este un domeniu în curs de dezvoltare, știința datelor a dat naștere la numeroase profiluri unice de locuri de muncă, cu descrieri de post interesante. Ceea ce este și mai interesant este că aspiranții de la mai multe discipline – statistică, programare, științe comportamentale, informatică etc. – pot îmbunătăți abilitățile pentru a intra în domeniul științei datelor. Cu toate acestea, pentru începători, călătoria inițială ar putea deveni puțin descurajantă dacă nu știi de unde să începi.

La upGrad, am îndrumat studenți din diferite medii educaționale și profesionale din întreaga lume și i-am ajutat să intre în lumea științei datelor. Așadar, aveți încredere în noi când spunem că este întotdeauna cel mai bine să vă începeți călătoria în domeniul științei datelor învățând despre instrumentele meseriei. Când căutați să stăpâniți știința datelor, vă recomandăm să începeți cu limbaje de programare.

Acum apare întrebarea importantă - ce limbaj de programare să alegeți?

Să aflăm!

Cele mai bune limbaje de programare pentru Data Science

Rolul programării în Data Science vine, în general, atunci când trebuie să faceți niște analize numerice sau să creați modele statistice sau matematice. Cu toate acestea, nu toate limbajele de programare sunt tratate la fel – unele limbaje sunt adesea preferate altora atunci când vine vorba de rezolvarea provocărilor Data Science.

Ținând cont de asta, iată o listă cu 10 limbaje de programare. Citiți-l până la sfârșit și veți avea o oarecare claritate în ceea ce privește limbajul de programare care s-ar potrivi cel mai bine obiectivelor dvs. de știință a datelor.

1. Python

Python este unul dintre cele mai populare limbaje de programare din cercurile Data Science. Acest lucru se datorează faptului că Python poate satisface o gamă largă de cazuri de utilizare a științei datelor. Este limbajul de programare de bază pentru sarcini legate de analiza datelor, învățarea automată, inteligența artificială și multe alte domenii sub umbrela științei datelor.

Python vine cu biblioteci puternice și specializate pentru sarcini specifice, ceea ce face mai ușor de lucrat. Folosind aceste biblioteci, puteți efectua sarcini importante precum extragerea datelor, colectarea, analizarea, vizualizarea, modelarea etc.

Un alt lucru grozav despre Python este comunitatea puternică de dezvoltatori care vă va ghida prin orice posibile situații și sarcini provocatoare. Nu veți rămâne niciodată fără un răspuns când vine vorba de programarea Python – cineva din comunitate va fi întotdeauna acolo pentru a vă ajuta să vă rezolvați problemele.

Folosit în principal pentru: În timp ce Python are biblioteci specializate pentru diferite sarcini, cazul său principal de utilizare este automatizarea. Puteți folosi Python pentru a automatiza diverse sarcini și a economisi mult timp.

Cei bune și rele: comunitatea activă a dezvoltatorilor este unul dintre cele mai mari motive pentru care programatorii aspiranți și profesioniștii cu experiență iubesc Python și se îndreaptă spre el. De asemenea, obțineți multe instrumente open-source legate de vizualizare, învățare automată și multe altele pentru a vă ajuta cu diferite sarcini de știință a datelor. Nu există multe dezavantaje ale acestui limbaj, cu excepția faptului că este relativ mai lent decât multe alte limbi prezente pe această listă - mai ales în ceea ce privește timpul de calcul.

2. R

În ceea ce privește popularitatea, R este al doilea după Python pentru lucrul cu provocările științei datelor. Acesta este un limbaj ușor de învățat care promovează mediul de calcul perfect pentru statistică și programare grafică.

Lucruri precum modelarea matematică, analiza statistică și vizualizarea sunt ușoare cu limbajul de programare R. Toate acestea au făcut ca limbajul să fie o prioritate pentru oamenii de știință de date din întreaga lume. În plus, R poate gestiona fără probleme seturi de date mari și complexe, făcându-l un limbaj potrivit pentru rezolvarea problemelor care decurg din grămezile de date din ce în ce mai mari. O comunitate activă de dezvoltatori susține R și te vei trezi că înveți multe de la colegii tăi odată ce pornești în călătoria R!

Folosit în principal pentru: R este cel mai faimos limbaj pentru modelarea statistică și matematică.

Cei bune și rele: R este un limbaj de programare cu sursă deschisă, care vine cu un sistem de suport solid, pachete diverse, vizualizare de calitate a datelor, precum și operațiuni de învățare automată. Cu toate acestea, în ceea ce privește contra, factorul de securitate este o preocupare cu limbajul de programare R.

3. Java

Java este un limbaj de programare care nu are nevoie de prezentare. A fost folosit de companii de top pentru dezvoltarea de software, iar astăzi își găsește utilizare în lumea științei datelor. Java ajută la analiză, minerit, vizualizare și învățare automată.

