Veri Bilimi İçin Öğrenilecek En İyi 10 Programlama Dili

Veri bilimi, bugün teknoloji alanındaki en sıcak alanlardan biridir. Gelişmekte olan bir alan olmasına rağmen, veri bilimi, heyecan verici iş tanımlarına sahip çok sayıda benzersiz iş profili doğurmuştur. Daha da heyecan verici olan şey ise, birden fazla disiplinden (istatistik, programlama, davranış bilimi, bilgisayar bilimi vb.) adayların veri bilimi alanına girmek için becerilerini geliştirmeleridir. Ancak, yeni başlayanlar için nereden başlayacağını bilmiyorsa ilk yolculuk biraz ürkütücü olabilir.

upGrad'da, dünya çapında farklı eğitim ve profesyonel geçmişlere sahip öğrencilere rehberlik ettik ve onların veri bilimi dünyasına girmelerine yardımcı olduk. Bu nedenle, veri bilimi yolculuğunuza ticaret araçlarını öğrenerek başlamanın her zaman en iyisi olduğunu söylediğimizde bize güvenin. Veri biliminde uzmanlaşmak istediğinizde, programlama dilleriyle başlamanızı öneririz.

Şimdi önemli soru ortaya çıkıyor - hangi programlama dilini seçmeli?

Hadi bulalım!

Veri Bilimi için en iyi programlama dilleri

Programlamanın Veri Bilimindeki rolü, genellikle, bir miktar hesaplama yapmanız veya istatistiksel veya matematiksel modeller oluşturmanız gerektiğinde ortaya çıkar. Bununla birlikte, tüm programlama dilleri aynı şekilde ele alınmaz - Veri Bilimi zorluklarını çözme söz konusu olduğunda, bazı diller genellikle diğerlerine tercih edilir.

Bunu akılda tutarak, işte 10 programlama dilinin bir listesi. Sonuna kadar okuyun ve veri bilimi hedeflerinize en uygun programlama dilinin ne olduğu konusunda biraz netlik kazanacaksınız.

1. Python

Python, Veri Bilimi çevrelerinde en popüler programlama dillerinden biridir. Bunun nedeni, Python'un çok çeşitli veri bilimi kullanım durumlarına hitap edebilmesidir. Veri analizi, makine öğrenimi, yapay zeka ve veri bilimi çatısı altındaki diğer birçok alanla ilgili görevler için başvurulan programlama dilidir.

Python, belirli görevler için güçlü, özel kitaplıklar ile birlikte gelir ve çalışmayı kolaylaştırır. Bu kütüphaneleri kullanarak veri madenciliği, toplama, analiz etme, görselleştirme, modelleme gibi önemli görevleri gerçekleştirebilirsiniz.

Python ile ilgili bir başka harika şey de, olası zorlu durumlarda ve görevlerde size rehberlik edecek güçlü geliştiriciler topluluğudur. Python programlama söz konusu olduğunda asla yanıtsız kalmayacaksınız - topluluktan biri her zaman sorunlarınızı çözmeye yardımcı olacak.

Çoğunlukla kullanılır: Python'un farklı görevler için özel kitaplıkları olsa da, birincil kullanım durumu otomasyondur. Python'u çeşitli görevleri otomatikleştirmek ve çok zaman kazanmak için kullanabilirsiniz.

İyi ve kötü: Aktif geliştiriciler topluluğu, hevesli programcıların ve deneyimli profesyonellerin Python'u sevmesinin ve ona yönelmesinin en büyük nedenlerinden biridir. Ayrıca, farklı veri bilimi görevlerinde size yardımcı olacak görselleştirme, makine öğrenimi ve daha fazlasıyla ilgili birçok açık kaynaklı araç elde edersiniz. Bu dilin pek çok dezavantajı yoktur, ancak bu listede bulunan diğer birçok dilden nispeten daha yavaştır - özellikle hesaplama süreleri açısından.

2. R

Popülerlik açısından R, veri bilimi zorluklarıyla çalışmak için yalnızca Python'dan sonra ikinci sıradadır. Bu, istatistikler ve grafik programlama için mükemmel hesaplama ortamını destekleyen, öğrenmesi kolay bir dildir.

