ภาษาการเขียนโปรแกรมวิทยาศาสตร์ข้อมูลยอดนิยม

หากคุณกำลังพิจารณาอาชีพด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูล ก่อนอื่นคุณต้องเชี่ยวชาญ ภาษาโปรแกรมด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูล ต่างๆ

วิทยาศาสตร์ข้อมูลเป็นสาขาวิชาที่รวมเอาคณิตศาสตร์ สถิติ ทักษะการเขียนโปรแกรม และความเชี่ยวชาญด้านโดเมนเข้าด้วยกันเพื่อดึงข้อมูลเชิงลึกที่มีความหมายจากข้อมูลปริมาณมาก นักวิทยาศาสตร์ด้านข้อมูลใช้อัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่องเพื่อผลิตระบบปัญญาประดิษฐ์ (AI) ที่สามารถปฏิบัติงานที่ต้องใช้สติปัญญาของมนุษย์ตามปกติ

วิทยาการข้อมูลครอบคลุมหลายสาขาวิชาและใช้เครื่องมือ ไลบรารี และภาษาโปรแกรมต่างๆ เพื่อดึงคุณค่าจากข้อมูล เนื่องจากการเขียนโปรแกรมเป็นหนึ่งในทักษะที่จำเป็นสำหรับนัก วิทยาศาสตร์ด้านข้อมูล ภาษาโปรแกรมด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูล จึงเป็นสิ่งที่ควรค่าแก่การสำรวจ อย่างไรก็ตาม การเริ่มต้นเขียนโค้ดอาจดูน่ากลัว โดยเฉพาะอย่างยิ่งหากคุณไม่มีประสบการณ์มาก่อน

บทความนี้จะกล่าวถึง ภาษาโปรแกรมที่ดีที่สุดสำหรับวิทยาการข้อมูล และเน้นจุดแข็งของภาษาเหล่านั้น

ภาษาโปรแกรมที่ดีที่สุดสำหรับวิทยาศาสตร์ข้อมูล

ต่อไปนี้คือภาษาที่ดีที่สุด 10 อันดับแรก สำหรับวิทยาการข้อมูลที่ จะช่วยให้คุณประสบความสำเร็จในอาชีพการงานด้านวิทยาการข้อมูล

1. ไพทอน

Python เป็นภาษาโปรแกรมแบบโอเพ่นซอร์ส เชิงวัตถุ และมีวัตถุประสงค์ทั่วไปพร้อมแอปพลิเคชันในด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูล การพัฒนาเว็บไซต์ การพัฒนาวิดีโอเกม และโดเมนอื่นๆ Python อยู่ในอันดับที่ #1 ใน PYPL และ #2 ใน ดัชนี TIOBE มีไวยากรณ์ที่เรียบง่ายและง่ายต่อการเรียนรู้ โครงสร้างข้อมูลระดับสูงในตัว และการพิมพ์และการโยงแบบไดนามิก

ยิ่งไปกว่านั้น ระบบนิเวศของห้องสมุดที่สมบูรณ์ของ Python แพ็คเกจอันทรงพลัง และการสนับสนุนจากชุมชนที่แข็งแกร่งทำให้เหมาะสำหรับการดำเนินงานด้านวิทยาการข้อมูล ตั้งแต่การประมวลผลข้อมูลล่วงหน้าและการวิเคราะห์ทางสถิติ ไปจนถึงการแสดงภาพและการปรับใช้โมเดล AI และ ML ไลบรารี Python ที่ใช้กันอย่างแพร่หลายสำหรับวิทยาการข้อมูลและการเรียนรู้ของเครื่อง ได้แก่ pandas, NumPy, sci-kit-learn, Matplotlib, Keras และ TensorFlow

2. ร

R กำลังกลายเป็นหนึ่งใน ภาษาการเขียนโปรแกรมด้านวิทยาการข้อมูล โดยมีอันดับที่ 7 ใน ดัชนี PYPL R เป็นภาษาโปรแกรมอย่างง่ายที่ออกแบบมาสำหรับวิทยาการข้อมูลโดยเฉพาะ เป็นภาษาและสภาพแวดล้อมแบบโอเพ่นซอร์สเฉพาะโดเมนสำหรับการคำนวณทางสถิติและกราฟิก R สามารถขยายได้สูงและนำเสนอเทคนิคทางสถิติและกราฟิกที่กว้างขวาง รวมถึงการทดสอบทางสถิติแบบคลาสสิก การสร้างแบบจำลองเชิงเส้นและไม่ใช่เชิงเส้น การจำแนกประเภท และการวิเคราะห์อนุกรมเวลา เป็นต้น

