Sáu ngôn ngữ lập trình quan trọng cho khoa học và phân tích dữ liệu

Khoa học dữ liệu cung cấp một phương pháp khoa học mới, theo đó các công ty có thể chuyển đổi một lượng lớn dữ liệu có sẵn dưới nhiều hình thức khác nhau thành thông tin hữu ích và có thể sử dụng được. Vì lý do này, vai trò của các nhà khoa học dữ liệu đã trở nên quan trọng hơn. Họ nên có kiến ​​thức về việc áp dụng các thuật toán thống kê và hiểu các tập dữ liệu lớn. Các thuật toán thống kê này được thực hiện bằng nhiều ngôn ngữ lập trình nổi tiếng. -Below là sáu ngôn ngữ lập trình tốt nhất để phân tích khoa học dữ liệu.

— Python

Trong bảng xếp hạng các công cụ khoa học dữ liệu tốt nhất, Python đứng đầu. Ngôn ngữ này là nội dung chính của các tác vụ phổ biến liên quan đến lập trình, chẳng hạn như phát triển các ứng dụng web hoặc máy tính để bàn.

Sử dụng Python, bạn có thể truy cập một loạt các thư viện phân tích dữ liệu. Sử dụng các gói Python để xử lý dữ liệu dưới dạng các mô-đun NumPy và SciPy phổ biến. Hai mô-đun này cho phép bạn thực hiện các tác vụ phân tích dữ liệu cơ bản, sẽ thực hiện xử lý kỹ thuật số trên các mảng và ma trận đa chiều, cũng như thực hiện các tính toán tín hiệu và hình ảnh. Có nhiều thư viện Python khác có thể đơn giản hóa phân tích dữ liệu, chẳng hạn như Bộ công cụ ngôn ngữ tự nhiên, có thể phân tích và đếm ngôn ngữ tự nhiên.

Thư viện Python vô tận dành riêng cho khoa học dữ liệu làm cho Python trở thành dữ liệu tiên quyết cho người mới bắt đầu và các chuyên gia Các nhà khoa học. Chương trình R

Ross Ihaka và Robert Gentman lần đầu tiên giới thiệu ngôn ngữ R để thiết kế các chương trình nhằm cải thiện phân tích dữ liệu, dữ liệu thống kê và tính toán trực quan trên các tập dữ liệu lớn và làm cho chúng thân thiện hơn với người dùng. Ngôn ngữ nền tảng mạnh mẽ trong việc thống kê và hiển thị dữ liệu đã sớm khiến nó trở nên phổ biến trong phân tích dữ liệu kinh doanh và hầu hết các nhà khoa học dữ liệu lựa chọn. Đối với người mới bắt đầu, R có một phương pháp làm việc khá đơn giản, tài liệu phong phú và nhiều chức năng giúp đơn giản hóa quy trình phân tích dữ liệu phức tạp của lập trình viên.

Matlab — Matlab được hợp tác phát triển bởi những người sáng lập Jack Little, Moler và Steve Bangert, MathWorks. Ngôn ngữ kết hợp các chức năng tính toán, trực quan hóa và lập trình trong một ứng dụng.

Điều này làm cho Matlab trở thành một công cụ hữu ích để phân tích, duyệt và hiển thị dữ liệu mà không cần các thư viện hoặc mô-đun bên ngoài. Trên thực tế, Matlab là công cụ phân tích dữ liệu chính trong giới học thuật trong nhiều thập kỷ.

Java

Java là một trong những ngôn ngữ lâu đời nhất và được sử dụng rộng rãi nhất trên thế giới. Java được thiết kế đặc biệt cho các nhà khoa học dữ liệu trong tương lai. Đôi khi, công ty sẽ yêu cầu bạn tiến hành nghiên cứu dữ liệu dựa trên các nguồn dữ liệu trong cơ sở hạ tầng hiện có. Điều này có nghĩa là mô hình thống kê của bạn nên được viết bằng ngôn ngữ Java để đạt được mức độ tương tác cao.

Các khung như Apache Spark, Hadoop và Hive đang ngày càng trở nên phổ biến hơn trong môi trường kinh doanh, khiến Java trở thành một trong những ngôn ngữ cần thiết cho các nhà khoa học dữ liệu. — Julia

Đây là ngôn ngữ lập trình được phát triển từ một ứng dụng nền tảng khoa học dữ liệu chuyên dụng. Ngôn ngữ được định hướng theo hướng máy tính khoa học, khai thác dữ liệu, học máy và tính toán song song.

Julia nhanh chóng trở thành một trong những ngôn ngữ có thể chạy ” siêu nhanh ” trên các tập dữ liệu khổng lồ. Họ sửa các lỗi phổ biến mà các ngôn ngữ lập trình khác không được thiết kế riêng cho khoa học dữ liệu.

Scala

Khi các nhà phát triển cập nhật chức năng Spark (một công cụ xử lý dữ liệu được viết hoàn toàn bằng Scala), Scala sau đó xuất hiện trong lĩnh vực khoa học dữ liệu. Spark làm cho việc thu thập dữ liệu trực quan hơn. Sạch sẽ, xử lý dữ liệu, ngoài ra, mã được viết bằng ngôn ngữ Scala thường có thể được thực thi nhanh hơn.

Điều này có nghĩa là bạn có thể phân tích lượng lớn dữ liệu nhanh hơn các ngôn ngữ khác. Ngoài ra, do cú pháp đơn giản và dễ bảo trì các tệp mã Scala lớn, việc viết mã Scala tương đối dễ dàng. Hiện tại, có nhiều khóa học Internet miễn phí để dạy bạn cách học ngôn ngữ, nhưng để có lộ trình học có trật tự và áp dụng ngôn ngữ trên vào lập trình Suy nghĩ, phân tích dữ liệu chuyên sâu, bạn có thể tham khảo một số khóa học đại học kỹ thuật. thông tin. Xem ở đây.

Hiền Mai (theo bản tin kỹ thuật)