En İyi Veri Bilimi Programlama Dilleri

Veri biliminde bir kariyer düşünüyorsanız, önce farklı veri bilimi programlama dillerinde uzmanlaşmalısınız .

Veri bilimi, büyük hacimli verilerden anlamlı içgörüler elde etmek için matematik, istatistik, programlama becerileri ve alan uzmanlığını birleştiren bir çalışma alanıdır. Veri bilimcileri, normalde insan zekası gerektiren görevleri yerine getirebilen yapay zeka (AI) sistemleri üretmek için makine öğrenimi algoritmalarını kullanır.

Veri bilimi birden çok disiplini kapsar ve verilerden değer elde etmek için çeşitli araçlar, kitaplıklar ve programlama dilleri kullanır. Programlama, bir veri bilimcisi için temel becerilerden biri olduğundan, veri bilimi programlama dilleri keşfedilmeye değerdir. Ancak, özellikle önceden deneyiminiz yoksa, kodlamaya başlamak göz korkutucu görünebilir.

Bu makale, veri bilimi için en iyi programlama dillerinden bazılarına bakacak ve güçlü yönlerini vurgulayacaktır.

Veri Bilimi için En İyi Programlama Dili

İşte veri bilimi kariyerinizde başarılı olmanıza yardımcı olacak veri bilimi için en iyi 10 dil .

1. Piton

Python, veri bilimi, web geliştirme, video oyunu geliştirme ve diğer alanlardaki uygulamaları olan açık kaynaklı, nesne yönelimli, genel amaçlı bir programlama dilidir. PYPL'de 1. ve TIOBE indeksinde 2. sırada yer alan Python, basit ve öğrenmesi kolay bir sözdizimine, yerleşik üst düzey veri yapılarına ve dinamik yazma ve bağlamaya sahiptir.

Ayrıca Python'un zengin kitaplık ekosistemi, güçlü paketleri ve güçlü topluluk desteği, onu veri ön işleme ve istatistiksel analizden yapay zeka ve makine öğrenimi modellerinin görselleştirilmesi ve konuşlandırılmasına kadar veri bilimi operasyonları için ideal hale getirir. Veri bilimi ve makine öğrenimi için yaygın olarak kullanılan bazı Python kitaplıkları arasında pandalar, NumPy, sci-kit-learn, Matplotlib, Keras ve TensorFlow bulunur.

2. R

R, PYPL dizininde 7. sırada yer alarak , veri bilimi programlama dillerinden biri olarak ortaya çıkıyor. R, özellikle veri bilimi için tasarlanmış kolay bir programlama dilidir. İstatistiksel bilgi işlem ve grafikler için açık kaynaklı, alana özgü bir dil ve ortamdır. R son derece genişletilebilir ve birkaç isim vermek gerekirse, klasik istatistiksel testler, doğrusal ve doğrusal olmayan modelleme, sınıflandırma ve zaman serisi analizi dahil olmak üzere kapsamlı istatistiksel ve grafik teknikler sunar.

R kullanmanın avantajlarından biri, matematiksel formüller ve sembollerle iyi tasarlanmış yayın kalitesinde çizimleri kolayca oluşturabilmenizdir. R, UNIX, Windows ve macOS sistemlerinde derler ve çalışır.

3. Java

TIOBE indeksinde 3. ve PYPL indeksinde 2. sırada yer alan Java, veri madenciliği, veri analizi, makine öğrenimi, gömülü sistemler geliştirme vb. için kullanılan genel amaçlı, nesne yönelimli bir programlama dilidir. verimliliği, performansı ve sıfırdan karmaşık uygulamalar oluşturma yeteneği. Ancak, son yıllarda popüler programlama dilinin veri biliminde iz bıraktığı görüldü.

Java Sanal Makinesi (JVM) sayesinde Java, Spark, Hadoop ve Scala gibi popüler büyük veri araçları için verimli ve sağlam bir çerçeve sağlar. Dilin yüksek performans yetenekleri, karmaşık işleme gereksinimleri ve büyük depolama gerektiren veri işlemlerini gerçekleştirmek için idealdir.