ข้อดีอย่างหนึ่งของการใช้ R คือคุณสามารถสร้างพล็อตคุณภาพสิ่งพิมพ์ที่ออกแบบมาอย่างดีได้อย่างง่ายดายด้วยสูตรและสัญลักษณ์ทางคณิตศาสตร์ R คอมไพล์และรันบนระบบ UNIX, Windows และ macOS

3. ชวา

อยู่ในอันดับที่ #3 ใน ดัชนี TIOBE และ #2 ใน ดัชนี PYPL Java เป็นภาษาการเขียนโปรแกรมเชิงวัตถุสำหรับวัตถุประสงค์ทั่วไปที่ใช้สำหรับการทำเหมืองข้อมูล การวิเคราะห์ข้อมูล การเรียนรู้ของเครื่อง การพัฒนาระบบฝังตัว ฯลฯ ระบบนิเวศของ Java เป็นที่รู้จักสำหรับ ประสิทธิภาพ ประสิทธิภาพ และความสามารถในการสร้างแอปพลิเคชันที่ซับซ้อนตั้งแต่เริ่มต้น อย่างไรก็ตาม ไม่กี่ปีมานี้ ภาษาโปรแกรมที่เป็นที่นิยมได้สร้างชื่อเสียงในด้านวิทยาการข้อมูล

ต้องขอบคุณ Java Virtual Machine (JVM) ทำให้ Java มอบเฟรมเวิร์กที่มีประสิทธิภาพและแข็งแกร่งสำหรับเครื่องมือข้อมูลขนาดใหญ่ยอดนิยม เช่น Spark, Hadoop และ Scala ความสามารถที่มีประสิทธิภาพสูงของภาษานี้เหมาะอย่างยิ่งสำหรับการดำเนินการกับข้อมูลที่ต้องการข้อกำหนดในการประมวลผลที่ซับซ้อนและพื้นที่จัดเก็บขนาดใหญ่

4. จาวาสคริปต์

JavaScript (JS) เป็นภาษาอเนกประสงค์ที่มีหลายกระบวนทัศน์อยู่ในอันดับที่ #3 และ #7 ใน ดัชนี PYPL และ TIOBE ตามลำดับ ในขณะที่ JS เป็นที่รู้จักกันดีที่สุดในฐานะภาษาสคริปต์สำหรับการสร้างหน้าเว็บแบบอินเทอร์แอกทีฟที่สมบูรณ์ JS ยังใช้ในสภาพแวดล้อมที่ไม่ใช่เบราว์เซอร์ เช่น Adobe Acrobat, Node.js และ Apache CouchDB เมื่อเร็ว ๆ นี้ JS ยังได้รับความนิยมในภาควิทยาศาสตร์ข้อมูล

ภาษาการเขียนโปรแกรมแบบตีความที่มีน้ำหนักเบารองรับการเรียนรู้ของเครื่องยอดนิยมและไลบรารีการเรียนรู้เชิงลึกเช่น Keras และ TensorFlow และเครื่องมือสร้างภาพเช่น D3 ความนิยมอย่างกว้างขวางของ JS ในชุมชนนักพัฒนาเว็บทำให้เป็นสื่อกลางที่ยอดเยี่ยมสำหรับโปรแกรมเมอร์ส่วนหน้าและส่วนหลังที่ต้องการสำรวจด้านต่างๆ ของวิทยาการข้อมูล

เรียนรู้วิทยาการข้อมูลเพื่อสร้างความได้เปรียบเหนือคู่แข่งของคุณ

5. ภาษาซี/ซี++

C เป็นภาษาโปรแกรมเชิงขั้นตอนที่ขึ้นอยู่กับเครื่อง และญาติสนิทของมัน C++ เป็นภาษาโปรแกรมเชิงวัตถุ แม้ว่าทั้งสองภาษาจะมีไวยากรณ์และโครงสร้างโค้ดที่คล้ายคลึงกัน แต่ C++ ก็เป็นชุดที่เหนือกว่าของ C ที่มีคุณสมบัติ เช่น การจัดการข้อยกเว้นและไลบรารีที่หลากหลาย ยิ่งไปกว่านั้น ภาษาซีเป็นหนึ่งในภาษาโปรแกรมที่เก่าแก่ที่สุด โดยที่ภาษาสมัยใหม่ส่วนใหญ่ใช้ C/C++ เป็นโค้ดเบส C และ C++ มีประโยชน์สำหรับแอปพลิเคชันด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูลเนื่องจากความสามารถในการรวบรวมข้อมูลอย่างรวดเร็ว ลักษณะระดับต่ำของ C และ C++ ช่วยให้ปรับแต่งแอปได้ง่าย ซึ่งมิฉะนั้นจะไม่สามารถทำได้ C/C++ เหมาะที่สุดสำหรับโปรเจ็กต์ที่ต้องการประสิทธิภาพการทำงานสูงและความสามารถในการขยายขนาด

