7 Programmiersprachen zur Verwendung in der Datenwissenschaft

Angesichts der ständigen Weiterentwicklung der Datenwissenschaft müssen Sie mit Spitzentechnologien auf diesem Gebiet vertraut sein. In diesem Artikel werden wir uns die wichtigsten Programmiersprachen ansehen, die in der Datenwissenschaft verwendet werden.

Daten sind im letzten Jahrzehnt enorm wertvoll geworden.

Jedes große Unternehmen da draußen verfügt über wertvolle Daten, die mit Hilfe eines guten Datenwissenschaftlers der Art und Weise, wie sie ihr Geschäft betreiben, zugute kommen können. In anderen Fällen lokalisieren Sie Strategien, die möglicherweise nicht so gut funktionieren.

Die Branche expandiert und die Nachfrage nach Data Scientists steigt.

Wenn Sie Datenwissenschaftler werden möchten, sollten Sie damit beginnen, die besten Programmiersprachen auf diesem Gebiet zu lernen.

Sehen wir uns die am häufigsten verwendeten Sprachen in Data Science an und warum Sie sie verwenden sollten.

Python

Heutzutage ist Python die am häufigsten verwendete Programmiersprache. Mehrere Programmiersprachen-Indizes wie PYPL und TIOBE bestätigen dies.

Python ist eine der leistungsstärksten und flexibelsten Sprachen auf dem Markt und wird auch in großem Umfang in der Datenwissenschaft eingesetzt. Der Hauptgrund ist seine einfache und elegante Syntax zusammen mit einer großen Sammlung von Bibliotheken von Drittanbietern.

Ein Tool, das Sie überall im Bereich Data Science finden werden, ist Jupyter.

Mit Jupyter-Notebooks können Sie die Ergebnisse des Codes, mit dem Sie arbeiten, schnell anzeigen, Daten plotten und eine Dokumentation Ihres Codes über Markdown-Blöcke erstellen.

Dies ist kein reines Python-Tool, aber die häufigste Kombination ist Python und Jupyter.

Die Community von Python ist Neulingen gegenüber immer freundlich. Sie werden immer Foren und Websites wie Stack Overflow haben, um Ihre Zweifel zu lösen.

Wenn Sie anfangen möchten, diese Sprache zu lernen, haben wir die perfekte Python-Lernressourcenliste für Ihre Zwecke.

R

R ist eine Open-Source-Programmiersprache, die erstmals 1993 eingeführt wurde und für statistische Berechnungen, Datenanalysen und maschinelles Lernen verwendet wird.

Laut einer Stack Overflow-Analyse hat die Popularität von R im Laufe der letzten Jahre zugenommen.

Obwohl R von Forschern weit verbreitet ist, wird es heutzutage von großen Technologieunternehmen wie Google, Facebook und Twitter für Zwecke im Zusammenhang mit Datenanalyse und Statistik verwendet.

Wir könnten stundenlang über die Vorteile dieser Sprache reden.

R ist, genau wie Python, eine interpretierte Sprache, sodass Sie Ihren Code ohne Compiler ausführen können. Gleichzeitig ist R plattformübergreifend, sodass Sie sich keine Sorgen um Ihr Betriebssystem machen müssen.

R ist eine so beliebte Sprache, dass Sie aus einer Vielzahl von Editoren und IDEs auswählen können. Aber seit vielen Jahren ist RStudio die beliebteste IDE für die R-Entwicklung.

Sie können über die herkömmliche Statistiknutzung hinausgehen. Mit R haben Sie Zugriff auf ein immenses Repertoire an Bibliotheken, mit denen Sie Anwendungen jeglicher Art erstellen können. Mit dem Shiny-Paket können Sie beispielsweise ästhetische Web-Apps bequem von Ihrem R IDE aus entwickeln.

Wenn Sie sich mit Statistik oder Forschung beschäftigen, sollte die Verwendung von R ein Kinderspiel sein.

Julia

Julia nimmt das Beste aus Sprachen wie Python, Ruby, Lisp und R, kombiniert es mit der Geschwindigkeit von C und enthält vertraute mathematische Notationen genau wie Matlab.

Wir können Julia als den ehrgeizigen Versuch bezeichnen, eine Sprache zu schaffen, die gut genug für die allgemeine Programmierung ist und gleichzeitig in bestimmten Disziplinen der Informatik wie maschinellem Lernen, Data Mining, verteiltem und parallelem Rechnen erstaunlich ist.

Einer der Hauptvorteile von Julia ist seine Geschwindigkeit, die mit Sprachen wie C, Rust, Lua und Go vergleichbar ist. Dies liegt daran, dass es Just-In-Time (JIT) kompiliert wird.

In den letzten Jahren hat Julia seine Benutzerbasis dramatisch vergrößert. Wir können dies an der Anzahl der kumulierten Downloads ab 2022 ablesen.

Julia ist unglaublich gut in Data Science, weil:

• Für Mathematiker ist die Sprache leichter zu erlernen. Es verwendet eine ähnliche Syntax wie mathematische Formeln, die von Nicht-Programmierern verwendet werden.
• Automatische Speicherverwaltung mit manueller Kontrolle über den Garbage Collector.
• Out-of-the-Box optimiert für maschinelles Lernen und Statistiken.
• Dynamisches Tippen, fast so, als wäre es eine Skriptsprache.
• Mehrere Julia-Bibliotheken zur Interaktion mit Ihren Daten (unter anderem DataFrames.jl, JuliaGraphs).

Julias Community ist so aktiv, dass sie ein Lied zu Ehren dieser Sprache geschrieben hat.

Wenn Sie eine Sprache mit Unterstützung für Data Science, der Benutzerfreundlichkeit von Python und der Geschwindigkeit von C suchen, ist Julia die Sprache Ihrer Wahl.