Java aduce cu sine puterea de a construi aplicații web și desktop complexe de la zero. Este un mit comun că Java este un limbaj pentru începători. Adevărul să fie spus, Java este potrivit pentru fiecare etapă a carierei tale. În domeniul științei datelor, poate fi utilizat pentru învățarea profundă, învățarea automată, procesarea limbajului natural, analiza datelor și extragerea datelor.

Utilizat în principal pentru: Java a fost folosit în principal pentru crearea de aplicații de întreprindere end-to-end atât pentru dispozitive mobile, cât și pentru desktop.

Cei bune și rele: Java este mult mai rapid decât concurenții săi datorită abilităților sale de colectare a gunoiului. Astfel, este o alegere ideală pentru construirea de software de înaltă calitate, scalabil. Limbajul este extrem de portabil și oferă abordarea WORA ( scriere o dată, rulat oriunde ). În dezavantaj, Java este un limbaj foarte structurat și disciplinat. Nu este la fel de flexibil ca Python sau Scala. Așadar, înțelegerea sintaxei și a elementelor de bază este destul de dificilă.

4. C/C++

C++ și C sunt ambele limbaje foarte importante în ceea ce privește înțelegerea fundamentelor programării și informaticii. Și în contextul științei datelor, aceste limbaje sunt extrem de utile. Acest lucru se datorează faptului că majoritatea limbajelor, cadrelor și instrumentelor noi folosesc fie C sau C++ ca bază de cod.

C și C++ sunt preferate pentru știința datelor datorită abilităților lor rapide de compilare a datelor. În acest sens, ele oferă mult mai multă comandă dezvoltatorilor. Fiind limbaje de nivel scăzut, acestea permit dezvoltatorilor să-și ajusteze diferite aspecte ale programării în funcție de nevoile lor.

Utilizate în principal pentru: C și C++ sunt folosite pentru proiecte de înaltă funcționare cu cerințe de scalabilitate.

Cei bune și rele: Aceste două limbi sunt foarte rapide și sunt singurele limbi care pot compila GB de date în mai puțin de o secundă. În dezavantaj, vin cu o curbă de învățare abruptă. Cu toate acestea, dacă reușiți să obțineți controlul asupra C sau C++, veți găsi toate celelalte limbi relativ ușor și vă va lua mai puțin timp să le stăpâniți!

5. SQL

Prescurtare de la Structured Query Language, SQL este un rol vital dacă aveți de-a face cu baze de date structurate. SQL vă oferă acces la diverse statistici și date, ceea ce este excelent pentru proiecte de știință a datelor.

Bazele de date sunt cruciale pentru știința datelor, la fel și SQL pentru interogarea bazei de date pentru a adăuga, elimina sau manipula elemente. SQL este utilizat în general pentru bazele de date relaționale. Este susținut de un număr mare de dezvoltatori care lucrează la el.

Utilizat în principal pentru: SQL este limbajul de bază pentru lucrul cu baze de date structurate, relaționale și interogarea acestora.

Ceea ce este bine și rău: SQL, fiind non-procedural, nu necesită constructe tradiționale de programare. Are o sintaxă proprie, ceea ce îl face mult mai ușor de învățat decât majoritatea altor limbaje de programare. Nu trebuie să fii programator pentru a stăpâni SQL. În ceea ce privește contra, SQL are o interfață complexă care poate părea descurajantă pentru începători.

Învață cursuri de analiză a datelor online de la cele mai bune universități din lume. Câștigă programe Executive PG, programe avansate de certificat sau programe de master pentru a-ți accelera cariera.

6. MATLAB

MATLAB a fost de mult timp unul dintre instrumentele de bază atunci când vine vorba de calcul statistic sau matematic. Puteți folosi MATLAB pentru a crea interfețe cu utilizatorul și pentru a vă implementa algoritmii. Grafica sa încorporată este suficient de variată și extrem de utilă pentru proiectarea interfețelor utilizator. Puteți utiliza grafica încorporată pentru a crea vizualizări și diagrame de date.

Acest limbaj este deosebit de util pentru știința datelor, deoarece este esențial în rezolvarea problemelor de învățare profundă.

Utilizat în principal pentru: MATLAB își găsește calea cel mai frecvent în algebra liniară, analiza numerică și modelarea statistică, pentru a numi câteva.

Cei bune și rele: MATLAB oferă independență completă a platformei cu o bibliotecă uriașă de funcții încorporate pentru a lucra la multe probleme de modelare matematică. Puteți crea interfețe de utilizator, vizualizări și diagrame fără întreruperi pentru a vă explica datele. Cu toate acestea, fiind o limbă interpretată, va tinde să fie mai lentă decât multe alte limbi (compilate) de pe listă. În plus, nu este un limbaj de programare gratuit.

7. Scala

Acesta este un limbaj de programare de uz general foarte puternic, care are biblioteci special pentru știința datelor. Deoarece este ușor de învățat, Scala este alegerea ideală pentru mulți aspiranți la știința datelor care tocmai și-au început călătoria.

