データサイエンスで使用する7つのプログラミング言語

データサイエンスの絶え間ない進化に伴い、この分野の最先端技術に熟練する必要があります。 この記事では、データサイエンスで使用される上位のプログラミング言語について説明します。

過去10年間で、データは非常に価値のあるものになりました。

そこにあるすべての大企業は、優れたデータサイエンティストの助けを借りて、ビジネスのやり方に利益をもたらすことができる貴重なデータを持っています。 その他の場合、うまく機能していない可能性のある戦略を特定します。

業界は拡大しており、データサイエンティストの需要は高まっています。

データサイエンティストになりたい場合は、この分野でトップのプログラミング言語を学ぶことから始める必要があります。

データサイエンスで最も使用されている言語と、それらを使用する理由を見てみましょう。

Python

今日、Pythonは最も使用されているプログラミング言語です。 PYPLやTIOBEのようないくつかのプログラミング言語インデックスはこれを確認しています。

Pythonは、世の中で最も強力で柔軟な言語の1つであり、データサイエンスでも広く使用されています。 主な理由は、サードパーティのライブラリの大規模なコレクションに加えて、その簡単でエレガントな構文です。

データサイエンス分野のいたるところにあるツールはJupyterです。

Jupyterノートブックを使用すると、作業中のコードの結果をすばやく確認したり、データをプロットしたり、マークダウンブロックを介してコードのドキュメントを作成したりできます。

これはPython専用のツールではありませんが、最も一般的な組み合わせはPythonとJupyterです。

Pythonのコミュニティは、常に新参者と友好的です。 疑問を解決するために、StackOverflowのようなフォーラムやサイトが常にあります。

この言語の学習を開始したい場合は、目的に最適なPython学習リソースリストを用意しています。

R

Rは、統計計算、データ分析、機械学習に使用される1993年に最初に導入されたオープンソースのプログラミング言語です。

Stack Overflowの分析によると、Rの人気はここ数年で増加しています。

Rは研究者によって広く使用されていますが、現在、データ分析や統計に関連する目的で、Google、Facebook、Twitterなどの大手テクノロジー企業によって使用されています。

この言語の利点について何時間も話すことができました。

Rは、Pythonと同様にインタープリター型言語であるため、コンパイラーを必要とせずにコードを実行できます。 同時に、Rはクロスプラットフォームであるため、OSについて心配する必要はありません。

Rは非常に人気のある言語なので、たくさんのエディターとIDEから選択できます。 しかし、長年にわたり、RStudioはR開発で最も人気のあるIDEでした。

従来の統計の使用法を超えることができます。 Rを使用すると、あらゆる種類のアプリケーションを構築できる膨大な数のライブラリにアクセスできます。 たとえば、Shinyパッケージを使用すると、RIDEの快適さから美的なWebアプリを開発できます。

統計や研究に興味がある場合は、Rを使用するのは簡単です。

ジュリア

Juliaは、Python、Ruby、Lisp、Rなどの言語を最大限に活用し、Cの速度と組み合わせて、Matlabのようなおなじみの数学表記を備えています。

ジュリアは、機械学習、データマイニング、分散コンピューティング、並列コンピューティングなど、コンピューターサイエンスの特定の分野で驚異的でありながら、一般的なプログラミングに十分な言語を作成するという野心的な試みと言えます。

Juliaの主な利点の1つは、C、Rust、Lua、Goなどの言語に匹敵する速度です。 これは、Just-In-Time（JIT）がコンパイルされているためです。

過去数年間、ジュリアはそのユーザーベースを劇的に増やしてきました。 これは、2022年現在の累積ダウンロード数で確認できます。

ジュリアはデータサイエンスが非常に得意です。理由は次のとおりです。

• 言語は数学者にとって習得しやすいです。 これは、プログラマー以外の人が使用する数式に似た構文を使用します。
• ガベージコレクタを手動で制御する自動メモリ管理。
• 機械学習と統計用に最適化されています。
• まるでスクリプト言語であるかのように、動的型付け。
• データを操作するための複数のJuliaライブラリ（DataFrames.jl、JuliaGraphsなど）。