4. JavaScript

JavaScript (JS), PYPL ve TIOBE endekslerinde sırasıyla 3. ve 7. sırada yer alan çok yönlü, çok paradigmalı bir dildir . JS, zengin ve etkileşimli web sayfaları oluşturmaya yönelik bir betik dili olarak bilinmesine rağmen, JS ayrıca Adobe Acrobat, Node.js ve Apache CouchDB gibi tarayıcı olmayan ortamlarda da kullanılır. Son zamanlarda JS, veri bilimi sektöründe de popülerlik kazanmıştır.

Hafif, yorumlanmış programlama dili, popüler makine öğrenimini ve Keras ve TensorFlow gibi derin öğrenme kitaplıklarını ve D3 gibi görselleştirme araçlarını destekler. JS'nin web geliştirici topluluğundaki yaygın popülaritesi, onu veri biliminin farklı yönlerini keşfetmek isteyen ön ve arka uç programcılar için mükemmel bir ortam haline getiriyor.

Rakiplerinize üstünlük sağlamak için veri bilimini öğrenin

5.C/C++

C, makineye bağımlı, prosedürel bir programlama dilidir ve yakın akrabası olan C++, nesne yönelimli bir programlama dilidir. Her iki dil de benzer sözdizimi ve kod yapılarına sahip olsa da, C++, istisna işleme ve zengin bir kitaplık gibi özelliklerle C'nin bir üst kümesidir. Ayrıca, C en eski programlama dillerinden biridir ve modern dillerin çoğu kod temeli olarak C/C++ kullanır. C ve C++, hızlı veri derleme yetenekleri nedeniyle veri bilimi uygulamaları için faydalıdır. C ve C++'nın düşük seviyeli doğası, başka türlü mümkün olmayacak kadar kolay uygulama özelleştirmeyi kolaylaştırır. C/C++, yüksek performans ve ölçeklenebilirlik gereksinimleri olan projeler için en iyisidir.

upGrad'ın Size Özel Veri Bilimi Web Semineri –

Dijital ve Veri Zihniyeti Nasıl Oluşturulur? konulu Webinarımızı izleyin.

6. SQL

Yapılandırılmış Sorgu Dili (SQL), ilişkisel bir veritabanındaki verileri almak ve yönetmek için etki alanına özgü bir dildir. MS Access, MySQL, Sybase, Oracle, SQL Server ve PostgreSQL gibi tüm ilişkisel veritabanı yönetim sistemleri (RDMS), standart veritabanı dili olarak SQL'i kullanır. Bu ilişkisel veritabanlarının ince farkları olsa da, temel sorgu sözdizimlerinin oldukça benzer olması, SQL'i çok yönlü bir seçenek haline getirir.

Bu nedenle, veritabanı sorgusu, sağlam bir SQL bilgisi gerektirir ve SQL, verilere ve istatistiklere erişim sağladığından, veri bilimcileri için hayati bir kaynaktır. Ayrıca SQL, diğer dillere kıyasla öğrenmeyi nispeten kolaylaştıran basit, bildirimsel bir sözdizimine sahiptir.

7. Ölçek

Scala, işlevsel ve nesne yönelimli programlama özelliklerine sahip, genel amaçlı, üst düzey bir programlama dilidir. Scala, Java Sanal Makinesi üzerinde çalışır ve kullanıcıların sorunsuz entegrasyon için Java ve Scala yığınlarını özgürce kullanmasına olanak tanır. Ayrıca, JavaScript ve JVM çalışma zamanları, sağlam kitaplık ekosistemlerine erişimle yüksek performanslı sistemler oluşturmaya yardımcı olur.

Scala, büyük hacimli veri kümelerini işlemek için idealdir ve bu da onu büyük veriler ve makine öğrenimi için uygun hale getirir. Spark ile birlikte kullanıldığında, Scala büyük miktarda silolanmış veriyi işleyebilir. Ayrıca Scala, Hadoop gibi yüksek performanslı veri bilimi çerçeveleri oluşturmak için mükemmeldir.

