7 limbaje de programare de utilizat în știința datelor

Odată cu evoluția constantă a științei datelor, trebuie să fii calificat în tehnologii de ultimă oră în domeniu. În acest articol, vom analiza cele mai importante limbaje de programare utilizate în știința datelor.

Datele au devenit extrem de valoroase în ultimul deceniu.

Fiecare companie mare de acolo are date valoroase care, cu ajutorul unui bun cercetător de date, pot beneficia de modul în care își desfășoară afacerea. În alte cazuri, identificați strategiile care ar putea să nu funcționeze atât de bine.

Industria se extinde, iar cererea de oameni de știință a datelor este în creștere.

Dacă doriți să deveniți un om de știință a datelor, ar trebui să începeți prin a învăța cele mai bune limbaje de programare din domeniu.

Să ne uităm la cele mai utilizate limbi în Data Science și de ce ar trebui să le folosiți.

Piton

În zilele noastre, Python este cel mai folosit limbaj de programare. Mai mulți indici de limbaje de programare precum PYPL și TIOBE confirmă acest lucru.

Python este unul dintre cele mai puternice și flexibile limbaje de acolo și este, de asemenea, utilizat pe scară largă în știința datelor. Motivul principal este sintaxa sa ușoară și elegantă, împreună cu o colecție mare de biblioteci terțe.

Un instrument pe care îl veți găsi peste tot în domeniul științei datelor este Jupyter.

Cu notebook-urile Jupyter, puteți vedea rapid rezultatele codului cu care lucrați, puteți reprezenta datele și puteți crea documentație pentru codul dvs. prin blocuri de reducere.

Acesta nu este un instrument numai pentru Python, dar cea mai comună combinație este Python și Jupyter.

Comunitatea lui Python este întotdeauna prietenoasă cu noii veniți. Veți avea întotdeauna forumuri și site-uri precum Stack Overflow pentru a vă rezolva îndoielile.

Dacă doriți să începeți să învățați această limbă, avem lista perfectă de resurse de învățare Python pentru scopurile dvs.

R

R este un limbaj de programare open-source, introdus pentru prima dată în 1993, utilizat pentru calculul statistic, analiza datelor și învățarea automată.

Potrivit unei analize Stack Overflow, popularitatea lui R a crescut în ultimii doi ani.

Deși R este utilizat pe scară largă de către cercetători, în prezent este folosit de companiile mari de tehnologie precum Google, Facebook și Twitter, în scopuri legate de analiza datelor și statistici.

Am putea vorbi ore întregi despre avantajul acestui limbaj.

R, la fel ca Python, este un limbaj interpretat, astfel încât să vă puteți rula codul fără a fi nevoie de vreun compilator. În același timp, R este multiplatformă, așa că nu trebuie să vă faceți griji pentru sistemul de operare.

R este un limbaj atât de popular încât aveți o mulțime de editori și IDE-uri din care să alegeți. Dar de mulți ani, RStudio a fost cel mai popular IDE pentru dezvoltarea R.

Puteți trece dincolo de utilizarea convențională a statisticilor. Cu R, aveți acces la un repertoriu imens de biblioteci care vă permit să construiți aplicații de orice fel. De exemplu, cu pachetul Shiny, puteți dezvolta aplicații web estetice din confortul R IDE-ului dumneavoastră.

Dacă vă interesează statisticile sau cercetarea, folosirea R ar trebui să fie o idee simplă.

Julia

Julia ia ce este mai bun din limbaje precum Python, Ruby, Lisp și R, îl combină cu viteza lui C și include notații matematice familiare la fel ca Matlab.

Ne putem referi la Julia ca la încercarea ambițioasă de a crea un limbaj suficient de bun pentru programarea generală, fiind în același timp uimitoare în discipline specifice ale informaticii, cum ar fi învățarea automată, extragerea datelor, calculul distribuit și paralel.

Unul dintre principalele avantaje ale lui Julia este viteza sa, fiind comparabilă cu limbaje precum C, Rust, Lua și Go. Acest lucru se datorează faptului că este compilat Just-In-Time (JIT).

În ultimii câțiva ani, Julia și-a crescut dramatic baza de utilizatori. Putem vedea acest lucru în numărul de descărcări acumulate începând cu 2022.

Julia este incredibil de bună la știința datelor pentru că:

• Limba este mai ușor de învățat pentru matematicieni. Folosește o sintaxă similară cu formulele matematice folosite de non-programatori.
• Management automat al memoriei cu control manual asupra colectorului de gunoi.
• Optimizat pentru învățarea automată și statistici din cutie.
• Tastare dinamică, aproape ca și cum ar fi un limbaj de scripting.
• Mai multe biblioteci Julia pentru a interacționa cu datele dvs. (DataFrames.jl, JuliaGraphs, printre altele).

Comunitatea Juliei este atât de viguroasă încât au creat un cântec în onoarea acestei limbi.