ジュリアのコミュニティはとても活発なので、この言語に敬意を表して曲を作成しました。

すぐに使用できるデータサイエンス、Pythonの使いやすさ、Cの速度をサポートする言語が必要な場合は、Juliaが最適な言語です。

Scala

Scalaは、2004年に最初に導入された高水準プログラミング言語であり、JVM（Java仮想マシン）またはブラウザーのJavaScriptで実行されます。

これは、Javaプログラマーが退屈で制限的であると考えていたいくつかの側面を改善するために作成されました。 これらの改善の中には、すでにおなじみのオブジェクト指向パラダイムとは別に、関数型プログラミングが組み込まれていることがわかります。 同様に、ScalaがPythonやJava自体に比べて高速な言語であることもプラスです。

多くのデータサイエンティストは、大規模なデータセットの分析について話すときに非常に貴重であるため、Scalaをツールセットに組み込んでいます。

Stack Overflow 2021の調査によると、Scalaは世界で7番目に有料の言語です。 ただし、Scalaの仕事は業界ではそれほど一般的ではないため、この統計には注意する必要があります。

ScalaはJVM上で実行されるため、ビッグデータ、数学、データベース、および一般的なコンピューターサイエンスで使用される、多数の既存のライブラリーといくつかのScala専用パッケージにアクセスできます。

すでにJavaに精通している場合は、Scalaがデータサイエンスに移行するための適切な言語になる可能性があります。

これが公式ツアーですので、この冒険をすぐに始めることができます。

Java

Javaは、何十年にもわたって最も使用され、愛されてきたプログラミング言語の1つです。 これは、考えられるほとんどすべての状況で使用できる万能言語です。

データサイエンスも例外ではありません。 Javaは主にモバイルおよびWebアプリケーションで使用されますが、その強力なユーザーベースのために、HadoopやSparkなどの他の一般的なフレームワークと一緒に使用されて大量のデータ分析を行います。

結論として、データサイエンスに最適なJavaについて話すだけでなく、Java開発者の数と、すでにソフトウェアを記述している企業のおかげで、同じ言語ですべてを行う方が快適であることを理解する必要があります。 。

そうは言っても、Javaは、データベース管理、機械学習、

Javaを知っている場合は、RやJuliaのような完全に異なる言語の使用法を学ぶよりも、いくつかのライブラリを学ぶ方がはるかに簡単です。

MATLAB

MATLABは、数学や統計計算のために何百万人ものエンジニアや科学者が使用する独自のプログラミング言語です。

データサイエンティストは、主にデータ分析と機械学習にこの言語を使用します。 最良の部分は、1つのワークスペースにすべてがあることです。

これは主に学者で使用されますが、それでもデータサイエンスの概念に深い基盤を構築するための優れた選択肢です。

MATLABの唯一の欠点は、有料のソフトウェアであるということです。そのため、大学に在籍している場合、またはすでに仕事で使用している場合は、ほとんどの場合、この言語を使用します。

公式のMathWorksリソースリストを確認して、今日から学習パスを開始してください。

C ++

このリストを完成させるために、C++を使用します。 これは主にアプリケーションとオペレーティングシステムの作成に使用されますが、それなしではデータサイエンスの現代ブームを見ることができませんでした。

データサイエンティストは、奇妙なC / C ++のバグの修正に時間を費やしたくないため、PythonやRのような使いやすくデバッグ可能な言語を好みます。

ただし、他の言語で使用される多くのライブラリがC ++で記述されているため、C++はデータサイエンスで主要な役割を果たします。 機械学習モデルの作成には計算の労力がかかるため、C++のような効率的な言語を使用することは理にかなっています。

他の言語のライブラリを開発してデータサイエンス業界に参加したい場合は、C++が正しい選択かもしれません。

結論

この投稿では、データサイエンスで最もよく使用されるプログラミング言語について説明しました。 この分野は爆発的に成長しており、今日はデータサイエンティストとしてのキャリアを開始する絶好の機会です。

始めたばかりの場合は、PythonまたはRのいずれかから始めることをお勧めします。プロジェクトの作成を実際に経験したら、JuliaやScalaなどの他の言語を学習してツールセットを拡張できます。

何を選んだとしても、ポートフォリオを作成することはテクノロジーで高給の仕事を得る方法であることを忘れないでください、しかしあなたは何かから始めなければなりません。 これらのデータサイエンス学習リソースはどうですか？

ハッピーコーディング！