نیک آموز > وبلاگ > مهندسی داده > ۱۰ زبان محبوب مهندسان داده ۲۰۲۶

۱۰ زبان محبوب مهندسان داده ۲۰۲۶

نوشته شده توسط: تیم فنی نیک آموز

تاریخ انتشار: ۲۰ آبان ۱۴۰۰

آخرین بروزرسانی: 24 اسفند 1404

زمان مطالعه: 10 دقیقه

زبان‌ محبوب مهندسان داده در حوزه علم داده نقشی اساسی دارند. حوزه علم داده بر برنامه‌نویسی در تمام عملکردها، از سازماندهی مجموعه‌داده‌های خام گرفته تا طراحی پایگاه‌های داده و تنظیم دقیق الگوریتم‌های یادگیری ماشین، متکی است. زبان‌های برنامه‌نویسی زبان‌های رسمی هستند که مجموعه‌ای از دستورالعمل‌ها را تشکیل می‌دهند که به ماشین‌ها کمک می‌کنند تا انواع مختلفی از خروجی‌ها را تولید کنند.

زبان‌ محبوب مهندسان داده در برنامه‌های کامپیوتری برای پیاده‌سازی الگوریتم‌ها استفاده می‌شوند و کاربردهای متعددی دارند. مهارت‌های برنامه‌نویسی برای هر حوزه فناوری حیاتی است. چندین زبان برنامه‌نویسی برای علم داده نیز وجود دارد. مهندسان داده و سایر متخصصان داده باید به این زبان‌ها تسلط داشته باشند تا به‌طور مؤثر از این فناوری‌های پیشرفته استفاده کنند. R و Python زبان‌های برنامه‌نویسی محبوب و پایه‌ای در علم داده هستند، اما انتخاب زبان مناسب برای یادگیری بستگی به سطح تجربه، نقش یا اهداف پروژه شما دارد.

در این مقاله، ۱۰ زبان برنامه‌نویسی مهم را که مهندسان داده باید بدانند، فهرست می‌کنیم.

فهرست محتوایی

مقایسه برخی از زبان‌ محبوب مهندسان داده

زبان	کاربرد اصلی	مزیت
Python	تحلیل داده و یادگیری ماشین	کتابخانه‌های قدرتمند
SQL	مدیریت پایگاه داده	استاندارد در دیتابیس‌ها
R	تحلیل آماری	مناسب تحقیقات داده
Scala	پردازش کلان داده	سرعت بالا در Spark
JavaScript	مصورسازی داده	مناسب داشبوردهای وب

بهترین زبان های علم داده

پایتون: پایتون یکی از محبوب‌ترین زبان‌های برنامه‌نویسی در جهان است و یک زبان برنامه نویسی همه منظوره است که می تواند درهای جدیدی را نه تنها در علم داده، بلکه در توسعه وب و نرم افزار باز کند. این یک زبان برنامه نویسی منبع باز است، داده ها و توابع را با هم برای انعطاف پذیری و ترکیب بندی گروه بندی می کند. پایتون از ساختارهای داده های متعدد پشتیبانی می کند و از لحن ساده انگلیسی استفاده می کند و آن را به یک زبان برنامه نویسی عالی برای مبتدیان تبدیل می کند.

جاوا اسکریپت: جاوا اسکریپت یک زبان برنامه نویسی شی گرا مورد استفاده توسط افراد مختلف است. تعدادی از کتابخانه های جاوااسکریپت در دسترس هستند امروزه برای پوشش هر موضوع پیچیده ای ازآن ها استفاده می شود. این زبان همه کاره قادر است چندین کار را همزمان انجام دهد. جاوا اسکریپت همچنین در ساخت همه چیز از الکترونیک گرفته تا دسکتاپ و برنامه های کاربردی وب مفید است.

SQL: یادگیری SQL، یا هر زبان پرس و جوی ساختاریافته، برای ویرایش داده های ساختار یافته حیاتی است. مجموعه داده های در مقیاس بزرگ می توانند حاوی میلیون ها ردیف باشند که یافتن اطلاعات دقیق را دشوار می کند. SQL به عنوان یک زبان پرس و جو به کاربران اجازه می دهد تا مجموعه داده های عظیم را تنظیم، مکان یابی و بررسی کنند. به عنوان یک زبان خاص پایگاه داده است و کاربران با این زبان ارتباط خوبی دارند.

زبان‌ محبوب مهندسان داده

اسکالا: اسکالا در سال ۲۰۰۳ ایجاد شد و به عنوان یک زبان برنامه نویسی مدرن و زیبا در نظر گرفته می شود: در ابتدا برای رفع مشکلات جاوا طراحی شد. کاربردهای آن از برنامه نویسی تحت وب تا یادگیری ماشین را شامل می شود. در فرآیندهای تجاری مدرن، اسکالا از برنامه نویسی شی گرا و کاربردی پشتیبانی می کند.

