7 ภาษาการเขียนโปรแกรมที่จะใช้ในวิทยาศาสตร์ข้อมูล

ด้วยวิวัฒนาการอย่างต่อเนื่องของวิทยาศาสตร์ข้อมูล คุณจะต้องมีทักษะด้านเทคโนโลยีที่ทันสมัยในสาขานี้ ในบทความนี้ เราจะมาดูภาษาเขียนโปรแกรมยอดนิยมที่ใช้ในวิทยาศาสตร์ข้อมูล

ข้อมูลมีมูลค่ามหาศาลในทศวรรษที่ผ่านมา

บริษัทใหญ่ๆ ทุกแห่งมีข้อมูลที่มีค่าซึ่งด้วยความช่วยเหลือจากนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลที่ดี จะสามารถได้รับประโยชน์จากการดำเนินธุรกิจของพวกเขา ในกรณีอื่นๆ ให้ระบุกลยุทธ์ที่อาจใช้ไม่ได้ผล

อุตสาหกรรมกำลังขยายตัว และความต้องการนักวิทยาศาสตร์ด้านข้อมูลก็เพิ่มขึ้น

หากคุณต้องการเป็นนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล คุณควรเริ่มต้นด้วยการเรียนรู้ภาษาโปรแกรมชั้นนำในสาขานี้

มาดูภาษาที่ใช้มากที่สุดใน Data Science และเหตุผลที่คุณควรใช้ภาษาเหล่านี้กัน

Python

ปัจจุบัน Python เป็นภาษาโปรแกรมที่ใช้กันมากที่สุด ดัชนีภาษาโปรแกรมต่างๆ เช่น PYPL และ TIOBE ยืนยันสิ่งนี้

Python เป็นหนึ่งในภาษาที่ทรงพลังและยืดหยุ่นที่สุด และยังมีการใช้อย่างมากมายในวิทยาศาสตร์ข้อมูล เหตุผลหลักคือไวยากรณ์ที่ง่ายและสวยงาม พร้อมด้วยไลบรารีของบุคคลที่สามจำนวนมาก

เครื่องมือที่คุณจะพบได้ทุกที่ในสาขาวิทยาศาสตร์ข้อมูลคือ Jupyter

ด้วยโน้ตบุ๊ก Jupyter คุณสามารถดูผลลัพธ์ของโค้ดที่คุณกำลังใช้งาน วางแผนข้อมูล และสร้างเอกสารของโค้ดของคุณได้อย่างรวดเร็วผ่านบล็อกการมาร์กดาวน์

นี่ไม่ใช่เครื่องมือเฉพาะ Python แต่ชุดค่าผสมที่พบบ่อยที่สุดคือ Python และ Jupyter

ชุมชนของ Python เป็นมิตรกับผู้มาใหม่เสมอ คุณจะมีฟอรัมและไซต์ต่างๆ เช่น Stack Overflow เพื่อไขข้อสงสัยของคุณ

หากคุณต้องการเริ่มเรียนภาษานี้ เรามีรายการทรัพยากรการเรียนรู้ Python ที่สมบูรณ์แบบสำหรับวัตถุประสงค์ของคุณ

R

R เป็นภาษาโปรแกรมโอเพ่นซอร์สที่เปิดตัวครั้งแรกในปี 1993 ใช้สำหรับการคำนวณทางสถิติ การวิเคราะห์ข้อมูล และการเรียนรู้ของเครื่อง

จากการวิเคราะห์ Stack Overflow ความนิยมของ R เพิ่มขึ้นในช่วงสองสามปีที่ผ่านมา

แม้ว่านักวิจัยจะใช้ R กันอย่างแพร่หลาย แต่ในปัจจุบันบริษัทเทคโนโลยีขนาดใหญ่อย่าง Google, Facebook และ Twitter ก็กำลังใช้งาน R เพื่อวัตถุประสงค์ที่เกี่ยวข้องกับการวิเคราะห์ข้อมูลและสถิติ

