ภาษาการเขียนโปรแกรม 10 อันดับแรกที่น่าเรียนรู้สำหรับวิทยาศาสตร์ข้อมูล

วิทยาศาสตร์ข้อมูลเป็นหนึ่งในสาขาที่ร้อนแรงที่สุดในโดเมนเทคโนโลยีในปัจจุบัน แม้ว่าจะเป็นสาขาที่เกิดขึ้นใหม่ แต่ Data Science ก็ได้ให้กำเนิดโปรไฟล์งานที่ไม่เหมือนใครมากมายพร้อมรายละเอียดงานที่น่าตื่นเต้น สิ่งที่น่าตื่นเต้นยิ่งกว่าคือผู้ที่ต้องการจากหลากหลายสาขาวิชา เช่น สถิติ การเขียนโปรแกรม พฤติกรรมศาสตร์ วิทยาการคอมพิวเตอร์ ฯลฯ สามารถเพิ่มทักษะเพื่อเข้าสู่โดเมนวิทยาศาสตร์ข้อมูลได้ อย่างไรก็ตาม สำหรับผู้เริ่มต้น การเดินทางครั้งแรกอาจดูยุ่งยากเล็กน้อยหากไม่รู้ว่าจะเริ่มต้นจากตรงไหน

ที่ upGrad เราได้แนะนำนักเรียนจากภูมิหลังทางการศึกษาและวิชาชีพที่แตกต่างกันทั่วโลก และช่วยให้พวกเขาเข้าสู่โลกแห่งวิทยาศาสตร์ข้อมูล ดังนั้น ไว้วางใจเราเมื่อเรากล่าวว่าการเริ่มต้นเส้นทางวิทยาศาสตร์ข้อมูลของคุณดีที่สุดเสมอโดยการเรียนรู้เกี่ยวกับเครื่องมือทางการค้า เมื่อต้องการเรียนรู้ด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูล เราขอแนะนำให้คุณเริ่มต้นด้วยภาษาโปรแกรม

ตอนนี้คำถามสำคัญเกิดขึ้น - ภาษาการเขียนโปรแกรมใดให้เลือก?

มาหาคำตอบกัน!

ภาษาโปรแกรมที่ดีที่สุดสำหรับ Data Science

บทบาทของการเขียนโปรแกรมใน Data Science โดยทั่วไปเกิดขึ้นเมื่อคุณจำเป็นต้องคำนวณตัวเลขหรือสร้างแบบจำลองทางสถิติหรือทางคณิตศาสตร์ อย่างไรก็ตาม ไม่ใช่ว่าภาษาโปรแกรมทั้งหมดจะได้รับการปฏิบัติเหมือนกัน – บางภาษามักเป็นที่ต้องการมากกว่าภาษาอื่นในการแก้ปัญหาด้าน Data Science

โปรดจำไว้ว่า นี่คือรายการภาษาโปรแกรม 10 ภาษา อ่านให้จบแล้วคุณจะมีความชัดเจนในแง่ของภาษาการเขียนโปรแกรมที่เหมาะสมกับเป้าหมายด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูลของคุณมากที่สุด

1. Python

Python เป็นหนึ่งในภาษาโปรแกรมยอดนิยมในแวดวง Data Science เนื่องจาก Python สามารถรองรับกรณีการใช้งานด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูลได้หลากหลาย เป็นภาษาการเขียนโปรแกรมที่ใช้งานได้จริงสำหรับงานที่เกี่ยวข้องกับการวิเคราะห์ข้อมูล การเรียนรู้ของเครื่อง ปัญญาประดิษฐ์ และสาขาอื่นๆ อีกมากมายภายใต้ร่มวิทยาศาสตร์ข้อมูล

Python มาพร้อมกับไลบรารี่ที่ทรงพลังและเฉพาะทางสำหรับงานเฉพาะ ทำให้ทำงานด้วยได้ง่ายขึ้น เมื่อใช้ไลบรารีเหล่านี้ คุณสามารถทำงานที่สำคัญ เช่น การทำเหมืองข้อมูล การรวบรวม การวิเคราะห์ การแสดงภาพ การสร้างแบบจำลอง ฯลฯ