جولیا: زبان تخصصی دیگری است که به طور خاص برای محاسبات و تحلیل عددی طراحی شده است. اگرچه جولیا هدفمند ساخته شده است، اما تطبیق پذیری را ارائه می دهد و از محاسبات موازی و توزیع شده پشتیبانی می کند و فوق العاده سریع است. ویژگی اصلی جولیا عملکرد سریع آن می‌باشد. از این رو، برای تجسم داده ها، تجزیه و تحلیل عددی، یادگیری عمیق یا محاسبات تعاملی عالی است.

R :R یک زبان برنامه نویسی سطح بالا است که توسط آماردانان ساخته شده است. این زبان و نرم افزار منبع باز در ابتدا برای محاسبات آماری و گرافیک ساخته شد. کاربردهای متعددی در علم داده و همچنین چندین کتابخانه مفید دارد. R همچنین برای کاوش مجموعه داده ها و انجام تجزیه و تحلیل موردی مفید است.

C++ & C: یادگیری C و C++ قابلیت های عالی برای ساخت ابزارهای آماری و داده ای را ارائه می دهد. این زبان ها می توانند به خوبی در پایتون ترجمه شوند تا برنامه های کاربردی مبتنی بر عملکرد را ارتقا دهند. وقتی صحبت از جمع‌آوری سریع داده‌ها می‌شود، به طرز شگفت‌آوری مفید است. این زبان های برنامه نویسی را می توان در ابزارهای بسیار کاربردی قرار داد و امکان تنظیم دقیق را فراهم کرد.

متلب: متلب به عنوان یک زبان برنامه نویسی مختص محاسبات ریاضی و آماری است. ابزارهای داخلی برای تجسم های پویا ارائه می دهد و همچنین جعبه ابزار یادگیری عمیقی را ارائه می دهد که به خوبی انتقال می یابد. عمدتا به کاربران اجازه می دهد تا فرآیندهای چالش برانگیز ریاضی را آسان کنند. متلب گرافیک های داخلی را برای نقاط طرح و تجسم های سفارشی فراهم می کند.

SAS :SAS یک مجموعه نرم افزاری است که معمولاً برای انجام مدل سازی آماری برای رشته هایی مانند مدیریت داده ها، هوش تجاری، تجزیه و تحلیل چند متغیره و تجزیه و تحلیل پیش بینی استفاده می شود. این زبان خود را به عنوان بهترین در صنعت تجزیه و تحلیل تثبیت کرده است. کاربران می توانند از SAS برای دسترسی به داده ها در قالب های مختلف و همچنین مدیریت و دستکاری آن ها استفاده کنند.

TensorFlow: یکی از کتابخانه های پیشرو در محاسبات عددی است. این یک چارچوب مبتنی بر ML دارد که برای مقابله با مجموعه داده های عظیم استفاده می شود. TensorFlow با محاسبات توزیع شده بسیار خوب کار می کند. کاربران می توانند نمودار را به قطعات تقسیم کرده و آنها را در GPU ها و CPU های موازی اجرا کنند.

اکسل:

یادگیری اکسل یک مزیت بزرگ برای مهندسان داده لحاظ می‌شود ویادگیری آن تقریباً مانند یادگیری زبان های برنامه نویسی تا حدودی زمانبر است. جداول محوری برای تجزیه و تحلیل سریع داده‌ها، و ابزارهای اساسی برای برنامه‌های کاربردی علم داده سطح بالا مانند یادگیری ماشین و علم داده استفاده می‌شود.اکسل به اندازه کافی برای مدیریت داده‌های ساختاریافته قدرتمند است. یادگیری اکسل یک نقطه شروع عالی برای پرش به تجارت و تجزیه و تحلیل داده است.

زمان استفاده از اکسل در علم داده

اگر مبتدی هستید و برای زبان های برنامه نویسی کامل آماده نیستید، سعی کنید مهارت های اکسل خود را ارتقا دهید. اکسل برای کار بر روی تجزیه و تحلیل تجاری نسبتاً سریع است.

نکته آخر

زبان‌ محبوب مهندسان داده Python، R و SQL اگر به یادگیری در حوزه علم داده علاقه دارید، یک شروع عالی برای شما خواهد بود.با این حال، در نهایت، “بهترین زبان برنامه نویسی” وجود ندارد و این شما هستید که با کارهایی که انجام می‌دهید بهترین زبان را مشخص می‌کنید

سوالات متداول زبان محبوب مهندسان داده

۱. چرا Python محبوب‌ترین زبان برای مهندسی داده در سال ۲۰۲۶ است؟

Python به دلیل سینتکس ساده و خوانا، کتابخانه‌های قدرتمند (مانند Pandas, NumPy, Scikit-learn)، پشتیبانی قوی از هوش مصنوعی و یادگیری ماشین، و جامعه‌ی توسعه‌دهنده‌ی بزرگ، انتخاب اول بسیاری از مهندسان داده است. این زبان امکان پردازش داده‌های حجیم، اتوماسیون وظایف تکراری و ساخت مدل‌های پیشرفته را فراهم می‌کند.