เราสามารถพูดคุยเกี่ยวกับประโยชน์ของภาษานี้เป็นเวลาหลายชั่วโมง

R เช่นเดียวกับ Python เป็นภาษาที่ตีความ ดังนั้นคุณจึงสามารถรันโค้ดของคุณโดยไม่ต้องใช้คอมไพเลอร์ ในขณะเดียวกัน R เป็นแพลตฟอร์มข้ามแพลตฟอร์ม ดังนั้นคุณจึงไม่ต้องกังวลเกี่ยวกับ OS ของคุณ

R เป็นภาษายอดนิยมที่คุณมีบรรณาธิการและ IDE มากมายให้เลือก แต่หลายปีที่ผ่านมา RStudio เป็น IDE ที่ได้รับความนิยมมากที่สุดสำหรับการพัฒนา R

คุณสามารถใช้มากกว่าการใช้สถิติทั่วไป ด้วย R คุณจะสามารถเข้าถึงไลบรารีมากมายที่ให้คุณสร้างแอปพลิเคชันได้ทุกประเภท ตัวอย่างเช่น ด้วยแพ็คเกจ Shiny คุณสามารถพัฒนาเว็บแอปที่สวยงามได้จาก R IDE ของคุณ

หากคุณเป็นผู้ใช้สถิติหรือการวิจัย การใช้ R นั้นไม่ใช่เรื่องง่าย

จูเลีย

Julia ใช้สิ่งที่ดีที่สุดจากภาษาต่างๆ เช่น Python, Ruby, Lisp และ R รวมกับความเร็วของ C และรวมสัญกรณ์ทางคณิตศาสตร์ที่คุ้นเคยเช่น Matlab

เราสามารถเรียก Julia ว่าเป็นความพยายามอันทะเยอทะยานในการสร้างภาษาที่ดีพอสำหรับการเขียนโปรแกรมทั่วไป ในขณะเดียวกันก็น่าทึ่งในสาขาวิชาเฉพาะของวิทยาการคอมพิวเตอร์ เช่น การเรียนรู้ของเครื่อง การทำเหมืองข้อมูล การคำนวณแบบกระจาย และการคำนวณแบบคู่ขนาน

ข้อดีอย่างหนึ่งของ Julia คือความเร็ว เทียบได้กับภาษาอย่าง C, Rust, Lua และ Go เนื่องจากเป็นการรวบรวมแบบ Just-In-Time (JIT)

ในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมา Julia ได้เพิ่มฐานผู้ใช้อย่างมาก เราสามารถเห็นสิ่งนี้ได้จากจำนวนการดาวน์โหลดสะสม ณ ปี 2565

จูเลียเก่งด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูลอย่างเหลือเชื่อเพราะ:

• ภาษาจะง่ายต่อการเรียนรู้สำหรับนักคณิตศาสตร์ มันใช้ไวยากรณ์ที่คล้ายกับสูตรทางคณิตศาสตร์ที่ใช้โดยโปรแกรมเมอร์ที่ไม่ใช่
• การจัดการหน่วยความจำอัตโนมัติพร้อมการควบคุมตัวรวบรวมขยะด้วยตนเอง
• ปรับให้เหมาะสมสำหรับการเรียนรู้ของเครื่องและสถิติตั้งแต่แกะกล่อง
• การพิมพ์แบบไดนามิก เกือบจะเหมือนกับว่าเป็นภาษาสคริปต์
• ห้องสมุด Julia หลายแห่งเพื่อโต้ตอบกับข้อมูลของคุณ (DataFrames.jl, JuliaGraphs และอื่นๆ)

ชุมชนของ Julia เข้มแข็งมากจนพวกเขาสร้างเพลงขึ้นเพื่อเป็นเกียรติแก่ภาษานี้

หากคุณต้องการภาษาที่รองรับวิทยาการข้อมูล ใช้งานง่ายของ Python และความเร็วของ C จูเลียคือภาษาที่คุณเลือก