Matematiksel modelleme, istatistiksel analiz ve görselleştirme gibi şeyler R programlama dili ile çok kolay. Tüm bunlar, dili dünya çapındaki veri bilimcileri için bir öncelik haline getirdi. Ayrıca R, büyük ve karmaşık veri kümelerini sorunsuz bir şekilde işleyebilir, bu da onu sürekli artan veri yığınlarından kaynaklanan sorunlarla başa çıkmak için uygun bir dil haline getirir. Aktif bir geliştirici topluluğu R'yi destekliyor ve R yolculuğuna başladığınızda kendinizi akranlarınızdan çok şey öğrenirken bulacaksınız!

En çok kullanılanlar: R, istatistiksel ve matematiksel modelleme için pratik olarak en ünlü dildir.

İyi ve kötü: R, sağlam bir destek sistemi, çeşitli paketler, kaliteli veri görselleştirme ve makine öğrenimi işlemleri ile birlikte gelen açık kaynaklı bir programlama dilidir. Bununla birlikte, eksiler açısından, güvenlik faktörü R programlama dili ile ilgili bir endişedir.

3. Java

Java, tanıtım gerektirmeyen bir programlama dilidir. En iyi işletmeler tarafından yazılım geliştirme için kullanılmıştır ve bugün veri bilimi dünyasında kullanım alanı bulmaktadır. Java, analiz, madencilik, görselleştirme ve makine öğrenimi konularında yardımcı olur.

Java, sıfırdan karmaşık web ve masaüstü uygulamaları oluşturma gücünü beraberinde getirir. Java'nın yeni başlayanlar için bir dil olduğu yaygın bir efsanedir. Gerçeği söylemek gerekirse, Java kariyerinizin her aşaması için uygundur. Veri Bilimi alanında derin öğrenme, makine öğrenmesi, doğal dil işleme, veri analizi ve veri madenciliği için kullanılabilir.

Daha çok şunlar için kullanılır: Java, çoğunlukla hem cep telefonları hem de masaüstü bilgisayarlar için uçtan uca kurumsal uygulamalar oluşturmak için kullanılmıştır.

İyi ve kötü: Java, çöp toplayıcı yetenekleri nedeniyle rakiplerinden çok daha hızlıdır. Bu nedenle, yüksek kaliteli, ölçeklenebilir yazılım oluşturmak için ideal bir seçimdir. Dil son derece taşınabilirdir ve bir kez yaz, her yerde çalıştır (WORA) yaklaşımını sunar. Olumsuz tarafı, Java çok yapılandırılmış ve disiplinli bir dildir. Python veya Scala kadar esnek değildir. Bu nedenle, sözdizimi ve temel bilgileri asmak oldukça zordur.

4. C/C++

C++ ve C, programlama ve bilgisayar biliminin temellerini anlama açısından çok önemli dillerdir. Veri bilimi bağlamında da bu diller son derece kullanışlıdır. Bunun nedeni, çoğu yeni dilin, çerçevenin ve aracın kod tabanı olarak C veya C++ kullanmasıdır.

C ve C++, hızlı veri derleme yetenekleri nedeniyle veri bilimi için tercih edilir. Bu anlamda geliştiricilere çok daha fazla komut sunarlar. Düşük seviyeli diller olarak, geliştiricilerin ihtiyaçlarına göre programlamalarının farklı yönlerine ince ayar yapmalarına izin verir.

Çoğunlukla şunlar için kullanılır: C ve C++, ölçeklenebilirlik gereksinimleri olan yüksek işlevli projeler için kullanılır.

İyi ve kötü: Bu iki dil gerçekten hızlıdır ve GB'larca veriyi bir saniyeden daha kısa sürede derleyebilen tek dildir. Olumsuz tarafı, dik bir öğrenme eğrisi ile gelirler. Ancak, C veya C++'ın kontrolünü ele geçirebilirseniz, diğer tüm dilleri nispeten kolay bulacaksınız ve bu dillerde ustalaşmak daha az zamanınızı alacaktır!

5. SQL

Yapılandırılmış Sorgu Dili'nin kısaltması olan SQL, yapılandırılmış veritabanlarıyla uğraşıyorsanız hayati bir roldür. SQL, veri bilimi projeleri için mükemmel olan çeşitli istatistiklere ve verilere erişmenizi sağlar.

