10 лучших языков программирования для изучения данных

Сегодня наука о данных — одна из самых популярных областей в технической сфере. Несмотря на то, что наука о данных является новой областью, она породила множество уникальных профилей вакансий с захватывающими описаниями должностей. Еще более захватывающим является то, что соискатели из разных дисциплин — статистики, программирования, поведенческих наук, компьютерных наук и т. д. — могут повысить свою квалификацию, чтобы войти в область науки о данных. Однако для новичков начальное путешествие может стать немного сложным, если вы не знаете, с чего начать.

В upGrad мы направляем студентов с разным образованием и профессиональным опытом по всему миру и помогаем им войти в мир науки о данных. Итак, поверьте нам, когда мы говорим, что всегда лучше начинать свое путешествие по науке о данных с изучения инструментов торговли. Если вы хотите освоить науку о данных, мы рекомендуем вам начать с языков программирования.

Теперь возникает важный вопрос — какой язык программирования выбрать?

Давайте узнаем!

Лучшие языки программирования для Data Science

Роль программирования в науке о данных обычно возникает, когда вам нужно выполнить некоторую обработку чисел или создать статистические или математические модели. Однако не все языки программирования рассматриваются одинаково — некоторые языки часто предпочтительнее других, когда речь идет о решении задач Data Science.

Имея это в виду, вот список из 10 языков программирования. Прочтите его до конца, и у вас будет некоторая ясность в отношении того, какой язык программирования лучше всего подходит для ваших целей в области науки о данных.

1. Питон

Python — один из самых популярных языков программирования в кругах Data Science. Это связано с тем, что Python может обслуживать широкий спектр вариантов использования науки о данных. Это язык программирования для решения задач, связанных с анализом данных, машинным обучением, искусственным интеллектом и многими другими областями науки о данных.

Python поставляется с мощными специализированными библиотеками для конкретных задач, что упрощает работу с ним. Используя эти библиотеки, вы можете выполнять важные задачи, такие как интеллектуальный анализ данных, сбор, анализ, визуализация, моделирование и т. д.

Еще одна замечательная особенность Python — сильное сообщество разработчиков, которое поможет вам в любых возможных сложных ситуациях и задачах. Когда дело доходит до программирования на Python, вы никогда не останетесь без ответа — кто-то из сообщества всегда будет рядом, чтобы помочь решить ваши проблемы.

В основном используется для: хотя в Python есть специализированные библиотеки для разных задач, его основной вариант использования — автоматизация. Вы можете использовать Python для автоматизации различных задач и сэкономить много времени.

Плюсы и минусы . Активное сообщество разработчиков — одна из главных причин, почему начинающие программисты и опытные профессионалы любят Python и выбирают его. Кроме того, вы получаете множество инструментов с открытым исходным кодом, связанных с визуализацией, машинным обучением и многим другим, которые помогут вам в решении различных задач по обработке и анализу данных. У этого языка не так много недостатков, за исключением того, что он относительно медленнее, чем многие другие языки, представленные в этом списке, особенно с точки зрения времени вычислений.

2. Р

С точки зрения популярности R уступает только Python для решения задач науки о данных. Это простой в освоении язык, который создает идеальную вычислительную среду для статистики и графического программирования.

Такие вещи, как математическое моделирование, статистический анализ и визуализация, легко выполняются с языком программирования R. Все это сделало язык приоритетом для специалистов по данным во всем мире. Кроме того, R может легко обрабатывать большие и сложные наборы данных, что делает его подходящим языком для решения проблем, возникающих из-за постоянно растущего объема данных. Активное сообщество разработчиков поддерживает R, и вы многому научитесь у своих коллег, как только отправитесь в путешествие по R!

В основном используется для: R — самый известный язык для статистического и математического моделирования.

Плюсы и минусы: R — это язык программирования с открытым исходным кодом, который поставляется с надежной системой поддержки, разнообразными пакетами, качественной визуализацией данных, а также операциями машинного обучения. Однако, с точки зрения минусов, фактор безопасности вызывает беспокойство у языка программирования R.

3. Ява

Java — это язык программирования, который не нуждается в представлении. Он использовался ведущими компаниями для разработки программного обеспечения, и сегодня он находит применение в мире науки о данных. Java помогает с анализом, майнингом, визуализацией и машинным обучением.

Java дает возможность создавать сложные веб-приложения и настольные приложения с нуля. Это распространенный миф, что Java — это язык для начинающих. По правде говоря, Java подходит для любого этапа вашей карьеры. В области науки о данных его можно использовать для глубокого обучения, машинного обучения, обработки естественного языка, анализа данных и интеллектуального анализа данных.

В основном используется для: Java в основном используется для создания комплексных корпоративных приложений как для мобильных устройств, так и для настольных компьютеров.

Плюсы и минусы: Java намного быстрее своих конкурентов из-за своих возможностей сборщика мусора. Таким образом, это идеальный выбор для создания высококачественного масштабируемого программного обеспечения. Язык чрезвычайно переносим и предлагает подход « напиши один раз, запускай где угодно » (WORA). С другой стороны, Java — очень структурированный и дисциплинированный язык. Он не такой гибкий, как Python или Scala. Таким образом, разобраться в синтаксисе и основах довольно сложно.

4. С/С++

C++ и C — очень важные языки с точки зрения понимания основ программирования и информатики. В контексте науки о данных эти языки также чрезвычайно полезны. Это связано с тем, что большинство новых языков, фреймворков и инструментов используют в качестве кодовой базы C или C++.

C и C++ предпочтительны для науки о данных из-за их возможностей быстрой компиляции данных. В этом смысле они предлагают разработчикам гораздо больше возможностей. Будучи низкоуровневыми языками, они позволяют разработчикам точно настраивать различные аспекты своего программирования в соответствии со своими потребностями.

В основном используется для: C и C++ используются для высокофункциональных проектов с требованиями масштабируемости.

Плюсы и минусы: эти два языка очень быстрые и единственные, которые могут компилировать гигабайты данных менее чем за секунду. С другой стороны, у них крутая кривая обучения. Однако, если вы сможете получить контроль над C или C++, вы обнаружите, что все остальные языки относительно просты, и вам потребуется меньше времени для их освоения!

5. SQL

Сокращенно от языка структурированных запросов, SQL играет жизненно важную роль, если вы имеете дело со структурированными базами данных. SQL дает вам доступ к различной статистике и данным, что отлично подходит для проектов по науке о данных.

Базы данных имеют решающее значение для науки о данных, как и SQL для запросов к базе данных для добавления, удаления или управления элементами. SQL обычно используется для реляционных баз данных. Он поддерживается большим пулом разработчиков, работающих над ним.

В основном используется для: SQL — это основной язык для работы со структурированными реляционными базами данных и выполнения запросов к ним.

Плюсы и минусы: SQL, будучи непроцедурным, не требует традиционных конструкций программирования. Он имеет собственный синтаксис, что значительно упрощает его изучение по сравнению с большинством других языков программирования. Вам не нужно быть программистом, чтобы освоить SQL. Что касается минусов, SQL имеет сложный интерфейс, который поначалу может показаться пугающим для новичков.

Изучайте онлайн- курсы по аналитике данных в лучших университетах мира. Участвуйте в программах Executive PG, Advanced Certificate Programs или Master Programs, чтобы ускорить свою карьеру.

6. МАТЛАБ

MATLAB уже давно является одним из самых популярных инструментов, когда речь идет о статистических или математических вычислениях. Вы можете использовать MATLAB для создания пользовательских интерфейсов и реализации ваших алгоритмов. Его встроенная графика достаточно разнообразна и чрезвычайно полезна для разработки пользовательских интерфейсов. Вы можете использовать встроенную графику для создания визуализаций и графиков данных.

Этот язык особенно полезен для науки о данных, поскольку он помогает решать проблемы глубокого обучения.

В основном используется для: MATLAB чаще всего находит свое применение в линейной алгебре, численном анализе и статистическом моделировании, и это лишь некоторые из них.

Плюсы и минусы: MATLAB предлагает полную независимость от платформы с огромной библиотекой встроенных функций для решения многих задач математического моделирования. Вы можете создавать бесшовные пользовательские интерфейсы, визуализации и графики, которые помогут объяснить ваши данные. Однако, будучи интерпретируемым языком, он будет работать медленнее, чем многие другие (компилируемые) языки в списке. Кроме того, это не свободный язык программирования.

7. Скала

Это очень мощный язык программирования общего назначения, в котором есть библиотеки специально для науки о данных. Благодаря простоте освоения Scala является идеальным выбором для многих аспирантов, которые только начинают свой путь в науке о данных.