۲. چه کتابخانه‌هایی در Python برای مهندسی داده ضروری هستند؟

Pandas: برای دستکاری و تحلیل داده‌های جدولی.
NumPy: برای محاسبات عددی و آرایه‌ها.
Scikit-learn: برای یادگیری ماشین و الگوریتم‌های پیش‌بینی.
Matplotlib & Seaborn: برای مصورسازی داده‌ها.
Spark (PySpark): برای پردازش داده‌های توزیع‌شده و Big Data.
SQLAlchemy: برای کار با پایگاه‌های داده رابطه‌ای.

۳. کاربرد SQL در مهندسی داده چیست؟

SQL (Structured Query Language) زبان استاندارد برای مدیریت و کوئری گرفتن از پایگاه‌های داده رابطه‌ای است. مهندسان داده از SQL برای استخراج، تبدیل و بارگذاری (ETL) داده‌ها، تحلیل داده‌ها، و ایجاد گزارش‌های دقیق از منابع داده مختلف استفاده می‌کنند. در واقع، SQL ستون فقرات دسترسی به داده‌ها در بسیاری از سازمان‌هاست.

۴. تفاوت بین مهندسی داده (Data Engineering) و علم داده (Data Science) چیست؟

مهندسی داده: تمرکز بر ساخت و نگهداری زیرساخت‌ها و سیستم‌های جمع‌آوری، ذخیره‌سازی، پردازش و انتقال داده‌ها دارد. آن‌ها اطمینان حاصل می‌کنند که داده‌ها تمیز، در دسترس و قابل استفاده برای تحلیلگران و دانشمندان داده باشند.
علم داده: تمرکز بر تحلیل داده‌ها، استخراج بینش، ساخت مدل‌های پیش‌بینی و یادگیری ماشین، و ارائه‌ی راهکار برای مسائل کسب‌وکار است. دانشمندان داده از داده‌هایی که توسط مهندسان داده آماده شده، استفاده می‌کنند.

۵. چرا Spark در پروژه‌های Big Data بسیار محبوب است؟

Apache Spark یک موتور پردازش داده‌ی توزیع‌شده است که امکان پردازش داده‌های حجیم را با سرعت بالا فراهم می‌کند. Spark نسبت به MapReduce (که در Hadoop استفاده می‌شد) سریع‌تر است و از پردازش دسته‌ای (Batch Processing) و آنی (Stream Processing) پشتیبانی می‌کند. PySpark (رابط Python برای Spark) امکان استفاده از Python را در این محیط فراهم می‌آورد.

۶. زبان Scala چه جایگاهی در مهندسی داده دارد؟

Scala یک زبان برنامه‌نویسی چند-پارادایمی است که روی JVM اجرا می‌شود. این زبان به دلیل عملکرد بالا، پشتیبانی از برنامه‌نویسی تابعی، و سازگاری عالی با Spark، گزینه‌ی محبوبی برای ساخت pipelineهای پردازش داده‌های بزرگ و پیچیده است. بسیاری از کتابخانه‌ها و فریم‌ورک‌های Big Data با Scala نوشته شده‌اند.

۷. Java در مهندسی داده چه کاربردی دارد؟

Java همچنان یک زبان کلیدی در اکوسیستم Big Data است، مخصوصاً در فریم‌ورک‌های قدیمی‌تر و پایدار مانند Hadoop، Kafka، Flink و Elasticsearch. بسیاری از سیستم‌های زیرساختی Big Data با Java نوشته شده‌اند و مهندسان داده که با این ابزارها کار می‌کنند، به دانش Java نیاز دارند.

۸. مهندسان داده چطور از Python برای اتوماسیون استفاده می‌کنند؟

Python با کتابخانه‌هایی مانند os, shutil, croniter و اسکریپت‌نویسی ساده، ابزار قدرتمندی برای اتوماسیون وظایفی چون:

انتقال فایل‌ها بین سرورها
زمان‌بندی اجرای کدها (مثلاً با استفاده از Airflow)
پاکسازی خودکار دیسک یا فایل‌های لاگ
مانیتورینگ سیستم‌ها
اجرای ETLهای ساده

۹. کدام زبان برای یادگیری اولین بار توسط یک مهندس داده تازه‌کار توصیه می‌شود؟

Python به شدت توصیه می‌شود. سینتکس ساده‌تر، منحنی یادگیری ملایم‌تر، و کاربرد گسترده در تمام جنبه‌های مهندسی و علم داده، آن را به بهترین نقطه شروع تبدیل می‌کند. پس از تسلط بر Python، یادگیری SQL و سپس Spark (PySpark) مراحل منطقی بعدی خواهند بود.

۱۰. در سال ۲۰۲۶، چه زبان‌ها یا ابزارهای جدیدی در مهندسی داده در حال ظهور هستند؟

علاوه بر موارد ذکر شده، زبان‌هایی مانند Julia (به دلیل سرعت بالا در محاسبات علمی)، ابزارهایی برای مدیریت داده‌های مدرن (Data Mesh, Data Fabric)، و استفاده‌ی بیشتر از زبان‌های DSL (Domain Specific Language) برای کارهای خاص، رو به رشد هستند. همچنین، ابزارهای مبتنی بر Rust برای عملکرد بالاتر در سطح سیستم نیز مورد توجه قرار گرفته‌اند.

💡 مطالعه‌های تکمیلی برای درک بهتر موضوع: