Лучшие языки программирования для науки о данных в 2024 году

Если вы заинтересованы в том, чтобы попасть в область науки о данных, вам нужно стать экспертом в нескольких языках программирования, потому что один язык не может решать проблемы во всех областях. Без освоения конкретных языков, часто используемых в науке о данных, ваш набор навыков будет неполным. Спрос на эти языки, такие как Python, начал расти в 2010-х годах вместе с ростом науки о данных. Фактически, согласно исследованию, проведенному ДействительноС 2014 по 2019 год навыки в области науки о данных и Python стали ключевыми составляющими для обеспечения прочной основы карьеры в сфере ИТ в 2020 году.

Многие из этих требований напрямую связаны с набором процветающих технологий, которые сейчас получают массовое распространение. Импульс от облака, искусственной реальности (AR), виртуальной реальности (VR), искусственного интеллекта (AI), машинного обучения (ML) и глубокого обучения обуславливает спрос на определенные языки. Более того, определенные языки дополняют различные рабочие роли в науке о данных, такие как бизнес-аналитик, инженер данных, архитектор данных или инженер машинного обучения (ML).

В конечном итоге, именно ваша среда науки о данных, платформа, интересы, организация и карьерный путь приведут вас к специализации на определенном языке программирования. Однако начинающие специалисты по данным должны быть готовы узнать больше, чтобы иметь возможность адаптироваться к последним разработкам и тенденциям в этой быстро развивающейся отрасли.

Что следует учитывать при выборе лучшего языка программирования для вашей карьеры в области науки о данных

Прежде чем выбрать язык программирования, необходимо учесть несколько моментов:

● Какие задачи по анализу данных вам нужно будет выполнять?

● Как ваша организация использует науку о данных?

● Каковы цели вашей компании?

● Каковы ваши карьерные интересы?

● Какие языки программирования вы уже знаете?

● Какой уровень сложности вы готовы преодолеть?

● Каковы ваши образовательные амбиции?

Востребованные языки программирования для науки о данных

Ниже приведены ведущие языки программирования в области науки о данных:

Питон

По крайней мере в течение следующих пяти лет владение Python будет преобладать над требуемым набором навыков в науке о данных. Зная Python в сочетании с сильными способностями к количественному рассуждению и экспериментальному анализу, вы можете нащупать золото в этой отрасли.

Одним из факторов, выделяющих Python среди остальных, является его гибкость. Если в вашем наборе инструментов есть Python, вы можете создавать решения для широкого спектра вариантов использования. В настоящее время Python в основном используется для:

✔ Выполнять интеллектуальный анализ данных с помощью таких модулей, как NumPy, SciPy

✔ Создание веб-сервисов с использованием фреймворков Django и Flask

✔ Классифицировать, сортировать и категоризировать данные

✔ Разрабатывать алгоритмы машинного обучения, такие как деревья решений и случайные леса

Программирование на языке R

За короткий период R опередил несколько языков программирования и стал одним из самых популярных языков в области науки о данных.

R позволяет проектировать множество статистических моделей. Публичный архив пакетов R состоит из пакетов, предоставленных почти 8000 сетями. Статистики используют его для выполнения задач по регрессии. R также предлагает визуализацию данных с поддержкой различных форм диаграмм.

В машинном обучении Gmodels, RODBC, TM и Class используются для создания интеллектуальных приложений. R считается подходящим для исследовательских работ и отчетов.

Джава

За последние три десятилетия Java осталась фаворитом среди разработчиков настольных, веб- и мобильных приложений. Она работает на основе сложной среды, известной как JVM (Java Virtual Machine).

Java широко используется предприятиями в пользу других современных языков, в основном из-за степени масштабируемости, которую он обеспечивает. После запуска проекта на Java его можно масштабировать без каких-либо компромиссов в производительности. Поэтому он рассматривается как популярный выбор для создания крупномасштабных систем машинного обучения. Некоторые из популярных библиотек Java для машинного обучения включают:

✔ DL4J – Для участия в глубоком обучении

✔ ADAMS – Для выполнения интеллектуального анализа данных

✔ Java ML – для реализации алгоритмов машинного обучения

✔ Neuroph – Для создания и обучения нейронных сетей

✔ Stanford CoreNLP – для выполнения задач NLP (обработки естественного языка)

JavaScript

JavaScript — это объектно-ориентированный язык, который к 2000-м годам использовался в основном в front-end разработке для проектирования интерактивных веб-страниц. Однако в течение 2010-х годов он значительно развился с появлением ReactJS, AngularJS, VueJS, NodeJS и многих других фреймворков. В результате он стал уважаемым вариантом для создания как front-end, так и back-end веб-сайтов, часто со стеками MEAN и MERN.