อีกสิ่งที่ยอดเยี่ยมเกี่ยวกับ Python คือชุมชนนักพัฒนาที่แข็งแกร่งที่จะแนะนำคุณผ่านสถานการณ์และงานที่ท้าทายที่อาจเกิดขึ้น คุณจะไม่มีวันถูกทิ้งไว้โดยไม่มีคำตอบเมื่อพูดถึงการเขียนโปรแกรม Python ใครบางคนจากชุมชนจะคอยช่วยเหลือคุณในการแก้ปัญหาของคุณเสมอ

ส่วนใหญ่ใช้สำหรับ: ในขณะที่ Python มีไลบรารีเฉพาะสำหรับงานที่แตกต่างกัน กรณีการใช้งานหลักคือระบบอัตโนมัติ คุณสามารถใช้ Python เพื่อทำงานต่างๆ โดยอัตโนมัติและประหยัดเวลาได้มาก

ข้อดีและข้อเสีย: ชุมชนนักพัฒนาที่กระตือรือร้นเป็นหนึ่งในสาเหตุที่ใหญ่ที่สุดว่าทำไมโปรแกรมเมอร์ที่ต้องการและมืออาชีพที่มีประสบการณ์จึงรัก Python และมุ่งไปทางนั้น นอกจากนี้ คุณยังได้รับเครื่องมือโอเพนซอร์สมากมายที่เกี่ยวข้องกับการแสดงภาพ การเรียนรู้ของเครื่อง และอื่นๆ เพื่อช่วยคุณในงานด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูลต่างๆ ภาษานี้ไม่มีข้อเสียมากนัก ยกเว้นว่ามันค่อนข้างช้ากว่าภาษาอื่นๆ ที่มีอยู่ในรายการนี้ โดยเฉพาะอย่างยิ่งในแง่ของเวลาในการคำนวณ

2. R

ในแง่ของความนิยม R เป็นอันดับสองรองจาก Python สำหรับการทำงานกับความท้าทายด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูล นี่เป็นภาษาที่เรียนรู้ได้ง่ายซึ่งส่งเสริมสภาพแวดล้อมการคำนวณที่สมบูรณ์แบบสำหรับสถิติและการเขียนโปรแกรมกราฟิก

สิ่งต่างๆ เช่น การสร้างแบบจำลองทางคณิตศาสตร์ การวิเคราะห์ทางสถิติ และการแสดงภาพ เป็นเรื่องง่ายด้วยภาษาโปรแกรม R ทั้งหมดนี้ทำให้ภาษามีความสำคัญต่อนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลทั่วโลก นอกจากนี้ R สามารถจัดการชุดข้อมูลขนาดใหญ่และซับซ้อนได้อย่างราบรื่น ทำให้เป็นภาษาที่เหมาะสมสำหรับการจัดการกับปัญหาที่เกิดจากกองข้อมูลที่เพิ่มขึ้นเรื่อยๆ ชุมชนนักพัฒนาที่กระตือรือร้นสนับสนุน R และคุณจะพบว่าตัวเองได้เรียนรู้มากมายจากเพื่อนร่วมงานของคุณเมื่อคุณเริ่มดำเนินการในการเดินทาง R!

ส่วนใหญ่ใช้สำหรับ: R เป็นภาษาที่มีชื่อเสียงที่สุดสำหรับการสร้างแบบจำลองทางสถิติและคณิตศาสตร์

ข้อดีและข้อเสีย: R เป็นภาษาโปรแกรมโอเพ่นซอร์สที่มาพร้อมกับระบบสนับสนุนที่แข็งแกร่ง แพ็คเกจที่หลากหลาย การแสดงภาพข้อมูลที่มีคุณภาพ รวมถึงการดำเนินการเรียนรู้ด้วยเครื่อง อย่างไรก็ตาม ในแง่ของข้อเสีย ปัจจัยด้านความปลอดภัยเป็นปัญหากับภาษาการเขียนโปรแกรม R

