6 лучших языков программирования для обработки и обработки данных 2022 года [выбрано вручную]

Язык программирования — это формальный язык, содержащий набор инструкций, которые производят различные виды вывода. Эти языки используются в компьютерных программах для реализации алгоритмов и имеют множество приложений. Также существует несколько языков программирования для науки о данных . Специалисты по данным должны выучить и освоить хотя бы один язык, поскольку он является важным инструментом для реализации различных функций науки о данных.

Языки программирования низкого и высокого уровня

Существует два типа языков программирования — низкоуровневые и высокоуровневые. Языки низкого уровня относительно менее продвинуты и являются наиболее понятными языками, используемыми компьютерами для выполнения различных операций. К ним относятся язык ассемблера и машинный язык.

Опыт кодирования не требуется. Карьерная поддержка на 360°. Диплом PG в области машинного обучения и искусственного интеллекта от IIIT-B и upGrad.

В то время как язык ассемблера имеет дело с прямыми аппаратными манипуляциями и проблемами производительности, машинный язык в основном представляет собой двоичные файлы, читаемые и исполняемые компьютером. Программное обеспечение на ассемблере преобразует язык ассемблера в машинный код. Языки программирования низкого уровня быстрее и эффективнее используют память по сравнению с их аналогами высокого уровня.

Второй тип языков программирования обеспечивает более сильную абстракцию деталей и концепций программирования. Такие языки высокого уровня могут создавать код, не зависящий от типа компьютера. Кроме того, они портативны, ближе к человеческому языку и чрезвычайно полезны для инструкций по решению проблем.

Поэтому многие специалисты по данным используют языки программирования высокого уровня. Те, кто стремится войти в эту область, могут подумать о том, чтобы специализироваться на языке науки о данных, чтобы начать свое путешествие. Давайте разберемся в особенностях и преимуществах некоторых из этих языков.

Языки программирования для науки о данных

1. Питон

На сегодняшний день Python является наиболее широко используемым языком программирования для обработки данных . Это простой в использовании язык с открытым исходным кодом, который существует с 1991 года. Этот динамический язык общего назначения по своей сути является объектно-ориентированным. Он также поддерживает несколько парадигм, от функционального до структурного и процедурного программирования.

Поэтому он также является одним из самых популярных языков для науки о данных . С менее чем 1000 итераций это быстрее и лучше подходит для манипуляций с данными. Естественная обработка данных и изучение данных становятся легкой прогулкой с пакетами, содержащимися в Python. Более того, Python упрощает программистам чтение данных в электронной таблице, создавая выходные данные в формате CSV.

2. JavaScript

JavaScript — еще один объектно-ориентированный язык программирования, используемый специалистами по данным. Сегодня доступны сотни библиотек Java, охватывающих все виды проблем, с которыми может столкнуться программист. Есть несколько исключительных языков для создания информационных панелей и визуализации данных.

Этот универсальный язык способен обрабатывать несколько задач одновременно. Это также полезно для встраивания всего, от электроники до настольных и веб-приложений. Популярные платформы обработки, такие как Hadoop, работают на Java. И это один из тех языков обработки данных , которые можно быстро и легко масштабировать для больших приложений.

3. Скала

Этот современный и элегантный язык программирования был создан совсем недавно, в 2003 году. Изначально Scala создавался для решения проблем с Java. Его приложения варьируются от веб-программирования до машинного обучения. Это также масштабируемый и эффективный язык для обработки больших данных. В современных организациях Scala поддерживает объектно-ориентированное и функциональное программирование, а также параллельную и синхронизированную обработку.

Читайте: Вопросы интервью Scala

4. Р

R — это язык программирования высокого уровня, созданный статистиками. Язык и программное обеспечение с открытым исходным кодом обычно используются для статистических вычислений и графики. Но у него также есть несколько приложений в науке о данных, и у R есть несколько полезных библиотек для науки о данных. R может пригодиться для изучения наборов данных и проведения специального анализа. Однако циклы имеют более 1000 итераций, и их сложнее изучить, чем Python.

Расширенная сертификация Data Science, более 250 партнеров по найму, более 300 часов обучения, 0% EMI

5. SQL

С годами язык структурированных запросов или SQL стал популярным языком программирования для управления данными. Хотя знание таблиц и запросов SQL не используется исключительно для операций по науке о данных, оно может помочь специалистам по данным при работе с системами управления базами данных. Этот предметно-ориентированный язык чрезвычайно удобен для хранения, обработки и извлечения данных в реляционных базах данных.

6. Юлия

Julia — это язык программирования для обработки данных , специально разработанный для быстрого численного анализа и высокопроизводительных вычислений. Он может быстро реализовать математические концепции, такие как линейная алгебра. И это отличный язык для работы с матрицами. Julia можно использовать как для внутреннего, так и для внешнего программирования, а ее API можно встраивать в программы.

В двух словах

На сегодняшний день в мире существует более 250 языков программирования. В этой обширной области Python явно выходит победителем с более чем 70 000 библиотек и примерно 8,2 миллионами пользователей по всему миру. Python позволяет интегрироваться с TensorFlow, SQL и другими библиотеками обработки данных и машинного обучения. Базовые знания Python также помогают в выборе вычислительных сред, таких как Apache Spark, известных своими задачами по обработке данных и анализу больших данных.

Прежде чем стать экспертом в области науки о данных, необходимо изучить язык программирования. Специалисты по данным должны взвесить все за и против различных типов языков программирования для науки о данных , прежде чем принимать решение.

Если вам интересно изучать науку о данных, чтобы быть в авангарде быстро развивающихся технологий, ознакомьтесь с программой Executive PG upGrad & IIIT-B по науке о данных и повышайте свою квалификацию для будущего.