สกาลา

Scala เป็นภาษาการเขียนโปรแกรมระดับสูงที่เปิดตัวครั้งแรกในปี 2004 ซึ่งทำงานใน JVM (Java Virtual Machine) หรือด้วย JavaScript ในเบราว์เซอร์ของคุณ

มันถูกสร้างขึ้นเพื่อปรับปรุงบางแง่มุมที่โปรแกรมเมอร์ Java พิจารณาว่าน่าเบื่อและมีข้อ จำกัด ในบรรดาการปรับปรุงเหล่านี้ เราพบว่ามีการผสมผสานของการเขียนโปรแกรมเชิงฟังก์ชันนอกเหนือจากกระบวนทัศน์เชิงวัตถุที่คุ้นเคยอยู่แล้ว ข้อดีอีกอย่างคือ Scala เป็นภาษาที่เร็วกว่าเมื่อเทียบกับ Python หรือแม้แต่ Java

นักวิทยาศาสตร์ด้านข้อมูลจำนวนมากได้รวม Scala ไว้ในชุดเครื่องมือของตน เนื่องจากเป็นสิ่งที่ประเมินค่าไม่ได้เมื่อพูดถึงการวิเคราะห์ชุดข้อมูลขนาดใหญ่

จากผลสำรวจของ Stack Overflow 2021 ระบุว่า Scala เป็นภาษาที่จ่ายเงินมากที่สุดเป็นอันดับ 7 ของโลก แต่คุณต้องระมัดระวังกับสถิตินี้ เนื่องจากงานของ Scala นั้นไม่ธรรมดาในอุตสาหกรรม

เนื่องจาก Scala ทำงานบน JVM คุณจะสามารถเข้าถึงไลบรารีที่มีอยู่มากมายและแพ็คเกจเฉพาะของ Scala ที่ใช้ในข้อมูลขนาดใหญ่ คณิตศาสตร์ ฐานข้อมูล และวิทยาการคอมพิวเตอร์โดยทั่วไป

หากคุณใช้ Java คล่องแล้ว Scala ก็อาจเป็นภาษาที่เหมาะสมสำหรับการเปลี่ยนผ่านสู่วิทยาศาสตร์ข้อมูล

นี่คือทัวร์อย่างเป็นทางการ คุณจะได้เริ่มต้นการผจญภัยได้ทันที

Java

Java เป็นหนึ่งในภาษาการเขียนโปรแกรมที่ใช้และเป็นที่ชื่นชอบมากที่สุดมานานหลายทศวรรษ เป็นภาษารอบด้านที่สามารถใช้ได้ในเกือบทุกสถานการณ์เท่าที่จะจินตนาการได้

วิทยาศาสตร์ข้อมูลก็ไม่ใช่ข้อยกเว้น แม้ว่า Java จะใช้ในแอปพลิเคชันมือถือและเว็บเป็นหลัก เนื่องจากฐานผู้ใช้ที่แข็งแกร่ง จึงใช้ร่วมกับเฟรมเวิร์กยอดนิยมอื่นๆ เช่น Hadoop หรือ Spark เพื่อทำการวิเคราะห์ข้อมูลจำนวนมาก

โดยสรุป มากกว่าการพูดถึง Java ว่าเหมาะสมที่สุดสำหรับวิทยาศาสตร์ข้อมูล เราควรตระหนักว่าเนื่องจากจำนวนนักพัฒนา Java ที่มีอยู่และบริษัทที่มีซอฟต์แวร์เขียนอยู่แล้ว มันสะดวกกว่าที่จะทำทุกอย่างในภาษาเดียวกัน .

