Язык программирования — это суперсила любого разработчика. Время от времени появляется новый язык программирования или обновление существующего языка, которые пытаются обеспечить более быстрые и оптимизированные результаты. Разработчики часто сталкиваются с множеством языков программирования, решая, какой из них выбрать для своего следующего проекта.
Все языки программирования не похожи друг на друга, и во многих случаях то, что работает для одного проекта или требования, может не работать для другого. Наука о данных — одна из таких популярных областей, где требования к эффективности и высокопроизводительным результатам стремительно растут. В этой статье будет рассмотрено несколько таких языков программирования высшего уровня.
- Python
Занимает жизненно важное место среди лучших инструментов для науки о данных и часто является предпочтительным выбором для ряда задач в таких областях, как машинное обучение , глубокое обучение, искусственный интеллект и другие. Он объектно-ориентирован, прост в использовании и чрезвычайно удобен для разработчиков благодаря высокой читабельности кода.
Обширная экосистема Python с богатыми библиотеками и реализациями для различных целей делает его действительно многогранным вариантом. Некоторые другие ключевые выдающиеся функции, предлагаемые Python, включают:
- Поддержка мощных библиотек Data Science, таких как Keras, Scikit-Learn, matplotlib, TensorFlow и других .
- Идеально подходит для таких задач, как сбор данных, анализ, моделирование и визуализация.
- Поддерживает многочисленные параметры экспорта и обмена файлами.
- JavaScript
Многопарадигмальный и управляемый событиями язык сценариев JavaScript является одним из лучших языков программирования для веб-разработки. С помощью JavaScript разработчики могут создавать насыщенные и интерактивные веб-страницы , и именно это свойство JavaScript делает его отличным выбором для создания красивых визуализаций .
Другие области применения JavaScript для науки о данных включают управление асинхронными задачами и обработку данных в реальном времени . Вот несколько веских причин в пользу JavaScript:
- Позволяет создавать визуализации для анализа данных
- Поддерживает различные современные библиотеки машинного обучения, например TensorFlow.js, Keras.js и ConvNetJs.
- Легче в освоении и использовании
- R
Это программная среда с открытым исходным кодом, предназначенная в первую очередь для обработки статистических и графических данных в науке о данных. Анализ временных рядов, кластеризация, статистические тесты, линейное и нелинейное моделирование — это лишь некоторые из множества возможностей статистических вычислений и анализа, предоставляемых R.
- SQL
SQL не просто соединяет с базой данных, он служит очень важной цели, а именно, он предоставляет факты и статистику из огромного массива данных всего за несколько запросов.
Некоторые из функций, которые повышают важность SQL для упрощения различных задач в науке о данных, таких как предварительная обработка данных:
- Хорошо интегрируется с языками программирования и системами управления базами данных.
- Помогает подключиться к данным, чтобы лучше понять их.
- Позволяет более плавно управлять огромными объемами данных.
- MATLAB
Это, прежде всего, среда математических вычислений , предназначенная для выполнения сложных числовых вычислений, и поставляется с различными инструментами, которые могут помочь выполнять такие операции, как манипулирование матрицами, построение графиков данных и функций и многое другое.
С MATLAB можно с легкостью решать самые сложные математические и статистические задачи . Он широко используется в академических кругах для обучения линейной алгебре и численному анализу . Основные выводы из MATLAB включают в себя:
- Позволяет реализовать алгоритмы и создание пользовательского интерфейса
- Поставляется с мощной коллекцией математических функций.
- Предлагает встроенную графику для создания пользовательских графиков данных и визуализации.
- Обеспечивает беспрепятственную масштабируемость.
- Julia
Еще один популярный язык, пользующийся растущим спросом. Это многоцелевой язык программирования, созданный для численного анализа и научных вычислений. Именно по этой причине многие крупные компании сосредотачиваются на анализе временных рядов, планировании космических миссий и анализе рисков. Несмотря на то, что Julia является языком с динамической типизацией, при необходимости его можно использовать как язык программирования низкого уровня.
Вывод
Мы рассмотрели некоторые из лучших языков программирования для работы с данными. Каждый из этих языков имеет свои преимущества, часто предлагая лучшие и более быстрые результаты по сравнению с другими. Сфера науки о данных чрезвычайно обширна и часто может требовать разного набора инструментов для разных задач.
Владение более чем одним языком программирования может помочь вам преодолеть уникальные проблемы при работе с данными. Если вы начинающий специалист по данным, вам следует начать с языков программирования, упомянутых выше, поскольку они сейчас наиболее востребованы.