۱۰زبان محبوب مهندسان داده در سال ۲۰۲۱

مقدمه

حوزه علم داده بر برنامه‌نویسی در تمام عملکردها وسازماندهی مجموعه‌ داده خام گرفته تا طراحی پایگاه‌های داده تا 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. این زبان ها در برنامه های کامپیوتری برای پیاده سازی الگوریتم ها استفاده می شوند و کاربردهای متعددی دارند. مهارت های برنامه نویسی برای هر حوزه فناوری حیاتی است. چندین زبان برنامه نویسی برای علم داده نیز وجود دارد. مهندسان داده و سایر متخصصان داده باید به این زبان ها تسلط داشته باشند تا به طور موثر از این فناوری های پیشرفته استفاده کنند. R و Python زبان های برنامه نویسی محبوب و پایه ای در علم داده هستند، اما انتخاب زبان مناسب برای یادگیری بستگی به سطح تجربه، نقش ویا اهداف پروژه شما دارد. در این مقاله، ۱۰ زبان برنامه نویسی مهم را که مهندسان داده باید بدانند، فهرست می کنیم.

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.
• 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

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