Лучшие языки программирования для обработки данных

Если вы планируете карьеру в области науки о данных, вы должны сначала освоить различные языки программирования для обработки данных .

Наука о данных — это область исследования, сочетающая математику, статистику, навыки программирования и экспертные знания в предметной области для извлечения осмысленной информации из больших объемов данных. Специалисты по данным используют алгоритмы машинного обучения для создания систем искусственного интеллекта (ИИ), способных выполнять задачи, которые обычно требуют человеческого интеллекта.

Наука о данных охватывает несколько дисциплин и использует различные инструменты, библиотеки и языки программирования для извлечения ценности из данных. Поскольку программирование является одним из важнейших навыков специалиста по данным, стоит изучить языки программирования для обработки данных. Однако начало работы с программированием может показаться сложным, особенно если у вас нет предыдущего опыта.

В этой статье мы рассмотрим некоторые из лучших языков программирования для науки о данных и подчеркнем их сильные стороны.

Лучший язык программирования для науки о данных

Вот 10 лучших языков для науки о данных, которые помогут вам добиться успеха в вашей карьере в области науки о данных.

1. Питон

Python — это объектно-ориентированный язык программирования общего назначения с открытым исходным кодом, применяемый в науке о данных, веб-разработке, разработке видеоигр и других областях. Занимая первое место в рейтинге PYPL и второе место в индексе TIOBE , Python имеет простой и удобный для изучения синтаксис, встроенные высокоуровневые структуры данных, а также динамическую типизацию и привязку.

Кроме того, богатая экосистема библиотек Python, мощные пакеты и надежная поддержка сообщества делают его идеальным для операций по обработке данных, от предварительной обработки данных и статистического анализа до визуализации и развертывания моделей AI и ML. Некоторые широко используемые библиотеки Python для науки о данных и машинного обучения включают pandas, NumPy, sci-kit-learn, Matplotlib, Keras и TensorFlow.

2. Р

R становится одним из самых популярных языков программирования для обработки данных, заняв 7-е место в индексе PYPL . R — это простой язык программирования, разработанный исключительно для обработки данных. Это предметно-ориентированный язык с открытым исходным кодом и среда для статистических вычислений и графики. R отличается высокой расширяемостью и предлагает обширные статистические и графические методы, включая классические статистические тесты, линейное и нелинейное моделирование, классификацию и анализ временных рядов, и это лишь некоторые из них.

Одним из преимуществ использования R является то, что вы можете легко создавать хорошо продуманные графики качества публикации с математическими формулами и символами. R компилируется и работает в системах UNIX, Windows и macOS.

3. Ява

Java занимает 3-е место в индексе TIOBE и 2- е место в индексе PYPL. Это универсальный объектно-ориентированный язык программирования, используемый для интеллектуального анализа данных, анализа данных, машинного обучения, разработки встроенных систем и т. д. Экосистема Java известна своими его эффективность, производительность и способность создавать сложные приложения с нуля. Однако в последние годы популярный язык программирования оставил след в науке о данных.

Благодаря виртуальной машине Java (JVM) Java обеспечивает эффективную и надежную основу для популярных инструментов работы с большими данными, таких как Spark, Hadoop и Scala. Высокопроизводительные возможности языка идеально подходят для выполнения операций с данными, которые требуют сложных требований к обработке и больших объемов памяти.

4. JavaScript

JavaScript (JS) — универсальный мультипарадигмальный язык, занимающий 3-е и 7-е места в индексах PYPL и TIOBE соответственно. Хотя JS наиболее известен как язык сценариев для создания многофункциональных и интерактивных веб-страниц, JS также используется в небраузерных средах, таких как Adobe Acrobat, Node.js и Apache CouchDB. В последнее время JS также приобрел популярность в секторе науки о данных.

Облегченный интерпретируемый язык программирования поддерживает популярные библиотеки машинного обучения и глубокого обучения, такие как Keras и TensorFlow, а также инструменты визуализации, такие как D3. Широкая популярность JS в сообществе веб-разработчиков делает его отличной средой для фронтенд- и бэкенд-программистов, стремящихся изучить различные аспекты науки о данных.

Изучите науку о данных, чтобы получить преимущество над конкурентами

5. С/С++

C — машинно-зависимый процедурный язык программирования, а его близкий родственник C++ — объектно-ориентированный язык программирования. Хотя оба языка имеют схожий синтаксис и структуру кода, C++ представляет собой надмножество C с такими функциями, как обработка исключений и богатая библиотека. Более того, C — один из самых ранних языков программирования, при этом большинство современных языков используют C/C++ в качестве кодовой базы. C и C++ полезны для приложений по обработке и анализу данных благодаря их способности быстро компилировать данные. Низкоуровневый характер C и C++ упрощает настройку приложений, что в противном случае было бы невозможно. C/C++ лучше всего подходит для проектов с высокими требованиями к производительности и масштабируемости.

Эксклюзивный вебинар upGrad по науке о данных для вас –

Посмотрите наш вебинар о том, как создать цифровое и информационное мышление?

6. SQL

Язык структурированных запросов (SQL) — это предметно-ориентированный язык для извлечения и управления данными в реляционной базе данных. Все системы управления реляционными базами данных (RDMS), такие как MS Access, MySQL, Sybase, Oracle, SQL Server и PostgreSQL, используют SQL в качестве стандартного языка баз данных. Хотя эти реляционные базы данных имеют тонкие различия, их основной синтаксис запросов очень похож, что делает SQL универсальным вариантом.

Таким образом, запрос к базе данных требует хороших знаний SQL, а поскольку SQL предоставляет доступ к данным и статистике, он является жизненно важным ресурсом для специалистов по данным. Кроме того, SQL имеет простой декларативный синтаксис, что делает его относительно легким для изучения по сравнению с другими языками.

7. Скала

Scala — это язык программирования высокого уровня общего назначения с функциональными и объектно-ориентированными функциями программирования. Scala работает на виртуальной машине Java, что позволяет пользователям свободно использовать стеки Java и Scala для бесшовной интеграции. Кроме того, его среды выполнения JavaScript и JVM помогают создавать высокопроизводительные системы с доступом к надежным экосистемам библиотек.

Scala идеально подходит для обработки больших объемов данных, что делает его пригодным для больших данных и машинного обучения. При использовании со Spark Scala может обрабатывать большие объемы разрозненных данных. Кроме того, Scala идеально подходит для создания высокопроизводительных сред обработки данных, таких как Hadoop.

Ознакомьтесь с нашими программами по науке о данных в США

8. Юлия

Выпущенный в 2011 году, Julia — один из самых молодых языков обработки данных в этом списке, популярность которого постоянно растет. Julia — это динамичный язык программирования высокого уровня, сочетающий в себе простоту Python и скорость C/C++. Отлично подходит для численного анализа и научных вычислений, некоторые из первых применений Джулии были в биологии, химии и машинном обучении. Хотя Julia является языком программирования общего назначения для разработки игр, веб-разработки и т. д., он широко считается языком следующего поколения для науки о данных и машинного обучения. Это универсальный язык программирования, поддерживающий параллельные и распределенные вычисления с возможностью при необходимости функционировать как язык программирования низкого уровня.

9. МАТЛАБ

Как и Джулия, MATLAB — это высокоуровневый язык программирования четвертого поколения для численных вычислений. Первоначально используемый в академических кругах и научных исследованиях, MATLAB предоставляет надежные инструменты математических и статистических операций, идеально подходящие для приложений обработки данных. MATLAB позволяет пользователям отображать функции и данные, выполнять матричные манипуляции, анализировать данные, реализовывать алгоритмы, создавать модели и т. д. Однако одним из существенных недостатков MATLAB является то, что он является собственностью. Итак, если вы хотите использовать MATLAB в личных, академических или деловых целях, вы должны приобрести лицензию.

10. Стриж

Созданный Apple Inc., Swift — это надежный и интуитивно понятный язык программирования для iOS, macOS, iPadOS, watchOS и tvOS. Он быстрый, безопасный и интерактивный, его код оптимизирован и скомпилирован для максимально эффективного использования современного оборудования. Swift совместим с Python и совместим с TensorFlow благодаря современному и легкому синтаксису.

Swift больше не ограничивается системами iOS и работает на платформах Linux. Он предоставляет различные библиотеки для числовых вычислений, цифровой обработки сигналов, высокопроизводительных матричных математических функций, построения моделей машинного обучения и многого другого.

Подведение итогов

Несмотря на то, что существует несколько языков науки о данных , выбор лучшего для вашей карьеры в науке о данных может быть ошеломляющим. Прежде чем выбрать язык программирования, с которым вы хотите работать, рассмотрите следующие факторы:

• Цель, которую вы пытаетесь достичь
• Как наука о данных может помочь вам выполнить поставленную задачу
• Ваш опыт программирования
• Ваши навыки в языках программирования, которые вы уже знаете

Если вы хотите начать свою карьеру в области науки о данных, ознакомьтесь со степенью магистра наук в области науки о данных от upGrad совместно с Университетом Джона Мурса. Это 20-месячная онлайн-программа, наполненная строгим, но увлекательным учебным контентом, живыми сессиями, кейсами, проектами и коуч-сессиями с отраслевыми экспертами. Программа охватывает более 14 языков и инструментов программирования, включая Python, MySQL, Hadoop, Tableau и др.

Зарегистрируйтесь сегодня, чтобы получить эксклюзивные преимущества upGrad, такие как всесторонняя поддержка обучения, взаимное обучение и отраслевые сети.