3. Java

Java เป็นภาษาโปรแกรมที่ไม่ต้องการการแนะนำ มีการใช้โดยธุรกิจชั้นนำสำหรับการพัฒนาซอฟต์แวร์ และในปัจจุบันนี้พบว่ามีการใช้งานในโลกของวิทยาศาสตร์ข้อมูล Java ช่วยในการวิเคราะห์ การขุด การสร้างภาพ และการเรียนรู้ของเครื่อง

Java นำมาซึ่งพลังในการสร้างแอปพลิเคชันเว็บและเดสก์ท็อปที่ซับซ้อนจากศูนย์กราวด์ เป็นตำนานทั่วไปที่ Java เป็นภาษาสำหรับผู้เริ่มต้น พูดตามตรง Java เหมาะสำหรับทุกขั้นตอนในอาชีพการงานของคุณ ในสาขา Data Science สามารถใช้สำหรับการเรียนรู้เชิงลึก การเรียนรู้ของเครื่อง การประมวลผลภาษาธรรมชาติ การวิเคราะห์ข้อมูล และการทำเหมืองข้อมูล

ส่วนใหญ่ใช้สำหรับ: Java ถูกใช้เป็นส่วนใหญ่สำหรับการสร้างแอปพลิเคชันระดับองค์กรแบบ end-to-end สำหรับทั้งมือถือและเดสก์ท็อป

ข้อดีและข้อเสีย: Java นั้นเร็วกว่าคู่แข่งมากเนื่องจากความสามารถในการรวบรวมขยะ ดังนั้นจึงเป็นตัวเลือกที่เหมาะสำหรับการสร้างซอฟต์แวร์คุณภาพสูงที่ปรับขนาดได้ ภาษานี้พกพาได้สะดวกมาก และเสนอวิธี เขียนครั้งเดียว เรียกใช้ได้ทุกที่ (WORA) ข้อเสีย Java เป็นภาษาที่มีโครงสร้างและมีระเบียบวินัยมาก ไม่ยืดหยุ่นเท่า Python หรือ Scala ดังนั้นการใช้ไวยากรณ์และพื้นฐานจึงค่อนข้างท้าทาย

4. C/C++

C ++ และ C เป็นภาษาที่สำคัญมากในแง่ของการทำความเข้าใจพื้นฐานของการเขียนโปรแกรมและวิทยาการคอมพิวเตอร์ ในบริบทของวิทยาศาสตร์ข้อมูล ภาษาเหล่านี้ก็มีประโยชน์เช่นกัน เนื่องจากภาษา เฟรมเวิร์ก และเครื่องมือใหม่ส่วนใหญ่ใช้ C หรือ C++ เป็นฐานโค้ด

ภาษา C และ C++ เป็นที่ต้องการของวิทยาการข้อมูล เนื่องจากมีความสามารถในการรวบรวมข้อมูลอย่างรวดเร็ว ในแง่นี้ พวกเขาเสนอคำสั่งให้นักพัฒนามากขึ้น ด้วยภาษาระดับต่ำ พวกเขาช่วยให้นักพัฒนาสามารถปรับแต่งแง่มุมต่าง ๆ ของการเขียนโปรแกรมตามความต้องการของพวกเขา

ส่วนใหญ่ใช้สำหรับ: C และ C++ ใช้สำหรับโปรเจ็กต์ที่มีประสิทธิภาพสูงที่มีข้อกำหนดด้านความสามารถในการปรับขนาด

ข้อดีและข้อเสีย: สองภาษานี้เร็วมากและเป็นภาษาเดียวที่สามารถรวบรวมข้อมูล GB ได้ในเวลาน้อยกว่าหนึ่งวินาที ด้านลบมีช่วงการเรียนรู้ที่สูงชัน อย่างไรก็ตาม หากคุณสามารถควบคุม C หรือ C++ ได้ คุณจะพบกับภาษาอื่นๆ ทั้งหมดที่ค่อนข้างง่าย และจะใช้เวลาน้อยลงในการเรียนรู้ภาษาเหล่านี้ให้เชี่ยวชาญ!