จากที่กล่าวมา Java สามารถใช้ได้ในสาขาวิทยาศาสตร์ข้อมูลส่วนใหญ่ เช่น การจัดการฐานข้อมูล การเรียนรู้ของเครื่อง

หากคุณรู้จัก Java การเรียนรู้ไลบรารีสองไลบรารีจะง่ายกว่าการเรียนรู้การใช้ภาษาที่ต่างไปจากเดิมอย่างสิ้นเชิง เช่น R หรือ Julia

MATLAB

MATLAB เป็นภาษาโปรแกรมที่เป็นกรรมสิทธิ์ซึ่งใช้โดยวิศวกรและนักวิทยาศาสตร์หลายล้านคนสำหรับการคำนวณทางคณิตศาสตร์และสถิติ

นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลส่วนใหญ่ใช้ภาษานี้สำหรับการวิเคราะห์ข้อมูลและการเรียนรู้ของเครื่อง ส่วนที่ดีที่สุดคือคุณมีทุกอย่างในพื้นที่ทำงานเดียว

ส่วนใหญ่จะใช้ในเชิงวิชาการ แต่ก็ยังเป็นตัวเลือกที่ดีในการสร้างรากฐานที่ลึกซึ้งในแนวคิดด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูล

ข้อเสียเพียงอย่างเดียวของ MATLAB คือเป็นซอฟต์แวร์ที่ต้องเสียเงิน ดังนั้นส่วนใหญ่แล้วคุณจะใช้ภาษานี้หากคุณลงทะเบียนเรียนในมหาวิทยาลัยหรือใช้งานอยู่แล้วในงานของคุณ

ตรวจสอบรายชื่อแหล่งข้อมูล MathWorks อย่างเป็นทางการเพื่อเริ่มเส้นทางการเรียนรู้ของคุณวันนี้

C++

เพื่อจบรายการนี้ เรามี C++ แม้ว่าจะใช้เป็นหลักในการสร้างแอปพลิเคชันและระบบปฏิบัติการ แต่เราไม่สามารถเห็นความเฟื่องฟูของวิทยาศาสตร์ข้อมูลสมัยใหม่ได้หากไม่มีสิ่งนี้

นักวิทยาศาสตร์ด้านข้อมูลชอบที่ใช้งานง่ายและดีบักภาษา เช่น Python หรือ R เพราะพวกเขาไม่ต้องการใช้เวลาในการแก้ไขจุดบกพร่อง C/C++ ที่แปลกประหลาด

อย่างไรก็ตาม C ++ มีบทบาทสำคัญในวิทยาศาสตร์ข้อมูลเนื่องจากมีการเขียนไลบรารีจำนวนมากที่ใช้ในภาษาอื่น ๆ การสร้างโมเดลแมชชีนเลิร์นนิงต้องใช้ความพยายามในการคำนวณ ดังนั้นการใช้ภาษาที่มีประสิทธิภาพ เช่น C++ นั้นสมเหตุสมผล

หากคุณต้องการมีส่วนร่วมในอุตสาหกรรม data science โดยการพัฒนาไลบรารีสำหรับภาษาอื่น C++ อาจเป็นทางเลือกที่เหมาะสม

บทสรุป

ในโพสต์นี้ เราได้สำรวจภาษาโปรแกรมยอดนิยมสำหรับวิทยาศาสตร์ข้อมูล สาขานี้กำลังเติบโตอย่างรวดเร็ว และวันนี้เป็นช่วงเวลาที่สมบูรณ์แบบในการเริ่มต้นอาชีพของคุณในฐานะนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล

หากคุณเพิ่งเริ่มต้น เราขอแนะนำให้คุณเริ่มด้วย Python หรือ R เมื่อคุณมีประสบการณ์จริงในการสร้างโครงการแล้ว คุณสามารถเริ่มขยายชุดเครื่องมือของคุณโดยการเรียนรู้ภาษาอื่นๆ เช่น Julia หรือ Scala

ไม่ว่าคุณจะเลือกอะไรก็ตาม จำไว้ว่าการสร้างพอร์ตโฟลิโอคือหนทางที่จะได้งานที่มีค่าตอบแทนสูงในสายเทคโนโลยี แต่คุณต้องเริ่มจากบางสิ่งบางอย่าง แล้วแหล่งข้อมูลการเรียนรู้วิทยาศาสตร์ข้อมูลเหล่านี้ล่ะ

มีความสุขในการเข้ารหัส!