Примечание. Следующая статья поможет вам: 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 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:
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 не смогли бы увидеть современный бум 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 наиболее часто используемые 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 получите реальный опыт создания проектов, вы можете приступить к расширению своего набора 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!