การสัมมนาออนไลน์ด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูลสุดพิเศษของ upGrad สำหรับคุณ -

ดูการสัมมนาผ่านเว็บของเราเกี่ยวกับวิธีสร้าง Digital & Data Mindset?

6. เอสคิวแอล

Structured Query Language (SQL) เป็นภาษาเฉพาะของโดเมนสำหรับการดึงและจัดการข้อมูลในฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์ ระบบจัดการฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์ (RDMS) ทั้งหมด เช่น MS Access, MySQL, Sybase, Oracle, SQL Server และ PostgreSQL ใช้ SQL เป็นภาษาฐานข้อมูลมาตรฐาน แม้ว่าฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์เหล่านี้จะมีความแตกต่างกันเล็กน้อย แต่ไวยากรณ์ของแบบสอบถามพื้นฐานนั้นค่อนข้างคล้ายกัน ทำให้ SQL เป็นตัวเลือกที่หลากหลาย

ดังนั้น การสืบค้นฐานข้อมูลจึงจำเป็นต้องมีความรู้ที่ถูกต้องเกี่ยวกับ SQL และเนื่องจาก SQL ให้การเข้าถึงข้อมูลและสถิติ จึงเป็นทรัพยากรที่สำคัญสำหรับนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล ยิ่งไปกว่านั้น SQL มีไวยากรณ์การประกาศที่เรียบง่าย ทำให้ง่ายต่อการเรียนรู้เมื่อเทียบกับภาษาอื่นๆ

7. สกาลา

Scala เป็นภาษาโปรแกรมระดับสูงสำหรับวัตถุประสงค์ทั่วไปพร้อมคุณสมบัติการเขียนโปรแกรมเชิงฟังก์ชันและเชิงวัตถุ Scala ทำงานบน Java Virtual Machine ทำให้ผู้ใช้สามารถใช้ Java และ Scala Stacks ได้อย่างอิสระเพื่อการรวมที่ราบรื่น นอกจากนี้ รันไทม์ JavaScript และ JVM ยังช่วยสร้างระบบประสิทธิภาพสูงพร้อมการเข้าถึงระบบนิเวศที่แข็งแกร่งของไลบรารี

Scala เหมาะอย่างยิ่งสำหรับการจัดการชุดข้อมูลปริมาณมาก ทำให้เหมาะสำหรับข้อมูลขนาดใหญ่และการเรียนรู้ของเครื่อง เมื่อใช้กับ Spark แล้ว Scala สามารถจัดการข้อมูลที่แยกไว้จำนวนมากได้ นอกจากนี้ Scala ยังสมบูรณ์แบบสำหรับการสร้างเฟรมเวิร์กวิทยาศาสตร์ข้อมูลที่มีประสิทธิภาพสูง เช่น Hadoop

ตรวจสอบโปรแกรม US - Data Science ของเรา

8. จูเลีย

Julia เปิดตัวในปี 2554 เป็นหนึ่งใน ภาษาวิทยาศาสตร์ข้อมูลที่ อายุน้อยที่สุด ในรายการนี้และเป็นภาษาที่ได้รับความนิยมเพิ่มขึ้น Julia เป็นภาษาโปรแกรมระดับสูงแบบไดนามิกที่มีความง่ายของ Python และความเร็วของ C/C++ ยอดเยี่ยมสำหรับการวิเคราะห์เชิงตัวเลขและการคำนวณทางวิทยาศาสตร์ การใช้งานในช่วงแรกๆ ของ Julia บางส่วนคือในด้านชีววิทยา เคมี และการเรียนรู้ของเครื่อง แม้ว่า Julia เป็นภาษาการเขียนโปรแกรมสำหรับวัตถุประสงค์ทั่วไปสำหรับการพัฒนาเกม การพัฒนาเว็บ และอื่นๆ ที่คล้ายกัน แต่ก็ถือว่าเป็นภาษารุ่นต่อไปสำหรับวิทยาการข้อมูลและการเรียนรู้ของเครื่อง เป็นภาษาโปรแกรมอเนกประสงค์ที่สนับสนุนการประมวลผลแบบขนานและแบบกระจายพร้อมความสามารถในการทำงานเป็นภาษาโปรแกรมระดับต่ำเมื่อจำเป็น