Dacă doriți un limbaj cu suport pentru știința datelor din cutie, ușurința de utilizare a Python și viteza C, Julia este limba preferată.

Scala

Scala este un limbaj de programare de nivel înalt introdus pentru prima dată în 2004, care rulează în JVM (Java Virtual Machine) sau cu JavaScript în browser.

A fost creat pentru a îmbunătăți unele aspecte pe care programatorii Java le considerau obositoare și restrictive. Printre aceste îmbunătățiri, găsim încorporarea programării funcționale în afară de paradigma deja familiară orientată pe obiecte. De asemenea, este un plus faptul că Scala este un limbaj mai rapid în comparație cu Python sau chiar cu Java în sine.

Mulți oameni de știință de date au încorporat Scala în setul lor de instrumente, deoarece este de neprețuit atunci când se vorbește despre analiza seturilor de date mari.

Conform sondajului Stack Overflow 2021, Scala este a șaptea cea mai plătită limbă din lume. Dar trebuie să fii atent cu această statistică, deoarece locurile de muncă Scala nu sunt atât de comune în industrie.

Deoarece Scala rulează pe JVM, veți avea acces la o mulțime de biblioteci existente și la unele pachete doar Scala utilizate în big data, matematică, baze de date și informatică în general.

Dacă sunteți deja fluent în Java, Scala ar putea fi limbajul potrivit pentru tranziția către știința datelor.

Iată turul oficial pentru a putea începe această aventură imediat.

Java

Java a fost unul dintre cele mai utilizate și iubite limbaje de programare de zeci de ani. Este un limbaj complet care poate fi folosit în aproape orice situație imaginabilă.

Știința datelor nu este o excepție. Deși Java este folosit în principal în aplicații mobile și web, datorită bazei sale puternice de utilizatori, este folosit împreună cu alte cadre populare, cum ar fi Hadoop sau Spark, pentru a face analize grele de date.

În concluzie, mai mult decât să vorbim despre Java ca fiind cel mai potrivit pentru știința datelor, ar trebui să realizăm că, din cauza numărului de dezvoltatori Java și a companiilor care au deja software-ul scris în el, este mai confortabil să faci totul în aceeași limbă. .

Acestea fiind spuse, Java este utilizabil în majoritatea domeniilor științei datelor, cum ar fi gestionarea bazelor de date, învățarea automată,

Dacă cunoașteți Java, este mult mai ușor să învățați câteva biblioteci decât să învățați utilizarea unui limbaj complet diferit, cum ar fi R sau Julia.

MATLAB

MATLAB este un limbaj de programare proprietar folosit de milioane de ingineri și oameni de știință pentru calcule matematice și statistice.

Oamenii de știință de date folosesc în principal acest limbaj pentru analiza datelor și învățarea automată. Cea mai bună parte este că aveți totul într-un singur spațiu de lucru.

Este folosit mai ales în mediul academic, dar este totuși o alegere excelentă pentru a construi o bază profundă pe conceptele științei datelor.

Singurul dezavantaj al MATLAB este că este un software plătit, așa că ați folosi în mare parte această limbă dacă sunteți înscris la o universitate sau îl utilizați deja la locul de muncă.

Verificați lista oficială de resurse MathWorks pentru a vă începe calea de învățare astăzi.

C++

Pentru a finaliza această listă, avem C++. Deși este folosit în principal pentru crearea de aplicații și sisteme de operare, fără el nu am fi putut vedea boom-ul modern al științei datelor.

Oamenii de știință de date preferă limbaje ușor de utilizat și de depanare, cum ar fi Python sau R, pentru că nu vor să-și petreacă timpul reparând unele erori ciudate C/C++.

Cu toate acestea, C++ are un rol major în știința datelor, deoarece multe biblioteci utilizate în alte limbi sunt scrise în el. Crearea unui model de învățare automată necesită efort de calcul, așa că utilizarea unui limbaj eficient precum C++ are sens.

Dacă doriți să participați la industria științei datelor prin dezvoltarea de biblioteci pentru alte limbi, C++ poate fi alegerea potrivită.

Concluzie

În această postare, am explorat cele mai utilizate limbaje de programare pentru știința datelor. Acest domeniu este în creștere exploziv și astăzi este momentul perfect pentru a-ți începe cariera de data scientist.

Dacă tocmai ați început, v-aș recomanda să începeți fie cu Python, fie cu R. Odată ce aveți o experiență reală în crearea de proiecte, puteți începe să vă extindeți setul de instrumente învățând alte limbi precum Julia sau Scala.

Indiferent ce alegeți, amintiți-vă că crearea unui portofoliu este modalitatea de a obține un loc de muncă bine plătit în tehnologie, dar trebuie să începeți de la ceva. Dar aceste resurse de învățare pentru știința datelor?

Codare fericită!