Scala удобна для работы с большими наборами данных. Он работает, компилируя свой код в байт-код, а затем запускает его на виртуальной машине. Благодаря этому процессу компиляции Scala обеспечивает беспрепятственное взаимодействие с Java, открывая бесконечные возможности для профессионалов в области обработки данных.

Вы можете использовать Scala со Spark и без проблем обрабатывать разрозненные данные. Кроме того, благодаря поддержке параллелизма Scala является незаменимым инструментом для создания высокопроизводительных приложений и сред обработки данных, подобных Hadoop. Scala поставляется с более чем 175 тысячами библиотек, предлагающих бесконечные функциональные возможности. Вы можете запустить его в любой из ваших любимых IDE, таких как VS Code, Sublime Text, Atom, IntelliJ или даже в вашем браузере.

В основном используется для: Scala находит свое применение в проектах, связанных с крупномасштабными наборами данных, и для создания высокофункциональных фреймворков.

Плюсы и минусы: Scala, безусловно, простой в изучении язык, особенно если у вас уже был опыт программирования. Он функционален, масштабируем и помогает в решении многих задач Data Science. Минус в том, что Scala поддерживается ограниченным числом разработчиков. В то время как вы можете найти разработчиков Java в изобилии, найти разработчиков Scala, которые помогут вам, может быть сложно.

8. JavaScript

Хотя JavaScript чаще всего используется для полнофункциональной веб-разработки, он также находит применение в науке о данных. Если вы знакомы с JavaScript, вы можете использовать этот язык для создания проницательных визуализаций ваших данных — это отличный способ представить ваши данные в виде истории.

JavaScript легче выучить, чем многие другие языки в списке, но вы должны помнить, что JS — это скорее помощь, чем основной язык для науки о данных. Он может служить похвальным инструментом науки о данных, потому что он универсален и эффективен. Итак, пока вы можете продолжать осваивать JavaScript, постарайтесь иметь в своем арсенале хотя бы еще один язык программирования — тот, который вы можете использовать в основном для операций по науке о данных.

В основном используется для: В науке о данных JavaScript используется для визуализации данных. В противном случае он находит применение в разработке веб-приложений.

Плюсы и минусы: JavaScript помогает создавать чрезвычайно информативные визуализации, передающие понимание данных — это крайне важный компонент процесса анализа данных. Однако у этого языка не так много пакетов для обработки данных, как у других языков в списке.

В заключение

Изучение языка программирования похоже на обучение кулинарии. Так много нужно сделать, так много блюд, которые нужно изучить, и так много вкусов, которые нужно добавить. Так что просто прочитать рецепт не получится. Вам нужно идти вперед и приготовить это первое блюдо — независимо от того, насколько плохим или хорошим оно окажется. Точно так же, независимо от того, какой язык программирования вы решите использовать, идея должна заключаться в том, чтобы продолжать практиковать концепции, которые вы изучаете. Продолжайте работать над небольшим проектом, изучая язык. Это поможет вам увидеть результаты в режиме реального времени.

Если вам нужна профессиональная помощь, мы здесь для вас. Программа профессионального сертификата upGrad в области науки о данных для принятия бизнес-решений предназначена для того, чтобы подтолкнуть вас вверх по лестнице в вашем путешествии по науке о данных. Мы также предлагаем программу Executive PG в Data Science для тех, кто заинтересован в работе с математическими моделями для воспроизведения человеческого поведения с использованием нейронных сетей и других передовых технологий.

Если вы ищете более полный курс, чтобы глубже погрузиться в нюансы компьютерных наук, у нас есть курс магистра наук в области компьютерных наук . Ознакомьтесь с описанием этих курсов и выберите тот, который лучше всего соответствует вашим карьерным целям!

Если вы хотите сменить карьеру и ищете профессиональную помощь – upGrad именно для вас. У нас солидная база учащихся из более чем 85 стран, более 40 000 платных учащихся по всему миру и более 500 000 счастливых работающих профессионалов. Наша всесторонняя помощь в построении карьеры в сочетании с обучением и мозговым штурмом со студентами со всего мира позволяет вам максимально использовать свой учебный опыт. Свяжитесь с нами сегодня, чтобы получить кураторский список курсов по науке о данных, машинному обучению, менеджменту, технологиям и многому другому!