7 języków programowania do wykorzystania w nauce o danych

W związku z nieustanną ewolucją nauki o danych, musisz posiadać umiejętności w zakresie najnowocześniejszych technologii w terenie. W tym artykule przyjrzymy się najpopularniejszym językom programowania używanym w nauce o danych.

W ciągu ostatniej dekady dane stały się niezwykle cenne.

Każda duża firma ma cenne dane, które z pomocą dobrego analityka danych mogą przynieść korzyści w sposobie prowadzenia działalności. W innych przypadkach wskaż strategie, które mogą nie działać tak dobrze.

Branża się rozwija, a zapotrzebowanie na analityków danych rośnie.

Jeśli chcesz zostać naukowcem zajmującym się danymi, powinieneś zacząć od nauki najlepszych języków programowania w tej dziedzinie.

Przyjrzyjmy się najczęściej używanym językom w Data Science i dlaczego warto ich używać.

Pyton

Obecnie najczęściej używanym językiem programowania jest Python. Potwierdza to kilka indeksów języków programowania, takich jak PYPL i TIOBE.

Python jest jednym z najpotężniejszych i najbardziej elastycznych języków, a także jest szeroko stosowany w nauce o danych. Głównym powodem jest łatwa i elegancka składnia, a także duża kolekcja bibliotek innych firm.

Narzędziem, które można znaleźć wszędzie w dziedzinie nauki o danych, jest Jupyter.

Dzięki notatnikom Jupyter możesz szybko zobaczyć wyniki kodu, z którym pracujesz, wykreślić dane i utworzyć dokumentację kodu za pomocą bloków przecen.

To nie jest narzędzie tylko dla Pythona, ale najczęstszą kombinacją jest Python i Jupyter.

Społeczność Pythona jest zawsze przyjazna dla nowicjuszy. Zawsze będziesz mieć fora i strony, takie jak Stack Overflow, aby rozwiać Twoje wątpliwości.

Jeśli chcesz rozpocząć naukę tego języka, mamy dla Ciebie idealną listę zasobów edukacyjnych Pythona.

R

R to język programowania o otwartym kodzie źródłowym wprowadzony po raz pierwszy w 1993 roku, używany do obliczeń statystycznych, analizy danych i uczenia maszynowego.

Według analizy Stack Overflow popularność R rosła w ciągu ostatnich kilku lat.

Chociaż R jest powszechnie używany przez naukowców, obecnie jest używany przez duże firmy technologiczne, takie jak Google, Facebook i Twitter, do celów związanych z analizą danych i statystykami.

Moglibyśmy godzinami rozmawiać o zaletach tego języka.

R, podobnie jak Python, jest językiem interpretowanym, więc możesz uruchamiać swój kod bez potrzeby używania kompilatora. Jednocześnie R jest wieloplatformowy, więc nie musisz się martwić o swój system operacyjny.

R jest tak popularnym językiem, że masz do wyboru mnóstwo edytorów i środowisk IDE. Ale przez wiele lat RStudio było najpopularniejszym środowiskiem IDE do tworzenia R.

Możesz wyjść poza konwencjonalne wykorzystanie statystyk. Dzięki R masz dostęp do ogromnego repertuaru bibliotek, które pozwalają budować wszelkiego rodzaju aplikacje. Na przykład dzięki pakietowi Shiny możesz tworzyć estetyczne aplikacje internetowe w zaciszu swojego środowiska RIDE.

Jeśli interesujesz się statystykami lub badaniami, używanie R powinno być oczywiste.

Julia

Julia czerpie to, co najlepsze z języków takich jak Python, Ruby, Lisp i R, łączy je z szybkością C i zawiera znaną notację matematyczną, taką jak Matlab.

Możemy odnieść się do Julii jako ambitnej próby stworzenia języka wystarczająco dobrego do ogólnego programowania, a jednocześnie zadziwiającego w określonych dyscyplinach informatyki, takich jak uczenie maszynowe, eksploracja danych, przetwarzanie rozproszone i równoległe.

Jedną z głównych zalet Julii jest jej szybkość, porównywalna z językami takimi jak C, Rust, Lua i Go. Dzieje się tak, ponieważ jest skompilowany Just-In-Time (JIT).

W ciągu ostatnich kilku lat Julia znacznie zwiększyła swoją bazę użytkowników. Widzimy to w liczbie skumulowanych pobrań na rok 2022.

Julia jest niesamowicie dobra w nauce o danych, ponieważ:

• Język jest łatwiejszy do nauczenia matematyków. Używa składni podobnej do formuł matematycznych używanych przez nie-programistów.
• Automatyczne zarządzanie pamięcią z ręczną kontrolą nad garbage collectorem.
• Zoptymalizowany pod kątem uczenia maszynowego i statystyk po wyjęciu z pudełka.
• Pisanie dynamiczne, prawie jak język skryptowy.
• Wiele bibliotek Julia do interakcji z danymi (m.in. DataFrames.jl, JuliaGraphs).

Społeczność Julii jest tak energiczna, że ​​stworzyli piosenkę na cześć tego języka.

