Наука о данных привлекла много последователей, и об этом свидетельствует огромное количество регистраций на семинарах и семинарах по науке о данных , а также о том, чтобы не забывать о хакатонах данных. Специалист по обработке данных - одна из самых прибыльных рабочих мест в отрасли на сегодняшний день, и с огромным спросом требуются люди, которые обладают необходимыми навыками программирования и математической экспертизой.
Прежде чем получить опыт, начинающий специалист по данным должен уметь принять правильное решение о том, какой язык программирования он / она будет использовать для своей работы. Существует несколько языков программирования, которые можно использовать для написания кодов в зависимости от поставленной задачи. Вот список лучших языков программирования для расширенной аналитики, машинного обучения и науки о данных.
Питон
Python - это простой универсальный язык программирования с множеством парадигм, который опирается на огромное количество библиотек, помогающих пользователям выполнять различные задачи, включая автоматизацию, мультимедиа, графический интерфейс пользователя, базы данных, обработку текста и изображений. Python - это простой язык для изучения и работы, который предпочитают как студенты, так и рекрутеры. Python сочетает интерфейс с высокопроизводительными алгоритмами, написанными на Fortran или C, и стал ведущим языком программирования для открытых данных, широко используемым в веб-разработке, научных вычислениях, интеллектуальном анализе данных и других.
R
R - это язык с открытым исходным кодом и программная среда, широко используемая для статистических вычислений и графики. Многие рекрутеры требуют R в качестве основного требования в машинном обучении и науке о данных. R предлагает сильные навыки объектно-ориентированного программирования, которые дают ему преимущество перед другими языками программирования. R широко используется для создания графиков и других математических символов помимо создания массивов, фреймов данных, векторов и матриц. R служит альтернативой SAS и Matlab, популярность R может быть широко понята благодаря тому, что он стал любимым выбором для таких компаний, как Facebook и Google.
SQL
Язык структурированных запросов (SQL) используется для работы с большими базами данных и особенно полезен при обновлении, запросах и манипулировании базами данных. SQL используется для управления особенно большими базами данных и сокращает время обработки онлайн-запросов благодаря быстрому времени обработки. Эффективный ученый должен извлекать и извлекать много данных из базы данных, для этого знание SQL является обязательным. SQL - это простой язык программирования для изучения с простыми для понимания синтаксисами, такими как SELECT name ОТ пользователей, ГДЕ возраст> 30.
MATLAB
MATLAB - это язык числовых вычислений, разработанный и лицензированный компанией Mathworks, предназначенный для численных вычислений, аналогичных контексту Python. MATLAB, основанный на языках программирования C, C ++ и Java, является быстрым, стабильным и обеспечивает надежные алгоритмы для языка числовых вычислений, используемые всеми научными кругами и промышленностью. MATLAB считается подходящим языком для математиков и ученых, занимающихся такими сложными математическими задачами, как обработка изображений, матричная алгебра и обработка сигналов.
Scala
Scala (масштабируемый язык) - это универсальный язык программирования с открытым исходным кодом, имеющий одну из самых больших пользовательских баз. Scala - это идеальный выбор языка для программистов, работающих с большими объемами данных, поскольку он предлагает полную поддержку функционального программирования и мощную систему статических типов. Пользователи могут использовать Scala совместно со Spark, что делает Scala идеальным языком программирования при работе с большими объемами данных. Scala поддерживает как ООП, так и функциональное программирование и может использоваться для написания веб-приложений.
Юлия
Julia - высокоуровневый динамический язык программирования, разработанный специально для вычислений и численного анализа. Юлия способна к программированию общего назначения и стала идеальным выбором для работы со сложными проектами, содержащими большие объемы данных. Для программистов, которым нравится синтаксис Python, работающий с огромными объемами данных, Julia - следующий язык программирования, который они хотели бы выучить.
Пейзаж науки о данных быстро развивается, поскольку компании узнают, насколько важны для них данные, а требования к ученым продолжают расти. Адептские навыки и знания языков науки данных не только поднимут карьеру пользователя науки данных на новый уровень, но и станут бумом для организаций, которые стремятся реализовать проекты в области науки данных. Мы надеемся, что этот убедительный список помог бы ученым и энтузиастам данных!