9. แมทแล็บ

เช่นเดียวกับจูเลีย MATLAB เป็นภาษาการเขียนโปรแกรมระดับสูงรุ่นที่สี่สำหรับการคำนวณเชิงตัวเลข MATLAB ใช้งานครั้งแรกในด้านวิชาการและการวิจัยทางวิทยาศาสตร์ นำเสนอเครื่องมือการดำเนินการทางคณิตศาสตร์และสถิติที่มีประสิทธิภาพ เหมาะอย่างยิ่งสำหรับการใช้งานด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูล MATLAB ช่วยให้ผู้ใช้สามารถลงจุดฟังก์ชันและข้อมูล จัดการเมทริกซ์ วิเคราะห์ข้อมูล ใช้อัลกอริทึม สร้างแบบจำลอง ฯลฯ อย่างไรก็ตาม MATLAB มีข้อเสียที่สำคัญประการหนึ่งคือเป็นกรรมสิทธิ์ ดังนั้น ไม่ว่าคุณจะต้องการใช้ MATLAB เพื่อวัตถุประสงค์ส่วนตัว การศึกษา หรือธุรกิจ คุณต้องซื้อใบอนุญาต

10. สวิฟต์

การสร้างสรรค์ของ Apple Inc. ทำให้ Swift เป็นภาษาโปรแกรมที่มีประสิทธิภาพและใช้งานง่ายสำหรับ iOS, macOS, iPadOS, watchOS และ tvOS มีความรวดเร็ว ปลอดภัย และโต้ตอบได้ พร้อมปรับแต่งโค้ดและคอมไพล์เพื่อให้ได้ประโยชน์สูงสุดจากฮาร์ดแวร์สมัยใหม่ Swift สามารถทำงานร่วมกันได้กับ Python และเข้ากันได้กับ TensorFlow ด้วยไวยากรณ์ที่ทันสมัยและน้ำหนักเบา

Swift ไม่ได้จำกัดเฉพาะระบบ iOS และทำงานบนแพลตฟอร์ม Linux อีกต่อไป มีไลบรารีต่างๆ สำหรับการคำนวณตัวเลข การประมวลผลสัญญาณดิจิทัล ฟังก์ชันคณิตศาสตร์เมทริกซ์ประสิทธิภาพสูง การสร้างโมเดลแมชชีนเลิร์นนิง และอื่นๆ

ห่อ

แม้ว่าจะมี ภาษาด้านวิทยาการข้อมูลหลายภาษา แต่การเลือกภาษาที่ดีที่สุดสำหรับเส้นทางอาชีพด้านวิทยาการข้อมูลของคุณอาจเป็นเรื่องที่หนักใจ พิจารณาปัจจัยต่อไปนี้ก่อนเลือกภาษาโปรแกรมที่คุณต้องการใช้งาน:

• เป้าหมายที่คุณพยายามทำให้สำเร็จ
• วิทยาศาสตร์ข้อมูลสามารถช่วยคุณดำเนินงานที่มีอยู่ได้อย่างไร
• ประสบการณ์ของคุณเกี่ยวกับการเขียนโปรแกรม
• ทักษะของคุณในภาษาการเขียนโปรแกรมที่คุณรู้อยู่แล้ว

หากคุณต้องการเริ่มต้นอาชีพด้าน Data Science ของคุณ ลองดู หลักสูตร Master of Science in Data Science ของ upGrad ร่วมกับ John Moores University เป็นโปรแกรมออนไลน์ 20 เดือนที่อัดแน่นไปด้วยเนื้อหาการเรียนรู้ที่เข้มข้นแต่น่าดึงดูดใจ เซสชันสด กรณีศึกษา โครงการ และการฝึกสอนกับผู้เชี่ยวชาญในอุตสาหกรรม โปรแกรมครอบคลุมภาษาโปรแกรมและเครื่องมือกว่า 14 ภาษา เช่น Python, MySQL, Hadoop, Tableau เป็นต้น

ลงทะเบียนวันนี้ เพื่อรับสิทธิประโยชน์สุดพิเศษจาก upGrad เช่น การสนับสนุนการเรียนรู้แบบ 360 องศา การเรียนรู้แบบเพื่อน และเครือข่ายอุตสาหกรรม