Veritabanları, veri bilimi için çok önemlidir ve SQL, öğeleri eklemek, kaldırmak veya değiştirmek için veritabanını sorgulamak için çok önemlidir. SQL genellikle ilişkisel veritabanları için kullanılır. Üzerinde çalışan büyük bir geliştirici havuzu tarafından desteklenmektedir.

Çoğunlukla şu amaçlarla kullanılır: SQL, yapılandırılmış, ilişkisel veritabanlarıyla çalışmak ve bunları sorgulamak için başvurulan dildir.

İyi ve kötü: SQL, prosedürel olmadığı için geleneksel programlama yapıları gerektirmez. Kendine ait bir sözdizimi vardır, bu da öğrenmeyi diğer programlama dillerinin çoğundan çok daha kolay hale getirir. SQL'de uzmanlaşmak için programcı olmanıza gerek yok. Eksilere gelince, SQL başlangıçta yeni başlayanlar için göz korkutucu görünebilecek karmaşık bir arayüze sahiptir.

Dünyanın en iyi Üniversitelerinden çevrimiçi veri analizi kurslarını öğrenin . Kariyerinizi hızlandırmak için Yönetici PG Programları, Gelişmiş Sertifika Programları veya Yüksek Lisans Programları kazanın.

6. MATLAB

MATLAB, istatistiksel veya matematiksel hesaplama söz konusu olduğunda, uzun süredir başvurulan araçlardan biri olmuştur. MATLAB'ı kullanıcı arayüzleri oluşturmak ve algoritmalarınızı uygulamak için kullanabilirsiniz. Yerleşik grafikleri yeterince çeşitlidir ve kullanıcı arayüzleri tasarlamak için son derece kullanışlıdır. Görselleştirmeler ve veri grafikleri oluşturmak için yerleşik grafikleri kullanabilirsiniz.

Bu dil, Derin Öğrenme problemlerinin çözümünde araçsal olduğu için özellikle veri bilimi için kullanışlıdır.

Daha çok şunlar için kullanılır: MATLAB en yaygın olarak lineer cebir, sayısal analiz ve istatistiksel modellemede yolunu bulur.

İyi ve kötü: MATLAB, birçok matematiksel modelleme probleminde çalışmak için büyük bir yerleşik işlev kitaplığı ile tam platform bağımsızlığı sunar. Verilerinizi açıklamaya yardımcı olmak için sorunsuz kullanıcı arabirimleri, görselleştirmeler ve grafikler oluşturabilirsiniz. Ancak, yorumlanan bir dil olduğundan, listedeki diğer (derlenmiş) dillerden daha yavaş olma eğiliminde olacaktır. Ayrıca, ücretsiz bir programlama dili değildir.

7. Ölçek

Bu, özellikle veri bilimi için kitaplıkları olan çok güçlü bir genel amaçlı programlama dilidir. Öğrenmesi kolay olduğu için Scala, yolculuklarına yeni başlayan birçok veri bilimi adayı için ideal seçimdir.

Scala, büyük veri kümeleriyle çalışmak için uygundur. Kodunu bayt koduna derleyerek çalışır ve ardından bir VM'de (Sanal Makine) çalıştırır. Bu derleme süreci nedeniyle Scala, Java ile sorunsuz birlikte çalışabilirlik sağlayarak veri bilimi uzmanları için sonsuz olanaklar sunar.

Scala'yı Spark ile kullanabilir ve silodaki verileri sorunsuz bir şekilde işleyebilirsiniz. Ayrıca, eşzamanlılık desteği sayesinde Scala, Hadoop benzeri yüksek performanslı veri bilimi uygulamaları ve çerçeveleri oluşturmak için başvurulacak bir araçtır. Scala, sonsuz işlevler sunan 175 binden fazla kitaplıkla birlikte gelir. VS Code, Sublime Text, Atom, IntelliJ ve hatta tarayıcınız gibi tercih ettiğiniz IDE'lerden herhangi birinde çalıştırabilirsiniz.

Çoğunlukla kullanılır: Scala, büyük ölçekli veri kümelerini içeren projelerde ve yüksek işlevsellikli çerçeveler oluşturmak için kullanılır.