Scala este convenabil pentru lucrul cu seturi mari de date. Funcționează prin compilarea codului său în bytecode și apoi îl rulează pe o VM (mașină virtuală). Datorită acestui proces de compilare, Scala permite o interoperabilitate perfectă cu Java – deschizând posibilități infinite pentru profesioniștii în știința datelor.

Puteți folosi Scala cu Spark și puteți gestiona datele izolate fără probleme. În plus, datorită suportului de concurență, Scala este instrumentul de bază pentru construirea de aplicații și cadre de înaltă performanță de tip Hadoop pentru știința datelor. Scala vine cu peste 175.000 de biblioteci care oferă funcționalități nesfârșite. Îl puteți rula pe oricare dintre IDE-urile dvs. preferate, cum ar fi VS Code, Sublime Text, Atom, IntelliJ sau chiar browserul dvs.

Folosit în principal pentru: Scala își găsește utilizarea pentru proiecte care implică seturi de date la scară mare și pentru construirea de cadre de înaltă funcționalitate.

Cei bune și rele: Scala este cu siguranță un limbaj ușor de învățat – mai ales dacă ați avut experiență cu programarea mai devreme. Este funcțional, scalabil și ajută la rezolvarea multor probleme de Data Science. Dezavantajul este că Scala este susținut de un număr limitat de dezvoltatori. Deși puteți găsi dezvoltatori Java din abundență, este dificil să găsiți dezvoltatori Scala care să vă ajute.

8. JavaScript

Deși JavaScript este cel mai frecvent utilizat pentru dezvoltarea web full-stack, găsește și aplicații în știința datelor. Dacă sunteți familiarizat cu JavaScript, puteți utiliza limbajul pentru a crea vizualizări perspicace din datele dvs. - care este o modalitate excelentă de a vă prezenta datele sub forma unei povești.

JavaScript este mai ușor de învățat decât multe alte limbi de pe listă, dar ar trebui să rețineți că JS este mai mult un ajutor decât un limbaj principal pentru știința datelor. Poate servi ca un instrument lăudabil pentru știința datelor, deoarece este versatil și eficient. Deci, deși puteți continua cu stăpânirea JavaScript, încercați să aveți cel puțin încă un limbaj de programare în arsenalul dvs. - unul pe care îl puteți utiliza în principal pentru operațiunile de știință a datelor.

Utilizat în principal pentru: în știința datelor, JavaScript este utilizat pentru vizualizările de date. În caz contrar, își găsește utilizare în dezvoltarea de aplicații web.

Cei bune și rele: JavaScript vă ajută să creați vizualizări extrem de perspicace care transmit informații despre date - aceasta este o componentă extrem de esențială a procesului de analiză a datelor. Cu toate acestea, limbajul nu are atât de multe pachete specifice științei datelor ca alte limbi de pe listă.

În concluzie

A învăța un limbaj de programare este ca și cum ai învăța să gătești. Sunt atât de multe de făcut, atât de multe feluri de mâncare de învățat și atât de multe arome de adăugat. Deci, doar citirea rețetei nu va fi bună. Trebuie să mergi mai departe și să faci primul fel de mâncare - indiferent cât de rău sau bun s-ar dovedi a fi. De asemenea, indiferent de limbajul de programare cu care decideți să continuați, ideea ar trebui să fie să continuați să exersați conceptele pe care le învățați. Continuați să lucrați la un mic proiect în timp ce învățați limba. Acest lucru vă va ajuta să vedeți rezultatele în timp real.

Dacă aveți nevoie de ajutor profesional, suntem aici pentru dvs. Programul de certificat profesional al upGrad în știința datelor pentru luarea deciziilor în afaceri este conceput pentru a vă împinge pe scara în călătoria dvs. în știința datelor. Oferim, de asemenea, Programul Executive PG în Știința Datelor , pentru cei interesați să lucreze cu modele matematice pentru replicarea comportamentului uman folosind rețele neuronale și alte tehnologii avansate.

Dacă sunteți în căutarea unui curs mai cuprinzător pentru a vă scufunda mai adânc în nuanțele informaticii, avem cursul de Master în Științe în Informatică . Consultați descrierea acestor cursuri și selectați-l pe cel care se potrivește cel mai bine cu obiectivele dvs. de carieră!

Dacă sunteți în căutarea unei schimbări în carieră și căutați ajutor profesional - upGrad este doar pentru dvs. Avem o bază solidă de cursanți din peste 85 de țări, peste 40.000 de cursanți plătiți la nivel global și peste 500.000 de profesioniști care lucrează fericit. Asistența noastră de 360 ​​de grade în carieră, combinată cu expunerea studiului și brainstorming-ului cu studenții din întreaga lume, vă permite să profitați la maximum de experiența dvs. de învățare. Contactați-ne astăzi pentru o listă organizată de cursuri despre Data Science, Machine Learning, Management, Tehnologie și multe altele!