5.SQL

ย่อมาจาก Structured Query Language, SQL มีบทบาทสำคัญหากคุณกำลังจัดการกับฐานข้อมูลที่มีโครงสร้าง SQL ช่วยให้คุณเข้าถึงสถิติและข้อมูลต่างๆ ซึ่งเหมาะสำหรับโครงการวิทยาศาสตร์ข้อมูล

ฐานข้อมูลมีความสำคัญสำหรับวิทยาศาสตร์ข้อมูล เช่นเดียวกับ SQL สำหรับการสืบค้นฐานข้อมูลเพื่อเพิ่ม ลบ หรือจัดการรายการ โดยทั่วไปแล้ว SQL จะใช้สำหรับฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์ ได้รับการสนับสนุนจากกลุ่มนักพัฒนาจำนวนมากที่ทำงานอยู่

ส่วนใหญ่ใช้สำหรับ: SQL เป็นภาษาที่ใช้สำหรับการทำงานกับฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์ที่มีโครงสร้างและการค้นหา

ข้อดีและข้อเสีย: SQL ซึ่งไม่ใช่ขั้นตอน ไม่ต้องการโครงสร้างการเขียนโปรแกรมแบบดั้งเดิม มันมีไวยากรณ์ของมันเอง ทำให้ง่ายต่อการเรียนรู้มากกว่าภาษาโปรแกรมอื่นๆ ส่วนใหญ่ คุณไม่จำเป็นต้องเป็นโปรแกรมเมอร์เพื่อเชี่ยวชาญ SQL สำหรับข้อเสีย SQL มีอินเทอร์เฟซที่ซับซ้อนซึ่งอาจดูน่ากลัวสำหรับผู้เริ่มต้นในตอนแรก

เรียนรู้ หลักสูตรการวิเคราะห์ข้อมูล ออนไลน์จากมหาวิทยาลัยชั้นนำของโลก รับโปรแกรม PG สำหรับผู้บริหาร โปรแกรมประกาศนียบัตรขั้นสูง หรือโปรแกรมปริญญาโท เพื่อติดตามอาชีพของคุณอย่างรวดเร็ว

6. MATLAB

MATLAB เป็นเครื่องมือหนึ่งที่ใช้กันอย่างแพร่หลายในด้านการคำนวณทางสถิติหรือคณิตศาสตร์ คุณสามารถใช้ MATLAB เพื่อสร้างส่วนต่อประสานกับผู้ใช้และใช้อัลกอริทึมของคุณ กราฟิกในตัวมีความหลากหลายเพียงพอและมีประโยชน์อย่างมากสำหรับการออกแบบส่วนต่อประสานผู้ใช้ คุณสามารถใช้กราฟิกในตัวเพื่อสร้างการแสดงข้อมูลและแผนภาพข้อมูล

ภาษานี้มีประโยชน์อย่างยิ่งสำหรับวิทยาศาสตร์ข้อมูล เนื่องจากเป็นเครื่องมือในการแก้ปัญหาการเรียนรู้เชิงลึก

ส่วนใหญ่ใช้สำหรับ: MATLAB พบวิธีการมากที่สุดในพีชคณิตเชิงเส้น การวิเคราะห์เชิงตัวเลข และการสร้างแบบจำลองทางสถิติ

ข้อดีและข้อเสีย: MATLAB มอบความเป็นอิสระของแพลตฟอร์มที่สมบูรณ์พร้อมไลบรารีฟังก์ชันในตัวขนาดใหญ่สำหรับการทำงานกับปัญหาการสร้างแบบจำลองทางคณิตศาสตร์จำนวนมาก คุณสามารถสร้างอินเทอร์เฟซผู้ใช้ การแสดงภาพ และแผนผังที่ไร้รอยต่อเพื่อช่วยอธิบายข้อมูลของคุณ อย่างไรก็ตาม เนื่องจากเป็นภาษาที่แปลแล้ว จึงมีแนวโน้มว่าจะช้ากว่าภาษาอื่นๆ (ที่คอมไพล์) อื่นๆ ในรายการ นอกจากนี้ยังไม่ใช่ภาษาโปรแกรมฟรี

7. สกาลา

นี่เป็นภาษาการเขียนโปรแกรมเอนกประสงค์ที่ทรงพลังมากซึ่งมีไลบรารี่สำหรับวิทยาการข้อมูลโดยเฉพาะ เนื่องจากง่ายต่อการเรียนรู้ Scala เป็นตัวเลือกในอุดมคติของผู้ที่สนใจด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูลจำนวนมากที่เพิ่งเริ่มต้นการเดินทาง

Scala สะดวกในการทำงานกับชุดข้อมูลขนาดใหญ่ มันทำงานโดยคอมไพล์โค้ดเป็น bytecode แล้วรันบน VM (Virtual Machine) เนื่องจากกระบวนการคอมไพล์นี้ Scala ช่วยให้สามารถทำงานร่วมกันได้อย่างราบรื่นกับ Java ซึ่งเป็นการเปิดโอกาสที่ไม่รู้จบสำหรับผู้เชี่ยวชาญด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูล

คุณสามารถใช้ Scala กับ Spark และจัดการข้อมูลแบบแยกส่วนได้โดยไม่ยุ่งยาก นอกจากนี้ เนื่องจากการรองรับการทำงานพร้อมกัน Scala จึงเป็นเครื่องมือที่ใช้งานได้จริงสำหรับการสร้างแอปพลิเคชันและกรอบงานด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูลประสิทธิภาพสูงเหมือน Hadoop Scala มาพร้อมกับห้องสมุดมากกว่า 175k ที่นำเสนอฟังก์ชันที่ไม่รู้จบ คุณสามารถเรียกใช้บน IDE ที่คุณต้องการ เช่น VS Code, Sublime Text, Atom, IntelliJ หรือแม้แต่เบราว์เซอร์ของคุณ

ส่วนใหญ่ใช้สำหรับ: Scala พบว่ามีการใช้งานสำหรับโครงการที่เกี่ยวข้องกับชุดข้อมูลขนาดใหญ่และสำหรับการสร้างเฟรมเวิร์กที่มีฟังก์ชันการทำงานสูง

ข้อดีและข้อเสีย: Scala เป็นภาษาที่เรียนรู้ได้ง่าย โดยเฉพาะอย่างยิ่งหากคุณเคยมีประสบการณ์เกี่ยวกับการเขียนโปรแกรมมาก่อน มันใช้งานได้จริง ปรับขนาดได้ และช่วยในการแก้ปัญหา Data Science มากมาย ข้อเสียคือ Scala ได้รับการสนับสนุนจากนักพัฒนาจำนวนจำกัด แม้ว่าคุณจะพบนักพัฒนา Java มากมาย แต่การหานักพัฒนา Scala เพื่อช่วยคุณอาจเป็นเรื่องยาก

8. JavaScript

แม้ว่า JavaScript จะใช้บ่อยที่สุดสำหรับการพัฒนาเว็บแบบฟูลสแตก แต่ก็ยังพบแอปพลิเคชันในวิทยาศาสตร์ข้อมูล หากคุณคุ้นเคยกับ JavaScript คุณสามารถใช้ภาษาเพื่อสร้างการแสดงภาพเชิงลึกจากข้อมูลของคุณ ซึ่งเป็นวิธีที่ยอดเยี่ยมในการนำเสนอข้อมูลของคุณในรูปแบบของเรื่องราว

JavaScript สามารถเรียนรู้ได้ง่ายกว่าภาษาอื่น ๆ ในรายการ แต่คุณควรจำไว้ว่า JS เป็นตัวช่วยมากกว่าภาษาหลักสำหรับวิทยาศาสตร์ข้อมูล สามารถทำหน้าที่เป็นเครื่องมือวิทยาศาสตร์ข้อมูลที่น่ายกย่องเพราะมีความหลากหลายและมีประสิทธิภาพ ดังนั้น ในขณะที่คุณสามารถควบคุม JavaScript ให้เชี่ยวชาญได้ ให้พยายามมีภาษาการเขียนโปรแกรมเพิ่มเติมอย่างน้อยหนึ่งภาษาในคลังแสงของคุณ ซึ่งคุณสามารถใช้เป็นหลักสำหรับการดำเนินงานด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูล

ส่วนใหญ่ใช้สำหรับ: ใน Data Science JavaScript ใช้สำหรับการแสดงข้อมูล มิฉะนั้นจะพบว่าใช้ในการพัฒนาเว็บแอป

ข้อดีและข้อเสีย: JavaScript ช่วยให้คุณสร้างการแสดงภาพข้อมูลเชิงลึกที่ถ่ายทอดข้อมูลเชิงลึก ซึ่งเป็นองค์ประกอบที่สำคัญอย่างยิ่งของกระบวนการวิเคราะห์ข้อมูล อย่างไรก็ตาม ภาษานั้นไม่มีแพ็คเกจเฉพาะด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูลมากเท่ากับภาษาอื่นๆ ในรายการ

สรุปแล้ว

การเรียนภาษาโปรแกรมก็เหมือนเรียนทำอาหาร มีหลายอย่างที่ต้องทำ อาหารมากมายให้เรียนรู้ และรสชาติอีกมากมายที่จะเพิ่ม ดังนั้นเพียงแค่อ่านสูตรจะไม่ดี คุณต้องทำอาหารจานแรกต่อไป ไม่ว่ามันจะออกมาดีหรือแย่แค่ไหน ในทำนองเดียวกัน ไม่ว่าคุณจะตัดสินใจใช้ภาษาโปรแกรมใด แนวคิดก็ควรที่จะฝึกฝนแนวคิดที่คุณเรียนรู้ต่อไป ทำงานในโครงการเล็กๆ ต่อไปในขณะที่เรียนภาษา ซึ่งจะช่วยให้คุณเห็นผลลัพธ์ในแบบเรียลไทม์

หากคุณต้องการความช่วยเหลือจากผู้เชี่ยวชาญ เราพร้อมช่วยเหลือคุณ โปรแกรมประกาศนียบัตร ระดับมืออาชีพของ upGrad ในสาขาวิทยาศาสตร์ข้อมูล เพื่อการตัดสินใจทางธุรกิจ ออกแบบมาเพื่อผลักดันคุณให้ก้าวขึ้นสู่เส้นทางวิทยาศาสตร์ข้อมูลของคุณ นอกจากนี้เรายังมี Executive PG Program in Data Science สำหรับผู้ที่สนใจทำงานกับแบบจำลองทางคณิตศาสตร์เพื่อจำลองพฤติกรรมมนุษย์โดยใช้โครงข่ายประสาทเทียมและเทคโนโลยีขั้นสูงอื่นๆ

หากคุณกำลังมองหาหลักสูตรที่ครอบคลุมมากขึ้นเพื่อเจาะลึกถึงความแตกต่างของวิทยาการคอมพิวเตอร์ เรามี หลักสูตร วิทยาศาสตรมหาบัณฑิตสาขาวิทยาการคอมพิวเตอร์ ตรวจสอบคำอธิบายของหลักสูตรเหล่านี้และเลือกหลักสูตรที่สอดคล้องกับเป้าหมายในอาชีพของคุณมากที่สุด!

หากคุณกำลังมองหาการเปลี่ยนอาชีพและกำลังมองหาความช่วยเหลือจากผู้เชี่ยวชาญ - upGrad มีไว้สำหรับคุณเท่านั้น เรามีฐานผู้เรียนที่แข็งแกร่งกว่า 85 ประเทศ ผู้เรียนที่จ่ายเงินกว่า 40,000 คนทั่วโลก และมืออาชีพที่ทำงานอย่างมีความสุขกว่า 500,000 คน ความช่วยเหลือด้านอาชีพแบบ 360 องศาของเรา ประกอบกับการเปิดโปงการศึกษาและการระดมสมองกับนักศึกษาทั่วโลก ช่วยให้คุณได้รับประโยชน์สูงสุดจากประสบการณ์การเรียนรู้ของคุณ ติดต่อเราวันนี้เพื่อดูรายการหลักสูตรที่รวบรวมไว้เกี่ยวกับ Data Science, Machine Learning, Management, Technology และอื่นๆ อีกมากมาย