İyi ve kötü: Scala kesinlikle öğrenmesi kolay bir dildir - özellikle daha önce programlama deneyiminiz varsa. İşlevseldir, ölçeklenebilirdir ve birçok Veri Bilimi sorununun çözülmesine yardımcı olur. Con, Scala'nın sınırlı sayıda geliştirici tarafından desteklenmesidir. Java geliştiricilerini bolca bulabilirken, size yardımcı olacak Scala geliştiricileri bulmak zor olabilir.

8. JavaScript

JavaScript en yaygın olarak tam yığın web geliştirme için kullanılsa da, veri biliminde de uygulama bulur. JavaScript'e aşinaysanız, verilerinizden kapsamlı görselleştirmeler oluşturmak için bu dili kullanabilirsiniz; bu, verilerinizi bir hikaye biçiminde sunmanın mükemmel bir yoludur.

JavaScript'i öğrenmek, listedeki diğer birçok dilden daha kolaydır, ancak JS'nin veri bilimi için birincil dilden çok bir yardımcı olduğunu unutmamalısınız. Çok yönlü ve etkili olduğu için övgüye değer bir veri bilimi aracı olarak hizmet edebilir. Bu nedenle, JavaScript'te uzmanlaşmaya devam ederken, cephaneliğinizde en az bir programlama diline daha sahip olmaya çalışın - öncelikle veri bilimi işlemleri için kullanabileceğiniz bir tane.

Çoğunlukla şunlar için kullanılır: Veri Biliminde JavaScript, veri görselleştirmeleri için kullanılır. Aksi takdirde, web uygulaması geliştirmede kullanım bulur.

İyi ve kötü: JavaScript, veri içgörülerini ileten son derece anlayışlı görselleştirmeler oluşturmanıza yardımcı olur - bu, veri analizi sürecinin son derece önemli bir bileşenidir. Ancak, dil, listedeki diğer diller kadar veri bilimine özel paketlere sahip değildir.

Sonuç olarak

Programlama dili öğrenmek yemek yapmayı öğrenmek gibidir. Yapacak çok şey, öğrenecek çok yemek ve eklenecek çok lezzet var. Yani, sadece tarifi okumak iyi olmayacak. Devam etmeniz ve ilk yemeği yapmanız gerekiyor - ne kadar kötü ya da iyi olursa olsun. Aynı şekilde, hangi programlama dilini kullanmaya karar verirseniz verin, fikir, öğrendiğiniz kavramları uygulamaya devam etmek olmalıdır. Dili öğrenirken küçük bir proje üzerinde çalışmaya devam edin. Bu, sonuçları gerçek zamanlı olarak görmenize yardımcı olacaktır.

Profesyonel bir yardıma ihtiyacınız varsa, biz buradayız. upGrad'ın İş Karar Verme için Veri Biliminde Profesyonel Sertifika Programı, Veri Bilimi Yolculuğunuzda merdiveni yukarı itmek için tasarlanmıştır. Ayrıca , sinir ağlarını ve diğer ileri teknolojileri kullanarak insan davranışını kopyalamak için matematiksel modellerle çalışmak isteyenler için Veri Biliminde Yönetici PG Programını sunuyoruz.

Bilgisayar Bilimlerinin nüanslarına derinlemesine dalmak için daha kapsamlı bir kurs arıyorsanız, Bilgisayar Bilimleri Yüksek Lisansı kursumuz var. Bu kursların açıklamalarına göz atın ve kariyer hedeflerinize en uygun olanı seçin!

Bir kariyer değişikliği arıyorsanız ve profesyonel yardım arıyorsanız - upGrad tam size göre. 85'ten fazla ülkede sağlam bir öğrenci tabanımız, dünya çapında 40.000'den fazla ücretli öğrencimiz ve 500.000'den fazla mutlu çalışan profesyonelimiz var. 360 derecelik kariyer yardımımız, küresel öğrencilerle çalışma ve beyin fırtınası yapma deneyimiyle birleştiğinde, öğrenme deneyiminizden en iyi şekilde yararlanmanızı sağlar. Veri Bilimi, Makine Öğrenimi, Yönetim, Teknoloji ve daha pek çok konuda derlenmiş bir kurs listesi için bugün bize ulaşın!