7 لغات برمجة لاستخدامها في علوم البيانات

مع التطور المستمر لعلوم البيانات ، يجب أن تكون ماهرًا في التقنيات المتطورة في هذا المجال. في هذه المقالة ، سنلقي نظرة على أفضل لغات البرمجة المستخدمة في علم البيانات.

أصبحت البيانات ذات قيمة كبيرة في العقد الماضي.

تمتلك كل شركة كبيرة بيانات قيّمة يمكنها ، بمساعدة عالم بيانات جيد ، الاستفادة من الطريقة التي يؤدون بها أعمالهم. في حالات أخرى ، حدد الاستراتيجيات التي قد لا تعمل بشكل جيد.

تتوسع الصناعة ، ويزداد الطلب على علماء البيانات.

إذا كنت تريد أن تصبح عالم بيانات ، فيجب أن تبدأ بتعلم أفضل لغات البرمجة في هذا المجال.

دعنا نلقي نظرة على اللغات الأكثر استخدامًا في علوم البيانات ولماذا يجب عليك استخدامها.

بايثون

في الوقت الحاضر ، Python هي لغة البرمجة الأكثر استخدامًا. تؤكد العديد من مؤشرات لغات البرمجة مثل PYPL و TIOBE هذا.

تعد Python واحدة من أقوى اللغات وأكثرها مرونة ، كما أنها مستخدمة على نطاق واسع في علم البيانات. السبب الرئيسي هو تركيبها السهل والأنيق ، جنبًا إلى جنب مع مجموعة كبيرة من مكتبات الطرف الثالث.

الأداة التي ستجدها في كل مكان في مجال علم البيانات هي Jupyter.

باستخدام دفاتر Jupyter ، يمكنك أن ترى بسرعة نتائج الكود الذي تعمل به ، وتخطيط البيانات ، وإنشاء توثيق للكود الخاص بك عبر كتل تخفيض السعر.

هذه ليست أداة Python فقط ، ولكن التركيبة الأكثر شيوعًا هي Python و Jupyter.

مجتمع Python ودود دائمًا مع الوافدين الجدد. سيكون لديك دائمًا منتديات ومواقع مثل Stack Overflow لحل شكوكك.

إذا كنت تريد البدء في تعلم هذه اللغة ، فلدينا قائمة موارد تعلم Python المثالية لأغراضك.

ص

R هي لغة برمجة مفتوحة المصدر تم تقديمها لأول مرة في عام 1993 مستخدمة في الحساب الإحصائي وتحليل البيانات والتعلم الآلي.

وفقًا لتحليل Stack Overflow ، زادت شعبية R على مدار العامين الماضيين.

على الرغم من أن الباحثين يستخدمون R على نطاق واسع ، إلا أنه يتم استخدامه في الوقت الحاضر من قبل شركات التكنولوجيا الكبرى مثل Google و Facebook و Twitter لأغراض تتعلق بتحليل البيانات والإحصاءات.

يمكننا التحدث لساعات عن ميزة هذه اللغة.

R ، تمامًا مثل Python ، هي لغة مفسرة ، لذا يمكنك تشغيل التعليمات البرمجية الخاصة بك دون الحاجة إلى أي مترجم. في الوقت نفسه ، يعد R نظامًا مشتركًا ، لذلك لا داعي للقلق بشأن نظام التشغيل الخاص بك.

R هي لغة شائعة لديك الكثير من المحررين و IDE للاختيار من بينها. ولكن لسنوات عديدة ، كان RStudio هو IDE الأكثر شيوعًا لتطوير R.

يمكنك تجاوز استخدام الإحصائيات التقليدي. باستخدام R ، يمكنك الوصول إلى ذخيرة هائلة من المكتبات التي تتيح لك إنشاء تطبيقات من أي نوع. على سبيل المثال ، باستخدام الحزمة Shiny ، يمكنك تطوير تطبيقات ويب جميلة من خلال R IDE المريح.

