Veri Biliminde Kullanılacak 7 Programlama Dili

Veri biliminin sürekli gelişimi ile bu alandaki en son teknolojilerde beceri sahibi olmanız gerekir. Bu yazıda, veri biliminde kullanılan en iyi programlama dillerine bakacağız.

Veriler son on yılda çok değerli hale geldi.

Dışarıdaki her büyük şirket, iyi bir veri bilimcisinin yardımıyla işlerini yapma şekillerinden faydalanabilecek değerli verilere sahiptir. Diğer durumlarda, o kadar iyi çalışmayabilecek stratejileri kesin olarak belirleyin.

Endüstri genişliyor ve veri bilimcilerine olan talep artıyor.

Veri bilimcisi olmak istiyorsanız, bu alandaki en iyi programlama dillerini öğrenerek başlamalısınız.

Veri Biliminde en çok kullanılan dillere ve bunları neden kullanmanız gerektiğine bakalım.

piton

Günümüzde Python en çok kullanılan programlama dilidir. PYPL ve TIOBE gibi birçok programlama dili indeksi bunu doğrulamaktadır.

Python, piyasadaki en güçlü ve esnek dillerden biridir ve aynı zamanda veri biliminde de yaygın olarak kullanılmaktadır. Ana neden, geniş bir üçüncü taraf kitaplık koleksiyonuyla birlikte kolay ve zarif sözdizimidir.

Veri bilimi alanında her yerde bulabileceğiniz bir araç Jupyter'dir.

Jupyter not defterleri ile birlikte çalıştığınız kodun sonuçlarını hızlı bir şekilde görebilir, verileri çizebilir ve işaretleme blokları aracılığıyla kodunuzun belgelerini oluşturabilirsiniz.

Bu yalnızca Python aracı değildir, ancak en yaygın kombinasyon Python ve Jupyter'dir.

Python topluluğu, yeni gelenlerle her zaman arkadaş canlısıdır. Şüphelerinizi çözmek için her zaman Stack Overflow gibi forumlara ve sitelere sahip olacaksınız.

Bu dili öğrenmeye başlamak istiyorsanız, amaçlarınız için mükemmel Python öğrenme kaynakları listemiz var.

R

R, ilk olarak 1993'te tanıtılan ve istatistiksel hesaplama, veri analizi ve makine öğrenimi için kullanılan açık kaynaklı bir programlama dilidir.

Bir Yığın Taşması analizine göre, R'nin popülaritesi son birkaç yıldır artıyor.

R, araştırmacılar tarafından yaygın olarak kullanılmasına rağmen, günümüzde Google, Facebook ve Twitter gibi büyük teknoloji şirketleri tarafından veri analizi ve istatistiklerle ilgili amaçlar için kullanılmaktadır.

Bu dilin avantajları hakkında saatlerce konuşabiliriz.

R, tıpkı Python gibi, yorumlanmış bir dildir, bu nedenle kodunuzu herhangi bir derleyiciye ihtiyaç duymadan çalıştırabilirsiniz. Aynı zamanda, R çapraz platformdur, bu nedenle işletim sisteminiz için endişelenmenize gerek yoktur.

R o kadar popüler bir dildir ki, aralarından seçim yapabileceğiniz çok sayıda editör ve IDE vardır. Ancak uzun yıllardır RStudio, R geliştirme için en popüler IDE olmuştur.

Geleneksel istatistik kullanımının ötesine geçebilirsiniz. R ile, her türden uygulama oluşturmanıza izin veren muazzam bir kitaplık repertuarına erişebilirsiniz. Örneğin Shiny paketi ile R IDE'nizin rahatlığında estetik web uygulamaları geliştirebilirsiniz.

İstatistik veya araştırmayla ilgileniyorsanız, R'yi kullanmak hiç akıllıca olmamalıdır.

Julia

Julia, Python, Ruby, Lisp ve R gibi dillerden en iyilerini alır, onu C'nin hızıyla birleştirir ve tıpkı Matlab gibi tanıdık matematiksel gösterimleri içerir.

Julia'yı, makine öğrenimi, veri madenciliği, dağıtılmış ve paralel hesaplama gibi bilgisayar biliminin belirli disiplinlerinde şaşırtıcıyken, genel programlama için yeterince iyi bir dil yaratma konusundaki iddialı girişimi olarak adlandırabiliriz.

Julia'nın ana avantajlarından biri hızıdır, C, Rust, Lua ve Go gibi dillerle karşılaştırılabilir. Bunun nedeni, Tam Zamanında (JIT) derlenmiş olmasıdır.

Son birkaç yıldır Julia, kullanıcı tabanını önemli ölçüde artırdı. Bunu 2022 itibariyle birikmiş indirme sayısında görebiliriz.

Julia veri biliminde inanılmaz derecede iyidir çünkü:

• Matematikçiler için dili öğrenmek daha kolaydır. Programcı olmayanlar tarafından kullanılan matematik formüllerine benzer bir sözdizimi kullanır.
• Çöp toplayıcı üzerinde manuel kontrol ile otomatik bellek yönetimi.
• Kutudan çıkar çıkmaz makine öğrenimi ve istatistikler için optimize edilmiştir.
• Dinamik yazma, neredeyse bir betik diliymiş gibi.
• Verilerinizle etkileşim kurmak için birden fazla Julia kitaplığı (diğerlerinin yanı sıra DataFrames.jl, JuliaGraphs).

