25 подписчиков

8 языков программирования для Data Science, которые будут востребованы 2023 году

28 июля 202328 июл 2023

158

6 мин

Оглавление

Имеете опыт работы в BIM и мечтаете работать программистом?
Запись на курс Разработчик .NET
Обучение начинается с 10.08.23, не пропусти!

Вы интересуетесь Data Science? Этот пост поможет вам начать или продвинуть свою карьеру в области обработки данных.

Вы узнаете о самых популярных языках программирования, которые специалисты по обработке данных используют для очистки, анализа, визуализации и моделирования.

Python является самым популярным языком для анализа данных, машинного обучения и задач автоматизации благодаря своей простоте, обширной библиотеке инструментов. Таких как NumPy и Pandas, интеграции с Jupyter Notebook, которая позволяет легко экспериментировать и визуализировать, что делает его идеальным языком для начинающих.

Если вы только начинаете свою карьеру в области обработки данных, настоятельно рекомендуем начать с Python и его самых популярных библиотек для обработки данных, таких как NumPy, Pandas, Matplotlib и Scikit-Learn. Изучение Python вместе с этими библиотеками даст вам прочную основу для эффективного выполнения задач без лишних головных болей, что настроит вас на успех по мере продвижения в области Data Science.

Изучение SQL имеет решающее значение для любого, кто работает с данными. Вы будете использовать его для извлечения и анализа информации из баз данных SQL, и это фундаментальный навык для специалистов по обработке данных. Понимая SQL, вы можете взаимодействовать с системами управления реляционными базами данных, такими как MySQL, SQL Server и PostgreSQL, для эффективного извлечения, организации и изменения данных.

Основы SQL включают в себя возможность выбирать определенные данные с помощью, вставлять новые, обновлять существующи и удалять устаревшие или недействительные данные с помощью инструкции DELETE.

Bash/Shell - нетрадиционные языки программирования, это бесценные инструменты для работы с данными. Сценарии Bash позволяют вам объединять команд автоматизации повторяющихся или сложных задач с данными, которые было бы утомительно выполнять вручную.

Скрипты Bash можно использовать для манипулирования текстовыми файлами путем поиска, фильтрации и упорядочивания данных. Они могут автоматизировать конвейеры ETL для извлечения данных, преобразования их и загрузки в базы. Bash также позволяет выполнять вычисления, разбиения, объединения и другие операции с файлами данных из командной строки и взаимодействовать с базами данных с помощью SQL-запросов и команд.

Rust - перспективный язык для обработки данных благодаря своей высокой производительности, безопасности памяти и функциям параллелизма. Однако Rust все еще является относительно новым для приложений обработки данных и имеет некоторые недостатки по сравнению с Python.

Будучи более молодым языком, Rust имеет гораздо меньше библиотек для задач обработки данных, чем Python. Экосистема библиотек машинного обучения и анализа данных в Rust все еще нуждается в доработке, а это означает, что большинство кодовых баз должны быть написаны с нуля.

Однако сильные стороны Rust, такие как производительность, память и потокобезопасность, делают его подходящим для создания эффективных и надежных серверных частей для систем обработки данных. Rust хорошо подходит для низкоуровневой оптимизации кода и распараллеливания, необходимых в некоторых конвейерах передачи данных.

Java - язык программирования, специально созданный для научных и высокопроизводительных численных вычислений. Одной из его уникальных особенностей является возможность оптимизации кода в процессе компиляции, что позволяет ему работать так же хорошо или даже лучше, чем язык программирования С++. Кроме того, синтаксис Java вдохновлен популярными языками программирования, такими как MATLAB, Python и R, что облегчает изучение данных специалистам, уже знакомым с этими языками.

Java работает с открытым исходным кодом и имеет растущее сообщество разработчиков и специалистов по обработке данных, которые вносят свой вклад в ее постоянное совершенствование. В целом, Java обеспечивает отличный баланс производительности, гибкости и быстродействия, что делает ее ценным инструментом для специалистов по обработке данных, особенно тех, кто работает над проблемами с ограниченной производительностью.

R - популярный язык программирования, который широко используется для обработки данных и статистических вычислений. Он хорошо подходит для работы с данными, поскольку обладает широким спектром встроенных функций и библиотек для манипулирования данными, визуализации и анализа. Эти функции и библиотеки позволяют пользователям выполнять различные задачи, такие как импорт и очистка данных, изучение наборо и построение статистических моделей.

R также известен своими мощными графическими возможностями. Язык включает в себя множество инструментов для создания высококачественных графиков и визуализаций, которые необходимы для исследования данных и обмена ими.

C++ - высокопроизводительный язык программирования, который широко используется для создания высокопроизводительных сложных приложений машинного обучения. Хотя он не так широко используется в науке о данных, как некоторые другие языки, такие как Python и R, C++ обладает рядом особенностей, которые делают его отличным выбором для определенных типов задач в области науки о данных.

Одним из ключевых преимуществ C++ является его скорость. C++ - это компилируемый язык, что означает, код переводится в машинный код перед его выполнением. Это может привести к более быстрому времени выполнения, чем интерпретируемые языки, такие как Python и R.

Еще одним преимуществом C++ является его способность обрабатывать большие наборы данных. C++ обладает низкоуровневыми возможностями управления памятью, что означает, он может эффективно работать с очень большими наборами данных, не сталкиваясь с проблемами памяти, которые могут замедлить работу других языков.

Если вы ищете язык программирования, который был бы более чистым и менее многословным, чем Java, то Scala может стать для вас отличным вариантом. Это универсальный и гибкийязык, который сочетает в себе объектно-ориентированную и функциональную парадигмы программирования.

Одним из главных преимуществ Scala для data science является ее способность легко интегрироваться с платформами обработки больших данных, такими как Apache Spark. Это связано с тем, что Scala работает на тех же JVM, что и эти фреймворки, что делает ее отличным выбором для распределенных проектов с большими данными и конвейеров передачи данных.

Если вы стремитесь к карьере в области разработки данных или управления базами данных, изучение Scala поможет вам преуспеть в вашей карьере. Однако, как специалисту по обработке данных, вам нет необходимости приобретать знания на этом языке.

В заключение, если вы интересуетесь наукой о данных, изучение одного или нескольких из этих восьми языков программирования может помочь начать или продвинуть вашу карьеру в этой области. Каждый язык предлагает свой собственный уникальный набор преимуществ и недостатков, в зависимости от конкретной задачи в области обработки данных, которую вы пытаетесь выполнить.

_______________________________________________________________

ЦИФРОВОЙ МАРКЕТИНГ И ОРГАНИЗАЦИЯ МЕРОПРИЯТИЙ ДЛЯ ПРОИЗВОДИТЕЛЕЙ

«BGM-Group»

ЭФФЕКТИВНОЕ ПРОДВИЖЕНИЕ ПРОДУКЦИИ

_________________________________________________________________

Когда дело доходит до языков программирования для науки о данных, Python является популярным выбором благодаря своим удобным функциям, универсальности и сильной поддержке сообщества. Другие языки, такие как R и Java, также являются отличными вариантами, предлагая отличную поддержку статистических вычислений, визуализации данных и машинного обучения. C++ и Rust рекомендуются тем, кто нуждается в высокой производительности и возможностях управления памятью. Сценарии Bash полезны для автоматизации и конвейеров передачи данных. Наконец, важно выучить SQL, поскольку это обязательный язык для любой технической работы.