إذا كنت مهتمًا بالإحصاءات أو البحث ، فيجب ألا يكون استخدام R أمرًا غير منطقي.

جوليا

تأخذ جوليا أفضل ما في لغات مثل Python و Ruby و Lisp و R ، وتجمعها مع سرعة C ، وتتضمن تدوينًا رياضيًا مألوفًا مثل Matlab تمامًا.

يمكننا أن نشير إلى جوليا كمحاولة طموحة لإنشاء لغة جيدة بما يكفي للبرمجة العامة مع كونها مذهلة في تخصصات معينة من علوم الكمبيوتر ، مثل التعلم الآلي ، واستخراج البيانات ، والحوسبة الموزعة والموازية.

تتمثل إحدى المزايا الرئيسية لـ Julia في سرعتها ، حيث يمكن مقارنتها بلغات مثل C و Rust و Lua و Go. هذا لأنه تم تجميعه في Just-In-Time (JIT).

على مدى السنوات القليلة الماضية ، زادت Julia بشكل كبير من قاعدة مستخدميها. يمكننا أن نرى هذا في عدد التنزيلات المتراكمة اعتبارًا من عام 2022.

جوليا جيدة بشكل لا يصدق في علم البيانات للأسباب التالية:

• اللغة أسهل في التعلم بالنسبة لعلماء الرياضيات. يستخدم صيغة مشابهة للصيغ الرياضية التي يستخدمها غير المبرمجين.
• إدارة الذاكرة التلقائية مع التحكم اليدوي في جامع القمامة.
• محسّن للتعلم الآلي والإحصاءات خارج الصندوق.
• كتابة ديناميكية ، كما لو كانت لغة برمجة نصية.
• مكتبات جوليا المتعددة للتفاعل مع بياناتك (DataFrames.jl ، JuliaGraphs ، من بين آخرين).

مجتمع جوليا نشيط للغاية لدرجة أنهم أنشأوا أغنية تكريما لهذه اللغة.

إذا كنت تريد لغة مع دعم لعلم البيانات خارج الصندوق ، وسهولة استخدام Python ، وسرعة C ، فإن Julia هي لغتك المفضلة.

سكالا

Scala هي لغة برمجة عالية المستوى تم تقديمها لأول مرة في عام 2004 ويتم تشغيلها في JVM (Java Virtual Machine) أو باستخدام JavaScript في متصفحك.

تم إنشاؤه لتحسين بعض الجوانب التي اعتبرها مبرمجو Java مملة ومقيدة. من بين هذه التحسينات ، نجد دمج البرمجة الوظيفية بصرف النظر عن النموذج المألوف الموجه للكائنات. من المميزات أيضًا أن لغة سكالا هي لغة أسرع مقارنة ببايثون أو حتى جافا نفسها.

قام العديد من علماء البيانات بدمج Scala في مجموعة أدواتهم لأنه لا يقدر بثمن عند الحديث عن تحليل مجموعات البيانات الكبيرة.

وفقًا لاستطلاع Stack Overflow 2021 ، فإن Scala هي اللغة السابعة الأكثر ربحًا في جميع أنحاء العالم. لكن عليك أن تكون حذرًا مع هذه الإحصائية لأن وظائف Scala ليست شائعة في الصناعة.

نظرًا لأن Scala يعمل على JVM ، فستتمكن من الوصول إلى عدد كبير من المكتبات الحالية وبعض حزم Scala-only المستخدمة في البيانات الضخمة والرياضيات وقواعد البيانات وعلوم الكمبيوتر بشكل عام.

إذا كنت تتقن لغة Java بالفعل ، فقد تكون Scala هي اللغة المناسبة للانتقال إلى علم البيانات.

ها هي الجولة الرسمية حتى تتمكن من بدء هذه المغامرة على الفور.

جافا

تعد Java واحدة من أكثر لغات البرمجة استخدامًا وحبًا لعقود. إنها لغة شاملة يمكن استخدامها في أي موقف يمكن تخيله تقريبًا.

علم البيانات ليس استثناء. على الرغم من استخدام Java بشكل أساسي في تطبيقات الهاتف المحمول والويب ، نظرًا لقاعدة مستخدميه القوية ، إلا أنه يتم استخدامه جنبًا إلى جنب مع الأطر الشائعة الأخرى مثل Hadoop أو Spark لإجراء تحليل بيانات ثقيل.

في الختام ، أكثر من الحديث عن Java باعتبارها أفضل ما يناسب علم البيانات ، يجب أن ندرك أنه نظرًا لعدد مطوري Java هناك والشركات التي كتبت برامجها بالفعل ، فمن المريح القيام بكل شيء بنفس اللغة .

مع ما يقال ، يمكن استخدام Java في معظم مجالات علم البيانات ، مثل إدارة قواعد البيانات ، والتعلم الآلي ،

إذا كنت تعرف Java ، فمن الأسهل بكثير أن تتعلم مكتبتين بدلاً من تعلم استخدام لغة مختلفة تمامًا مثل R أو Julia.

ماتلاب

MATLAB هي لغة برمجة خاصة يستخدمها ملايين المهندسين والعلماء في الرياضيات والحوسبة الإحصائية.

يستخدم علماء البيانات هذه اللغة بشكل أساسي لتحليل البيانات والتعلم الآلي. أفضل جزء هو أن لديك كل شيء في مساحة عمل واحدة.

يتم استخدامه في الغالب في الأكاديميين ، لكنه لا يزال خيارًا رائعًا لبناء أساس عميق على مفاهيم علوم البيانات.

الجانب السلبي الوحيد لـ MATLAB هو أنه برنامج مدفوع ، لذلك ستستخدم هذه اللغة في الغالب إذا كنت مسجلاً في جامعة أو تستخدمها بالفعل في وظيفتك.

تحقق من قائمة موارد MathWorks الرسمية لبدء مسار التعلم الخاص بك اليوم.

سي ++

لإنهاء هذه القائمة ، لدينا C ++. على الرغم من أنها تستخدم بشكل أساسي لإنشاء التطبيقات وأنظمة التشغيل ، إلا أننا لم نكن لنشهد الطفرة الحديثة لعلوم البيانات بدونها.

يفضل علماء البيانات اللغات سهلة الاستخدام وتصحيح الأخطاء مثل Python أو R لأنهم لا يريدون قضاء الوقت في إصلاح بعض الأخطاء الغريبة في C / C ++.

ومع ذلك ، فإن C ++ لها دور رئيسي في علم البيانات لأن العديد من المكتبات المستخدمة عبر لغات أخرى مكتوبة فيها. يتطلب إنشاء نموذج للتعلم الآلي جهدًا حسابيًا ، لذا فإن استخدام لغة فعالة مثل C ++ أمر منطقي.

إذا كنت ترغب في المشاركة في صناعة علم البيانات من خلال تطوير مكتبات للغات أخرى ، فقد يكون C ++ هو الخيار الصحيح.

استنتاج

في هذا المنشور ، اكتشفنا أفضل لغات البرمجة المستخدمة لعلوم البيانات. ينمو هذا المجال بشكل متفجر واليوم هو اللحظة المثالية لبدء حياتك المهنية كعالم بيانات.

إذا كنت قد بدأت للتو ، فإنني أوصيك بالبدء باستخدام Python أو R. بمجرد حصولك على بعض الخبرة الواقعية في إنشاء المشاريع ، يمكنك البدء في توسيع مجموعة أدواتك عن طريق تعلم لغات أخرى مثل Julia أو Scala.

بغض النظر عما تختاره ، تذكر أن إنشاء محفظة هو السبيل للحصول على وظيفة بأجر مرتفع في مجال التكنولوجيا ، ولكن عليك أن تبدأ من شيء ما. ماذا عن موارد تعلم علوم البيانات هذه؟

ترميز سعيد!