Jeśli chcesz mieć gotowy język z obsługą data science, łatwością obsługi Pythona i szybkością C, Julia jest Twoim wyborem.

Scala

Scala to język programowania wysokiego poziomu wprowadzony po raz pierwszy w 2004 roku, który działa w JVM (Java Virtual Machine) lub z JavaScript w przeglądarce.

Został stworzony, aby poprawić niektóre aspekty, które programiści Java uważali za nudne i restrykcyjne. Wśród tych ulepszeń znajdujemy włączenie programowania funkcjonalnego oprócz znanego już paradygmatu obiektowego. Plusem jest również to, że Scala jest szybszym językiem w porównaniu do Pythona czy nawet samej Javy.

Wielu analityków danych włączyło Scala do swojego zestawu narzędzi, ponieważ jest to nieocenione, gdy mówimy o analizie dużych zestawów danych.

Według ankiety Stack Overflow 2021 Scala jest 7. najbardziej płatnym językiem na świecie. Ale musisz uważać na te statystyki, ponieważ prace Scala nie są tak powszechne w branży.

Ponieważ Scala działa na JVM, będziesz mieć dostęp do mnóstwa istniejących bibliotek i niektórych pakietów tylko dla Scali, używanych w big data, matematyce, bazach danych i ogólnie informatyce.

Jeśli już biegle posługujesz się Javą, Scala może być odpowiednim językiem do przejścia do nauki o danych.

Oto oficjalna wycieczka, dzięki której możesz od razu rozpocząć tę przygodę.

Jawa

Java od dziesięcioleci jest jednym z najczęściej używanych i lubianych języków programowania. To wszechstronny język, którego można używać w niemal każdej wyobrażalnej sytuacji.

Nauka o danych nie jest wyjątkiem. Chociaż Java jest używana głównie w aplikacjach mobilnych i internetowych, ze względu na silną bazę użytkowników jest używana wraz z innymi popularnymi platformami, takimi jak Hadoop lub Spark, do wykonywania ciężkich analiz danych.

Podsumowując, więcej niż mówienie o Javie jako najlepszym dopasowaniu do nauki o danych, powinniśmy zdać sobie sprawę, że ze względu na liczbę programistów Java i firm, które już mają w niej napisane oprogramowanie, wygodniej jest robić wszystko w tym samym języku .

Mając to na uwadze, Java jest przydatna w większości dziedzin nauki o danych, takich jak zarządzanie bazami danych, uczenie maszynowe,

Jeśli znasz Javę, o wiele łatwiej jest nauczyć się kilku bibliotek niż nauczyć się obsługi zupełnie innego języka, takiego jak R lub Julia.

MATLAB

MATLAB to zastrzeżony język programowania używany przez miliony inżynierów i naukowców w matematyce i obliczeniach statystycznych.

Analitycy danych używają tego języka głównie do analizy danych i uczenia maszynowego. Najlepsze jest to, że masz wszystko w jednym obszarze roboczym.

Jest używany głównie w środowisku akademickim, ale nadal jest doskonałym wyborem do budowania głębokich podstaw na koncepcjach nauki o danych.

Jedyną wadą MATLAB jest to, że jest to płatne oprogramowanie, więc najczęściej używałbyś tego języka, jeśli jesteś zapisany na uniwersytet lub już używasz go w swojej pracy.

Sprawdź oficjalną listę zasobów MathWorks, aby już dziś rozpocząć swoją ścieżkę nauki.

C++

Aby zakończyć tę listę, mamy C++. Chociaż jest używany głównie do tworzenia aplikacji i systemów operacyjnych, bez niego nie moglibyśmy zobaczyć nowoczesnego rozkwitu nauki o danych.

Analitycy danych preferują łatwe w użyciu i debugowania języki, takie jak Python czy R, ponieważ nie chcą tracić czasu na naprawianie jakiegoś dziwnego błędu C/C++.

Jednak C++ odgrywa ważną rolę w nauce o danych, ponieważ napisano w nim wiele bibliotek używanych w innych językach. Tworzenie modelu uczenia maszynowego wymaga wysiłku obliczeniowego, więc użycie wydajnego języka, takiego jak C++, ma sens.

Jeśli chcesz uczestniczyć w branży data science poprzez tworzenie bibliotek dla innych języków, C++ może być właściwym wyborem.

Wniosek

W tym poście zbadaliśmy najczęściej używane języki programowania do nauki o danych. Ta dziedzina dynamicznie się rozwija i dziś jest idealny moment na rozpoczęcie kariery jako data scientist.

Jeśli dopiero zaczynasz, polecam zacząć od Pythona lub R. Kiedy już zdobędziesz pewne doświadczenie w tworzeniu projektów, możesz zacząć rozszerzać swój zestaw narzędzi, ucząc się innych języków, takich jak Julia lub Scala.

Bez względu na to, co wybierzesz, pamiętaj, że tworzenie portfolio to sposób na zdobycie dobrze płatnej pracy w branży technologicznej, ale od czegoś trzeba zacząć. A co z tymi materiałami edukacyjnymi na temat nauki o danych?

Udanego kodowania!