Лучшие языки программирования для науки о данных в 2024 году

Если вы заинтересованы в области науки о данных, вам необходимо овладеть несколькими языками программирования, поскольку один язык не может решать проблемы во всех областях. Без освоения конкретных навыков, 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 развитием науки о данных. Фактически, согласно исследованию, проведенному ДействительноС 2014 по 2019 год навыки работы с данными и Python стали ключевыми составляющими, обеспечивающими прочную основу для ИТ-карьеры в 2020 году.

Многие из этих требований напрямую связаны с набором процветающих технологий, которые сейчас получают широкое распространение. Импульс от облака, искусственной реальности (AR), виртуальной реальности (VR), искусственного интеллекта (ИИ), машинного обучения (ML) и глубокого обучения стимулирует спрос на определенные языки. Более того, определенные языки дополняют различные должности в области науки о данных, например, бизнес-аналитик, инженер по данным, архитектор данных или инженер по машинному обучению (ML).

В конечном итоге именно ваша среда обработки данных, структура платформы, интересы, организация и карьерный путь приведут вас к специализации на конкретном языке программирования. Однако ученые, работающие с данными, должны быть готовы узнавать больше, чтобы они могли адаптироваться к последним событиям и тенденциям в этой быстро развивающейся отрасли.

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

Прежде чем выбрать язык программирования, необходимо учитывать несколько вещей:

● Какие задачи по обработке данных вам нужно будет выполнить?

● 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 для науки о данных:

Питон

По крайней мере, в течение следующих пяти лет знание Python будет превышать необходимый набор навыков в области науки о данных. Зная Python в сочетании с сильными способностями к количественному рассуждению и экспериментальному анализу, вы можете добыть золото в отрасли.

Одним из факторов, отличающих Python от 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:

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

✔ Создавайте веб-сервисы с помощью фреймворков Django и Flask.

✔ Классифицируйте, сортируйте и классифицируйте данные

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

R-программирование

За короткий период R опередил несколько языков программирования и стал одним из самых известных языков.

R позволяет создавать 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.

Ява

На протяжении последних трех десятилетий Java остается фаворитом среди разработчиков настольных компьютеров, веб-приложений и мобильных устройств. Он работает в очень сложной среде, известной как JVM (виртуальная машина Java).

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

✔ DL4J – заниматься глубоким обучением

✔ АДАМС – для интеллектуального анализа данных

✔ Java ML – для реализации алгоритмов машинного обучения.

✔ Нейроф – для создания и обучения нейронных сетей.

✔ Stanford CoreNLP – для выполнения задач НЛП (обработка естественного языка).

JavaScript

JavaScript — это объектно-ориентированный язык, который к 2000-м годам использовался в основном во внешней разработке для создания интерактивных веб-страниц. Однако на протяжении 2010-х годов он значительно изменился с появлением ReactJS, AngularJS, VueJS, NodeJS и многих других фреймворков. В результате стало уважаемым вариантом создания как внешнего, так и внутреннего интерфейса веб-сайтов, часто с использованием стеков MEAN и MERN.

JavaScript прост в использовании, поскольку начинающие исследователи данных могут получить доступ к моделям и алгоритмам в веб-браузере. Аналогичным образом, он позволяет пользователям создавать интерактивные визуализации данных из наборов данных на веб-панели.

SAS (система статистического анализа)

SAS — это пакет программного обеспечения, который обычно используется для статистического моделирования в таких дисциплинах, как управление данными, бизнес-аналитика, многомерный анализ и прогнозный анализ. Впервые выпущенный в 1976 году, SAS зарекомендовал себя как ведущее имя в аналитической отрасли. Вы можете использовать SAS для доступа к данным в различных форматах, управления ими и манипулирования ими, разделения и объединения наборов данных, а также выполнения 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 использовалась для написания Apache Spark, известной среды кластерных вычислений. Итак, если ваши задачи по обработке данных будут вращаться вокруг Spark, Scala — хороший вариант.

Тензорфлоу

TensorFlow — одна из ведущих библиотек для численных вычислений. Это платформа на основе машинного обучения, которая используется для работы с большими наборами данных. TensorFlow очень хорошо работает с распределенными вычислениями. В TensorFlow вы можете разбить свои графики на фрагменты и запускать их параллельно на разных процессорах и графических процессорах. Следовательно, это может помочь вам быстро обучить сложные и большие нейронные сети.

С#

Microsoft разработала C#, который стал одним из наиболее широко используемых языков программирования за последние два десятилетия. C# черпал вдохновение из Java и добавил в него современный подход для дальнейшего усовершенствования. Чтобы сделать науку о данных возможной с помощью C#, Microsoft открыла платформу Hadoop для Windows. Вы также можете использовать платформу ML.NET для создания кроссплатформенных приложений машинного обучения.

Руби

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

✔ Ядро iruby для Jupyter

✔ Клиент rserve для подключения к Rserve (двоичный сервер R)

✔ Менеджер рабочих процессов Jongleur для манипулирования данными

✔ Rb-gsl для доступа к научной библиотеке GNU

Языки программирования в действии

Прежде чем выбрать какой-либо конкретный язык науки о данных, вы должны рассмотреть свои требования к 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, предлагающих клиентам актуальные предложения.

Если вы занимаетесь интеллектуальным анализом данных в финансовой фирме, то R — правильный выбор, но если вы создаете приложения, предоставляющие клиентам доступ к их финансовым данным с нескольких устройств, Python более подходит. 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 находятся на подъеме. Если вы работаете в индустрии Интернета вещей и пишете код для шлюзов или периферийного оборудования, вам следует выбрать C и C++. Эти языки по своей природе являются низкоуровневыми, что делает их отличной технологией для программирования различных типов оборудования. Однако с такими комплектами, как Raspberry Pi, Python дает вам преимущество в сфере Интернета вещей.

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

Заключительные мысли

Как специалист по данным, вы должны выучить правильный язык программирования, чтобы построить успешную карьеру. Чтобы сделать это правильно, вам следует потратить некоторое время на то, чтобы подумать о том, чем вы увлечены и на чем хотите специализироваться. Если вы в настоящее время работаете, оцените, какой язык может предложить наибольшую ценность для приложений обработки данных в вашей организации. Продолжайте совершенствовать свои навыки программирования и старайтесь знать, 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 по различным языкам программирования, которые будут полезны специалистам по обработке данных. Существует программа по науке о данных, учебный курс по науке о данных или курс по науке о данных, которые помогают как в обучении, так и в сертификации тем, кто стремится повысить свою квалификацию. Чтобы попасть на самые популярные рынки труда, зарегистрируйтесь сегодня.