ABD - Veri Bilimi Programlarımıza göz atın

8. Julia

2011'de piyasaya sürülen Julia, bu listedeki en genç veri bilimi dillerinden biridir ve popülaritesi giderek artmaktadır. Julia, Python'un kolaylığına ve C/C++ hızına sahip dinamik, üst düzey bir programlama dilidir. Sayısal analiz ve bilimsel bilgi işlem için harika olan Julia'nın ilk uygulamalarından bazıları biyoloji, kimya ve makine öğrenimi alanlarındaydı. Julia, oyun geliştirme, web geliştirme ve benzerleri için genel amaçlı bir programlama dili olmasına rağmen, veri bilimi ve makine öğrenimi için yeni nesil dil olarak kabul edilmektedir. Gerektiğinde düşük seviyeli bir programlama dili olarak işlev görme yeteneği ile paralel ve dağıtık hesaplamayı destekleyen çok yönlü bir programlama dilidir.

9. MATLAB

Julia gibi, MATLAB da sayısal hesaplama için dördüncü nesil, üst düzey bir programlama dilidir. Başlangıçta akademi ve bilimsel araştırmalarda kullanılan MATLAB, veri bilimi uygulamaları için ideal olan sağlam matematiksel ve istatistiksel işlem araçları sağlar. MATLAB, kullanıcıların işlevleri ve verileri çizmesine, matris manipülasyonları yapmasına, verileri analiz etmesine, algoritmalar uygulamasına, modeller oluşturmasına vb. izin verir. Ancak, MATLAB'ın önemli dezavantajlarından biri tescilli olmasıdır. Bu nedenle, MATLAB'ı kişisel, akademik veya ticari amaçlarla kullanmak isteyip istemediğinize göre, bir lisans satın almalısınız.

10. Hızlı

Apple Inc.'in yarattığı Swift, iOS, macOS, iPadOS, watchOS ve tvOS için sağlam ve sezgisel bir programlama dilidir. Modern donanımdan en iyi şekilde yararlanmak için optimize edilmiş ve derlenmiş kod ile hızlı, güvenli ve etkileşimlidir. Swift, Python ile birlikte çalışabilir ve modern ve hafif bir sözdizimi ile TensorFlow ile uyumludur.

Swift artık iOS sistemleriyle sınırlı değil ve Linux platformlarında çalışıyor. Sayısal hesaplamalar, dijital sinyal işleme, yüksek performanslı matris matematik işlevleri, makine öğrenimi modelleri oluşturma ve daha fazlası için çeşitli kitaplıklar sağlar.

Sarma

Birkaç veri bilimi dili olsa da , veri bilimi kariyer yolunuz için en iyisini seçmek bunaltıcı olabilir. Çalışmak istediğiniz programlama dilini seçmeden önce aşağıdaki faktörleri göz önünde bulundurun:

• Gerçekleştirmeye çalıştığınız hedef
• Veri bilimi, elinizdeki görevi yürütmenize nasıl yardımcı olabilir?
• Programlama deneyiminiz
• Zaten bildiğiniz programlama dillerindeki beceriniz

Veri Bilimi kariyerinize hızlı bir başlangıç ​​yapmak istiyorsanız , John Moores Üniversitesi ile birlikte Grad'ın Veri Biliminde Yüksek Lisans programına göz atın. Bu, titiz ancak ilgi çekici öğrenme içeriği, canlı oturumlar, vaka incelemeleri, projeler ve endüstri uzmanlarıyla koçluk oturumlarıyla dolu 20 aylık bir çevrimiçi programdır. Program, Python, MySQL, Hadoop, Tableau vb. dahil olmak üzere 14'ün üzerinde programlama dilini ve aracını kapsar.

360 derece öğrenme desteği, akran öğrenimi ve endüstri ağı oluşturma gibi özel upGrad avantajları için bugün kaydolun .