Julia'nın topluluğu o kadar güçlü ki, bu dilin onuruna bir şarkı yarattılar.

Kutudan çıktığı gibi veri bilimi desteği, Python'un kullanım kolaylığı ve C hızına sahip bir dil istiyorsanız, Julia sizin tercihinizdir.

ölçek

Scala, ilk olarak 2004 yılında tanıtılan ve JVM'de (Java Sanal Makinesi) veya tarayıcınızda JavaScript ile çalışan üst düzey bir programlama dilidir.

Java programcılarının sıkıcı ve kısıtlayıcı olduğunu düşündükleri bazı yönleri geliştirmek için oluşturuldu. Bu gelişmeler arasında, zaten bilinen nesne yönelimli paradigmanın yanı sıra işlevsel programlamanın dahil edilmesini buluyoruz. Aynı şekilde Scala'nın Python'a ve hatta Java'nın kendisine kıyasla daha hızlı bir dil olması da bir artı.

Birçok veri bilimcisi, büyük veri kümelerinin analizinden bahsederken paha biçilmez olduğu için araç setlerine Scala'yı dahil etti.

Stack Overflow 2021 anketine göre, Scala dünya çapında en çok ödenen 7. dildir. Ancak Scala işleri sektörde çok yaygın olmadığı için bu istatistiğe dikkat etmelisiniz.

Scala, JVM üzerinde çalıştığı için, büyük veri, matematik, veritabanları ve genel olarak bilgisayar bilimlerinde kullanılan çok sayıda mevcut kitaplığa ve yalnızca Scala'ya özel bazı paketlere erişiminiz olacak.

Java'da zaten akıcıysanız, Scala veri bilimine geçiş için doğru dil olabilir.

İşte bu maceraya hemen başlayabilmeniz için resmi tur.

Java

Java, onlarca yıldır en çok kullanılan ve sevilen programlama dillerinden biri olmuştur. Neredeyse akla gelebilecek her durumda kullanılabilecek çok yönlü bir dildir.

Veri bilimi bir istisna değildir. Java, öncelikle mobil ve web uygulamalarında kullanılmasına rağmen, güçlü kullanıcı tabanı nedeniyle, yoğun veri analizi yapmak için Hadoop veya Spark gibi diğer popüler çerçevelerle birlikte kullanılmaktadır.

Sonuç olarak, veri bilimi için en uygun Java'dan bahsetmenin ötesinde, Java geliştiricilerinin sayısı ve yazılımları zaten içinde yazılı olan şirketler nedeniyle, her şeyi aynı dilde yapmanın daha rahat olduğunu anlamalıyız. .

Bununla birlikte Java, veritabanı yönetimi, makine öğrenimi gibi veri biliminin birçok alanında kullanılabilir.

Java biliyorsanız, birkaç kitaplık öğrenmek, R veya Julia gibi tamamen farklı bir dilin kullanımını öğrenmekten çok daha kolaydır.

MATLAB

MATLAB, milyonlarca mühendis ve bilim insanı tarafından matematik ve istatistiksel hesaplama için kullanılan tescilli bir programlama dilidir.

Veri bilimcileri bu dili esas olarak veri analizi ve makine öğrenimi için kullanır. En iyi yanı, her şeye tek bir çalışma alanında sahip olmanızdır.

Çoğunlukla akademisyenlerde kullanılır, ancak yine de veri bilimi kavramları üzerine derin bir temel oluşturmak için harika bir seçimdir.

MATLAB'ın tek dezavantajı ücretli bir yazılım olmasıdır, bu nedenle bir üniversiteye kayıtlıysanız veya zaten işinizde kullanıyorsanız bu dili çoğunlukla kullanırsınız.

Öğrenme yolunuza bugün başlamak için resmi MathWorks kaynak listesine bakın.

C++

Bu listeyi bitirmek için C++'ımız var. Esas olarak uygulamalar ve işletim sistemleri oluşturmak için kullanılsa da, veri biliminin modern patlamasını onsuz göremezdik.

Veri bilimcileri, bazı garip C/C++ hatalarını düzeltmek için zaman harcamak istemedikleri için Python veya R gibi kullanımı kolay ve hata ayıklama dillerini tercih ederler.

Bununla birlikte, C++ veri biliminde önemli bir role sahiptir, çünkü diğer dillerde kullanılan birçok kitaplık içinde yazılmıştır. Bir makine öğrenimi modeli oluşturmak, hesaplama çabası gerektirir, bu nedenle C++ gibi verimli bir dil kullanmak mantıklıdır.

Diğer diller için kütüphaneler geliştirerek veri bilimi sektöründe yer almak istiyorsanız C++ doğru seçim olabilir.

Çözüm

Bu yazıda, veri bilimi için en çok kullanılan programlama dillerini araştırdık. Bu alan hızla büyüyor ve bugün bir veri bilimcisi olarak kariyerinize başlamak için mükemmel bir an.

Yeni başlıyorsanız, Python veya R ile başlamanızı tavsiye ederim. Proje oluşturma konusunda gerçek dünya deneyiminiz olduğunda, Julia veya Scala gibi diğer dilleri öğrenerek araç setinizi genişletmeye başlayabilirsiniz.

Ne seçerseniz seçin, bir portföy oluşturmanın teknoloji alanında yüksek ücretli bir iş bulmanın yolu olduğunu unutmayın, ancak bir şeyden başlamanız gerekir. Bu veri bilimi öğrenme kaynakları ne olacak?

Mutlu Kodlama!