Какви са езиците за програмиране, необходими за науката за данни?

Тъй като напредъкът на Data Science придобива все по-голяма популярност. Възможностите за работа в тази сфера са повече. Следователно, за да придобиете знания и да станете професионален работник, трябва да имате кратка представа за поне един от тези езици, които се изискват в Data Science.

PYTHON

Python е с общо предназначение, мултипарадигма и един от най-популярните езици. Той е прост, лесен за научаване и широко използван от учените по данни. Python има огромен брой библиотеки, което е най-голямата му сила и може да ни помогне да изпълняваме множество задачи като обработка на изображения, уеб разработка, копаене на данни, база данни, графичен потребителски интерфейс и т.н. Тъй като технологии като изкуствен интелект и машинно обучение са напреднали височина, търсенето на експерти по Python се е увеличило. Тъй като Python съчетава подобрение с възможност за взаимодействие с алгоритми с висока производителност, написани на C или Fortran, той се превърна в най-популярния език сред учените за данни. Процесът на Data Science се върти около ETL (екстракция-трансформация-зареждане) процес, което прави Python много подходящ.

Р

За целите на статистическите изчисления R в науката за данни се счита за най-добрия език за програмиране. Това е език за програмиране и софтуерна среда за графики и статистически изчисления. Той е специфичен за домейна и има отличен висококачествен диапазон. R се състои от пакети с отворен код за статистическо и количествено приложение. Това включва разширено рисуване, нелинейна регресия, невронни мрежи, филогенетика и много други. За анализиране на данни специалистите по данни и копачите на данни използват широко R.

SQL

SQL, известен също като Structured Query Language, също е един от най-популярните езици в областта на Data Science. Това е специфичен за домейн език за програмиране и е предназначен да управлява релационна база данни. Той е систематичен при манипулиране и актуализиране на релационни бази данни и се използва за широк спектър от приложения. SQL се използва и за извличане и съхранение на данни в продължение на години. Декларативният синтаксис на SQL го прави четим език. Ефективността на SQL е доказателство, че учените по данни го смятат за полезен език.

ЮЛИЯ

Julia е компилиран език от високо ниво на JIT („точно навреме“). Той предлага динамично въвеждане, възможности за скриптове и простота на език като Python. Поради по-бързото изпълнение, той се превърна в добър избор за справяне със сложни проекти, които съдържат големи обеми набори от данни. Четимостта е основното предимство на този език, а Джулия също е език за програмиране с общо предназначение.

SCALA

Scala е мултипарадигмен език за програмиране с отворен код с общо предназначение. Програмите Scala са съобразени с Java Bytecode, който работи на JVM. Това позволява оперативна съвместимост с езика Java, което го прави съществен език, подходящ за Data Science. Scala + Spark е най-доброто решение при изчисления за работа с големи данни.

JAVA

Java също е изключително популярен обектно-ориентиран език за програмиране с общо предназначение. Java програмите се компилират в байтов код, който е независим от платформата и работи на всяка система, която има JVM. Инструкциите в Java се изпълняват от система за изпълнение на Java, наречена Java Virtual Machine (JVM). Този език се използва за създаване на уеб приложения, бекенд системи, както и настолни и мобилни приложения. Смята се, че Java е добър избор за Data Science. Твърди се, че безопасността и производителността на Java са наистина изгодни за Data Science, тъй като компаниите предпочитат директно да интегрират производствения код в съществуващата кодова база.

Empfohlene Artikel

Schreibe einen Kommentar

Deine E-Mail-Adresse wird nicht veröffentlicht. Erforderliche Felder sind mit * markiert