Skala

Scala ist eine höhere Programmiersprache, die erstmals 2004 eingeführt wurde und in der JVM (Java Virtual Machine) oder mit JavaScript in Ihrem Browser ausgeführt wird.

Es wurde erstellt, um einige Aspekte zu verbessern, die Java-Programmierer als langweilig und restriktiv empfanden. Unter diesen Verbesserungen finden wir neben dem bereits bekannten objektorientierten Paradigma die Einbeziehung der funktionalen Programmierung. Es ist ebenfalls ein Plus, dass Scala im Vergleich zu Python oder sogar Java selbst eine schnellere Sprache ist.

Viele Datenwissenschaftler haben Scala in ihr Toolset integriert, weil es von unschätzbarem Wert ist, wenn es um die Analyse großer Datensätze geht.

Laut der Stack Overflow 2021-Umfrage ist Scala die siebtbezahlteste Sprache weltweit. Mit dieser Statistik muss man aber vorsichtig sein, da Scala-Jobs in der Branche nicht so verbreitet sind.

Da Scala auf der JVM läuft, haben Sie Zugriff auf eine Menge bestehender Bibliotheken und einige Scala-only-Pakete, die in Big Data, Mathematik, Datenbanken und Informatik im Allgemeinen verwendet werden.

Wenn Sie Java bereits fließend beherrschen, könnte Scala die richtige Sprache für den Übergang in die Datenwissenschaft sein.

Hier ist die offizielle Tour, damit Sie dieses Abenteuer sofort beginnen können.

Java

Java ist seit Jahrzehnten eine der am häufigsten verwendeten und beliebtesten Programmiersprachen. Es ist eine Allround-Sprache, die in fast jeder erdenklichen Situation verwendet werden kann.

Data Science ist da keine Ausnahme. Obwohl Java aufgrund seiner starken Benutzerbasis hauptsächlich in Mobil- und Webanwendungen verwendet wird, wird es zusammen mit anderen beliebten Frameworks wie Hadoop oder Spark verwendet, um umfangreiche Datenanalysen durchzuführen.

Zusammenfassend sollten wir nicht nur über Java als die beste Lösung für die Datenwissenschaft sprechen, sondern uns darüber im Klaren sein, dass es aufgrund der Anzahl von Java-Entwicklern da draußen und der Unternehmen, die ihre Software bereits darin geschrieben haben, bequemer ist, alles in derselben Sprache zu tun .

Abgesehen davon ist Java in den meisten Bereichen der Datenwissenschaft einsetzbar, wie z. B. Datenbankverwaltung, maschinelles Lernen,

Wenn Sie Java kennen, ist es viel einfacher, ein paar Bibliotheken zu lernen, als den Gebrauch einer völlig anderen Sprache wie R oder Julia zu lernen.

MATLAB

MATLAB ist eine proprietäre Programmiersprache, die von Millionen von Ingenieuren und Wissenschaftlern für mathematische und statistische Berechnungen verwendet wird.

Data Scientists verwenden diese Sprache hauptsächlich für die Datenanalyse und das maschinelle Lernen. Das Beste daran ist, dass Sie alles in einem Arbeitsbereich haben.

Es wird hauptsächlich in Akademikern verwendet, ist aber immer noch eine gute Wahl, um eine tiefe Grundlage für datenwissenschaftliche Konzepte aufzubauen.

Der einzige Nachteil von MATLAB ist, dass es sich um eine kostenpflichtige Software handelt, sodass Sie diese Sprache meistens verwenden würden, wenn Sie an einer Universität eingeschrieben sind oder sie bereits bei Ihrer Arbeit verwenden.

Überprüfen Sie die offizielle MathWorks-Ressourcenliste, um noch heute mit Ihrem Lernpfad zu beginnen.

C++

Um diese Liste zu vervollständigen, haben wir C++. Obwohl es hauptsächlich zum Erstellen von Anwendungen und Betriebssystemen verwendet wird, hätten wir den modernen Boom der Datenwissenschaft ohne es nicht erleben können.

Data Scientists bevorzugen einfach zu verwendende und Debugging-Sprachen wie Python oder R, weil sie keine Zeit damit verbringen wollen, irgendwelche seltsamen C/C++-Bugs zu beheben.

C++ spielt jedoch eine wichtige Rolle in der Datenwissenschaft, da viele Bibliotheken, die in anderen Sprachen verwendet werden, darin geschrieben sind. Das Erstellen eines maschinellen Lernmodells erfordert Rechenaufwand, daher ist die Verwendung einer effizienten Sprache wie C++ sinnvoll.

Wenn Sie an der Data-Science-Branche teilnehmen möchten, indem Sie Bibliotheken für andere Sprachen entwickeln, ist C++ möglicherweise die richtige Wahl.

Fazit

In diesem Beitrag haben wir die am häufigsten verwendeten Programmiersprachen für Data Science untersucht. Dieses Feld wächst explosionsartig und heute ist der perfekte Moment, um Ihre Karriere als Data Scientist zu starten.

Wenn Sie gerade erst anfangen, würde ich empfehlen, dass Sie entweder mit Python oder R beginnen. Sobald Sie einige praktische Erfahrungen beim Erstellen von Projekten gesammelt haben, können Sie damit beginnen, Ihr Toolset zu erweitern, indem Sie andere Sprachen wie Julia oder Scala lernen.

Egal, wofür Sie sich entscheiden, denken Sie daran, dass die Erstellung eines Portfolios der Weg ist, um einen hochbezahlten Job in der Technologie zu bekommen, aber Sie müssen von etwas ausgehen. Was ist mit diesen Data-Science-Lernressourcen?

Viel Spaß beim Codieren!