7 языков программирования для использования в науке о данных

В условиях постоянного развития науки о данных вам необходимо владеть передовыми технологиями в этой области. В этой статье мы рассмотрим основные языки программирования, используемые в науке о данных.

Данные стали чрезвычайно ценными за последнее десятилетие.

У каждой крупной компании есть ценные данные, которые с помощью хорошего специалиста по данным могут принести пользу их бизнесу. В других случаях определите стратегии, которые могут работать не так хорошо.

Индустрия расширяется, и спрос на специалистов по данным растет.

Если вы хотите стать специалистом по данным, вам следует начать с изучения лучших языков программирования в этой области.

Давайте рассмотрим наиболее используемые языки в науке о данных и почему вам следует их использовать.

Питон

В настоящее время Python является наиболее используемым языком программирования. Индексы нескольких языков программирования, таких как PYPL и TIOBE, подтверждают это.

Python — один из самых мощных и гибких языков, который также широко используется в науке о данных. Основная причина — его простой и элегантный синтаксис, а также большая коллекция сторонних библиотек.

Инструмент, который вы найдете повсюду в области науки о данных, — это Jupyter.

С блокнотами Jupyter вы можете быстро просматривать результаты кода, с которым вы работаете, отображать данные и создавать документацию своего кода с помощью блоков уценки.

Это инструмент не только для Python, но наиболее распространенная комбинация — Python и Jupyter.

Сообщество Python всегда дружелюбно относится к новичкам. У вас всегда будут форумы и сайты, такие как Stack Overflow, чтобы развеять ваши сомнения.

Если вы хотите начать изучать этот язык, у нас есть идеальный список учебных ресурсов по Python для ваших целей.

р

R — это язык программирования с открытым исходным кодом, впервые представленный в 1993 году и используемый для статистических вычислений, анализа данных и машинного обучения.

Согласно анализу Stack Overflow, популярность R росла в течение последних нескольких лет.

Хотя R широко используется исследователями, в настоящее время он используется крупными технологическими компаниями, такими как Google, Facebook и Twitter, для целей, связанных с анализом данных и статистикой.

Мы могли бы часами говорить о преимуществах этого языка.

R, как и Python, является интерпретируемым языком, поэтому вы можете запускать свой код без необходимости в каком-либо компиляторе. В то же время R является кроссплатформенным, поэтому вам не нужно беспокоиться о своей ОС.

R — настолько популярный язык, что у вас есть множество редакторов и IDE на выбор. Но на протяжении многих лет RStudio была самой популярной IDE для разработки R.

Вы можете выйти за рамки обычного использования статистики. С R у вас есть доступ к огромному репертуару библиотек, которые позволяют создавать приложения любого типа. Например, с пакетом Shiny вы можете разрабатывать эстетичные веб-приложения, не выходя из R IDE.

Если вы занимаетесь статистикой или исследованиями, использование R не должно вызывать затруднений.

Юлия

Джулия берет лучшее из таких языков, как Python, Ruby, Lisp и R, сочетает это со скоростью C и включает знакомую математическую нотацию, как Matlab.

Мы можем сослаться на Джулию как на амбициозную попытку создать язык, достаточно хороший для общего программирования, но при этом удивительный в конкретных дисциплинах компьютерных наук, таких как машинное обучение, интеллектуальный анализ данных, распределенные и параллельные вычисления.

Одним из основных преимуществ Julia является его скорость, сравнимая с такими языками, как C, Rust, Lua и Go. Это связано с тем, что он скомпилирован точно в срок (JIT).

За последние несколько лет Джулия резко увеличила свою базу пользователей. Мы можем видеть это по количеству накопленных загрузок по состоянию на 2022 год.

Джулия невероятно хороша в науке о данных, потому что:

• Этот язык легче изучать математикам. Он использует синтаксис, аналогичный математическим формулам, используемым непрограммистами.
• Автоматическое управление памятью с ручным управлением сборщиком мусора.
• Готово к машинному обучению и статистике.
• Динамическая типизация почти как язык сценариев.
• Несколько библиотек Julia для взаимодействия с вашими данными (DataFrames.jl, JuliaGraphs и другие).

Сообщество Юлии настолько энергично, что создали песню в честь этого языка.

Если вам нужен язык с поддержкой науки о данных из коробки, простота использования Python и скорость C, Julia — ваш выбор.

Скала

Scala — это язык программирования высокого уровня, впервые представленный в 2004 году, который работает в JVM (виртуальная машина Java) или с помощью JavaScript в вашем браузере.

Он был создан для улучшения некоторых аспектов, которые Java-программисты считали утомительными и ограниченными. Среди этих улучшений мы находим включение функционального программирования в дополнение к уже знакомой объектно-ориентированной парадигме. Также плюсом является то, что Scala является более быстрым языком по сравнению с Python или даже самой Java.

Многие специалисты по данным включили Scala в свой набор инструментов, потому что это бесценно при анализе больших наборов данных.

Согласно опросу Stack Overflow 2021, Scala занимает 7-е место среди самых высокооплачиваемых языков в мире. Но вы должны быть осторожны с этой статистикой, поскольку рабочие места Scala не так распространены в отрасли.

Поскольку Scala работает на JVM, у вас будет доступ к множеству существующих библиотек и некоторым пакетам только для Scala, используемым в больших данных, математике, базах данных и информатике в целом.

Если вы уже свободно владеете Java, Scala может стать подходящим языком для перехода к науке о данных.

Вот официальный тур, так что вы можете начать это приключение прямо сейчас.

Ява

Java был одним из самых используемых и любимых языков программирования на протяжении десятилетий. Это универсальный язык, который можно использовать практически в любой мыслимой ситуации.

Наука о данных не является исключением. Хотя Java в основном используется в мобильных и веб-приложениях, из-за большой пользовательской базы она используется вместе с другими популярными платформами, такими как Hadoop или Spark, для анализа больших объемов данных.

В заключение, больше, чем говоря о Java как о лучшем подходящем для науки о данных, мы должны понимать, что из-за большого количества Java-разработчиков и компаний, которые уже написали свое программное обеспечение на нем, более удобно делать все на одном языке. .

При этом Java можно использовать в большинстве областей науки о данных, таких как управление базами данных, машинное обучение,

Если вы знаете Java, гораздо проще изучить пару библиотек, чем научиться использовать совершенно другой язык, такой как R или Julia.

МАТЛАБ

MATLAB — это собственный язык программирования, используемый миллионами инженеров и ученых для математических и статистических вычислений.

Специалисты по данным в основном используют этот язык для анализа данных и машинного обучения. Самое приятное то, что у вас есть все в одном рабочем пространстве.

Он в основном используется в академических кругах, но по-прежнему является отличным выбором для создания глубокого фундамента концепций науки о данных.

Единственным недостатком MATLAB является то, что это платное программное обеспечение, поэтому вы в основном будете использовать этот язык, если вы поступили в университет или уже используете его на своей работе.

Ознакомьтесь с официальным списком ресурсов MathWorks, чтобы начать свое обучение уже сегодня.

С++

Чтобы закончить этот список, у нас есть C++. Хотя он в основном используется для создания приложений и операционных систем, без него мы бы не увидели современного бума науки о данных.

Исследователи данных предпочитают простые в использовании и отладке языки, такие как Python или R, потому что они не хотят тратить время на исправление какой-то странной ошибки C/C++.

Однако C++ играет важную роль в науке о данных, поскольку многие библиотеки, используемые в других языках, написаны на нем. Создание модели машинного обучения требует вычислительных усилий, поэтому использование эффективного языка, такого как C++, имеет смысл.

Если вы хотите участвовать в индустрии науки о данных, разрабатывая библиотеки для других языков, C++ может быть правильным выбором.

Вывод

В этом посте мы рассмотрели самые популярные языки программирования для науки о данных. Эта область бурно развивается, и сегодня идеальный момент, чтобы начать карьеру специалиста по данным.

Если вы только начинаете, я бы порекомендовал вам начать либо с Python, либо с R. Как только вы приобретете реальный опыт создания проектов, вы можете начать расширять свой набор инструментов, изучая другие языки, такие как Julia или Scala.

Что бы вы ни выбрали, помните, что создание портфолио — это способ получить высокооплачиваемую работу в сфере технологий, но с чего-то нужно начинать. Как насчет этих учебных ресурсов по науке о данных?

Удачного кодирования!