Лучшие языки программирования для науки о данных в 2020 году

Какой язык программирования выбрать, чтобы начать свой путь в области науки о данных?

“Единственный способ выучить новый язык программирования - это писать на нем программы”.

• Деннис Ричи

Язык программирования - это суперсила любого разработчика. Время от времени появляется новый язык программирования или обновление существующего языка, который пытается обеспечить более быстрые и оптимизированные результаты. Разработчики часто сталкиваются с большим разнообразием языков программирования, решая, какой из них выбрать для своего следующего проекта.

Все языки программирования не похожи друг на друга, и во многих случаях то, что подходит для одного проекта или требования, может не подойти для другого. Data Science - одна из таких модных областей, где спрос на эффективность и высокопроизводительные результаты стремительно растет. В этой статье мы рассмотрим несколько лучших языков программирования.

Что нужно учитывать при выборе лучшего языка программирования для вашей карьеры в области Data Science

Прежде чем перейти к разделу о лучших языках программирования для Data Science, ниже перечислены некоторые вопросы, которые вы должны задать себе:

● Какая именно задача стоит перед вами?

● Каким образом Data Science может помочь вам в ее решении?

● Насколько хорошо вы владеете языками программирования, которые вы уже знаете?

● Готовы ли вы поднять свои знания на новый уровень?

● В каких масштабах ваша организация использует Data Science?

● Заинтересованы ли вы в изучении передовых методов Data Science?

Лучшие языки программирования для Data Science в 2020 году

Теперь, когда вы ответили на поставленные выше вопросы, давайте перейдем к следующему разделу. Далее мы хотели бы обратить ваше внимание на некоторые из наиболее используемых языков программирования для Data Science. Возможно, вы уже знакомы с некоторыми из популярных языков программирования, в то время как некоторые из них могут быть для вас совершенно новыми.

1. Python

Python занимает важное место среди лучших инструментов для Data Science и часто является выбором для решения ряда задач в таких областях, как машинное обучение, глубокое обучение, искусственный интеллект и др. Он объектно-ориентирован, прост в использовании и чрезвычайно удобен для разработчиков благодаря высокой читаемости кода.

Обширная экосистема Python с богатыми библиотеками и реализациями для различных целей делает его по-настоящему многогранным вариантом. Среди других ключевых особенностей Python можно выделить следующие:

● Поддержка мощных библиотек Data Science, таких как Keras, Scikit-Learn, matplotlib, TensorFlow и др.

● Идеально подходит для решения таких задач, как сбор, анализ, моделирование и визуализация данных

● Поддерживает множество опций экспорта и обмена файлами

● Имеет сильное сообщество для получения поддержки

2. JavaScript

Мультипарадигмальный и событийно-ориентированный язык сценариев JavaScript является одним из лучших языков программирования для веб-разработки. С помощью JavaScript разработчики могут создавать насыщенные и интерактивные веб-страницы, и именно это свойство JavaScript делает его отличным выбором для создания красивых визуализаций.

Другие возможности использования JavaScript в Data Science включают управление асинхронными задачами и обработку данных в реальном времени. Вот несколько убедительных доводов в пользу JavaScript:

● Позволяет создавать визуализации для анализа данных

● Поддержка различных современных библиотек машинного обучения, таких как TensorFlow.js, Keras.js, ConvNetJs и др.

● Проще в изучении и использовании

3. Java

Язык программирования Java может показаться старым, но не позволяйте этому обмануть вас. Он давно используется некоторыми ведущими компаниями для безопасной корпоративной разработки в качестве предпочтительного стека разработки. Чтобы удовлетворить бум в области Data Science, Java предлагает такие инструменты, как Hadoop, Spark, Hive, Scala и Fink.

Виртуальные машины Java - популярный выбор разработчиков для написания кода для распределенных систем, анализа данных и машинного обучения в корпоративной среде. К другим ключевым преимуществам Java относятся:

● Предлагает несколько IDE для быстрой разработки приложений

● Используется для задач анализа данных, глубокого обучения, обработки естественного языка, добычи данных и многого другого

● Обеспечивает легкое масштабирование для создания сложных приложений с нуля

● Способность быстрее достигать результатов

4. R

R - это программная среда с открытым исходным кодом, предназначенная в первую очередь для обработки статистических и графических данных в Data Science. Анализ временных рядов, кластеризация, статистические тесты, линейное и нелинейное моделирование - вот лишь некоторые из множества возможностей статистических вычислений и анализа, предоставляемых R.

Сторонние интерфейсы, такие как RStudio и Jupyter, облегчают работу с R. R обеспечивает отличную расширяемость, часто позволяя другим языкам программирования изменять объекты данных в R без особых проблем, благодаря его сильной объектно-ориентированной природе. Ключевыми преимуществами языка программирования R являются:

● Предлагает эффективную работу с данными и дополнительные инструменты анализа данных

● Предоставляет множество возможностей для создания отличных графиков для анализа данных

● Позволяет расширять основные функции с помощью надежных пакетов, созданных сообществом

● Включает активное сообщество разработчиков.

5. C/C++

C - один из самых ранних языков программирования, и большинство новых языков используют C/C++ в качестве своей кодовой базы, одним из таких примеров является R. Работа с C/C++ требует глубокого понимания основ программирования.

Несмотря на то, что C/C++ относится к числу более сложных языков программирования для начинающих Data Science из-за своей низкоуровневой природы, он все чаще используется для создания инструментов, которые вы можете использовать для Data Science.

Возьмем, к примеру, TensorFlow, ядро которого написано на C++, а остальная часть - на Python. Но это еще не все, у языка C есть несколько сильных сторон, о которых мы расскажем ниже:

● Возможность получения более быстрых и оптимизированных результатов, когда базовые алгоритмы также написаны на C

● Сравнительно быстрее, чем другие языки программирования, благодаря своей эффективной природе.

Google Trends - Интерес к C/C++ с течением времени

Заключение

В этой статье мы рассмотрели некоторые из лучших языков программирования для Data Science. Каждый из этих языков имеет свои преимущества, часто предлагая лучшие и более быстрые результаты по сравнению с другими. Область Data Science чрезвычайно обширна и часто может требовать разного набора инструментов для различных задач.

Владение более чем одним языком программирования может гарантированно помочь вам преодолеть уникальные проблемы при работе с данными. Если вы начинающий специалист в области Data Scientist, вам следует начать с вышеупомянутых языков программирования, поскольку они являются наиболее востребованными в настоящее время.