JavaScript прост в использовании, поскольку начинающие специалисты по данным могут получить доступ к моделям и алгоритмам в веб-браузере. Аналогично, он позволяет пользователям создавать интерактивные визуализации данных из наборов данных на веб-панели управления.

SAS (Система статистического анализа)

SAS — это программный пакет, который обычно используется для статистического моделирования в таких дисциплинах, как управление данными, бизнес-аналитика, многомерная аналитика и предиктивная аналитика. Впервые выпущенный в 1976 году, SAS закрепил за собой статус ведущего имени в аналитической отрасли. Вы можете использовать SAS для доступа к данным в различных форматах, управления ими и их обработки, разделения и объединения наборов данных и применения статистических методов для анализа данных.

Скала

Scala — один из самых популярных функциональных языков. Он работает на JVM. Это идеальный вариант, если вам часто приходится работать с большими объемами данных. Благодаря своему происхождению из JVM, его можно легко использовать с Java в науке о данных. Имейте в виду, что Scala использовался для написания Apache Spark, известного фреймворка кластерных вычислений. Поэтому, если ваши задачи по науке о данных будут вращаться вокруг Spark, Scala — хороший вариант.

TensorFlow

TensorFlow — одна из ведущих библиотек для численных вычислений. Это фреймворк на основе машинного обучения, который используется для работы с большими наборами данных. TensorFlow отлично работает с распределенными вычислениями. В TensorFlow вы можете разбить свои графики на части и запускать их параллельно на разных CPU и GPU. Таким образом, он может помочь вам быстро обучать сложные и большие нейронные сети.

С#

Microsoft разработала C#, который теперь стал одним из наиболее широко используемых языков программирования за последние два десятилетия. C# черпал вдохновение из Java и добавил современный штрих, чтобы усовершенствовать его еще больше. Чтобы сделать науку о данных осуществимой с помощью C#, Microsoft открыла фреймворк Hadoop для Windows. Вы также можете использовать фреймворк ML.NET для создания кроссплатформенных приложений машинного обучения.

Рубин

Ruby часто используется для выполнения обработки текста. Разработчики также использовали его для экспериментов с прототипами, написания серверов и участия в других общих действиях. Для науки о данных с Ruby вы можете использовать:

✔ Ядро iruby для Jupyter

✔ Клиент Rserve для подключения к Rserve (бинарный сервер R)

✔ Менеджер рабочих процессов Jongleur для обработки данных

✔ Rb-gsl для доступа к научной библиотеке GNU

Языки программирования в действии

Прежде чем выбрать какой-либо конкретный язык науки о данных, вам следует учесть требования к вашей работе. Например, R используется в финансовой отрасли для построения моделей фондового рынка и прогнозирования цен на акции. В секторе розничной торговли программисты используют Python для создания рекомендательных систем, чтобы предлагать клиентам соответствующие предложения.

Если вы занимаетесь добычей данных в финансовой компании, то R — правильный выбор, но если вы создаете приложения, чтобы предоставить клиентам доступ к их финансовым данным с нескольких устройств, Python подойдет больше. В какой бы отрасли вы ни работали, Python хорошо работает с различными инициативами машинного обучения, где вы можете изучать структурированные данные и связывать их с неструктурированными данными.

В настоящее время приложения IoT на подъеме. Если вы принадлежите к индустрии IoT и пишете код для шлюзов или периферийного оборудования, то вам следует выбрать C и C++. Эти языки являются низкоуровневыми по своей природе, что делает их превосходной технологией для программирования различных типов оборудования. Однако с такими наборами, как Raspberry Pi, Python дает вам преимущество в сфере IoT.

Если вас больше интересует разработка GUI или создание игр, то Microsoft C# — это отличный выбор. Это потому, что вы можете использовать C# для написания игр в Unity, одном из лучших игровых движков.

Последние мысли

Как специалист по данным, вы должны изучить правильный язык программирования для гладкой и успешной карьеры. Чтобы сделать это правильно, вам следует потратить некоторое время на то, чтобы подумать о том, что вас увлекает и в чем вы хотите специализироваться. Если вы в настоящее время работаете, то оцените, какой язык может предложить наибольшую ценность для приложений науки о данных в вашей организации. Продолжайте совершенствовать свои навыки программирования и поставьте себе цель узнать, что работодатели и отрасли ищут в специалистах по данным. Вы можете сделать это, просто проверив объявления о вакансиях на популярных досках объявлений.

Simplilearn предлагает уникальные образовательные курсы на различных языках программирования, которые являются ценным активом для специалистов по данным. Существуют Data Science Program, Data Science Bootcamp или Data Scientist Course, которые помогают как в образовании, так и в сертификации тем, кто стремится повысить свою квалификацию. Чтобы попасть на самые горячие рынки труда, зарегистрируйтесь сегодня.