معرفی برترین زبان‌های برنامه‌نویسی علم داده

علم داده بدون شک یک حوزه پویا در بازار فعلی بوده و از حیث تخصص بسیار گسترده است. هر ماه، پروژه‌های جدید علم داده وارد بازار می‌شوند. از این رو، دانشمندان داده باید خود را با استانداردهای در حال تغییر این صنعت، منطبق کنند. برای اینکه از همتایان خود جلوتر باشید، باید زبان برنامه‌نویسی علم داده را به مهارت‌های خود اضافه کنید. یادگیری حداقل یک زبان برنامه‌نویسی برای سرآمد شدن در حوزه علم داده مهم است.

زبان‌های برنامه‌نویسی برتر برای علم داده

برای سهولت در جستجو، لیستی از بهترین زبان‌های برنامه‌نویسی برای علم داده را تهیه کرده‌ایم که مطمئناً باعث پیشرفت شغلی شما می‌شوند. ترتیبی که ما در آن زبان‌ها را فهرست کرده‌ایم مطابق با محبوبیت هر زبان علم داده در میان دانشمندان داده است.

۱- پایتون (Python)

پایتون یکی از زبان‌های محبوب علم داده است. این زبان به عنوان بهترین زبان برنامه‌نویسی برای علم داده در نظر گرفته می‌شود زیرا منبع باز است، برای اهداف عمومی استفاده می‌شود و شیءگرا است. این زبان انعطاف‌پذیر کتابخانه‌های متعددی را ارائه می‌دهد، که باعث می‌‌شود برنامه‌نویسان بتوانند دستکاری، تجزیه و تحلیل داده‌ها و پردازش آن‌ها را آسان‌تر انجام دهند. علاوه بر این، انجمن پایتون بسیار بزرگ است. هر دانشمند یا توسعه‌دهنده داده می‌تواند درخواست یا سوال خود را در آن ارسال کند و راه‌حل‌های مربوطه را بیابد.

پایتون سریع‌تر از زبان R است زیرا کمتر از ۱۰۰۰ تکرار را ارائه می‌دهد و همین امر آن را به مناسب‌ترین زبان برای برنامه‌نویسان تبدیل می‌کند.

سطح دشواری: اگرچه این زبان برنامه‌نویسی علم داده قوی است، اما یادگیری و پیاده‌سازی آن نیز آسان تلقی می‌شود. حتی یک مبتدی می‌تواند یک الگوریتم پایتون را با سهولت کدگذاری کند، دلیل اصلی آن قابل خواندن بودن آن است.

وظایف علوم داده که می‌توان با کمک زبان پایتون انجام داد عبارت‌اند از:

• داده‌کاوی را انجام می‌دهد.
• الگوریتم‌های یادگیری ماشین (ML) را انجام می‌دهد.
• دارای کتابخانه‌های تعیین شده برای حفظ داده‌ها و همچنین پیش‌پردازش داده‌ها است.

۲- R

R یک زبان برنامه نویسی منبع باز و سطح بالا است که در درجه اول برای انجام محاسبات آماری توسط متخصصان آمار ساخته شده است. با این حال، این زبان انعطاف‌پذیر کتابخانه‌ها و برنامه‌های متعددی را نیز برای علم داده ارائه می‌دهد.

طی یک زمان کوتاه، R از همتایان خود پیشی گرفته است زیرا می‌تواند توابع زیادی را در برنامه‌های علم داده انجام دهد. R به دلیل ویژگی‌های منحصر به فرد خود با سایر زبان‌های علم داده تفاوت دارد. تقریباً ۷۰ درصد از داده‌کاوها از R استفاده می‌کنند. این مجموعه بسته‌های تخصصی قوی داشته و داده‌ها را به صورت نمودارها، گرافیک‌ها و … نمایش می‌دهد. این ویژگی برای مقالات و گزارش‌های تحقیقاتی ایده‌آل به نظر می‌رسد.

سطح دشواری: در مقایسه با پایتون، R شامل بیش از ۱۰۰۰ تکرار است. از این رو، یادگیری آن پیچیده است. با این حال، با پایه‌گذاری در الگوریتم‌های یادگیری ماشین، می‌توان R را خیلی راحت یاد گرفت. برای شروع، به تجربه محدودی در زمینه برنامه‌نویسی نیاز دارد.

وظایف علوم داده که می‌توان با کمک زبان R انجام داد عبارت‌اند از:

• تجسم داده را فراهم می‌کند.
• تجزیه و تحلیل داده را انجام می‌دهد.
• مشکلات آماری را از طریق یک مجموعه داده حل می‌کند.
• با استفاده از RStudio به راحتی به پایگاه داده متصل می‌شوید.
• آرایه‌های عظیم داده را تجزیه و تحلیل می‌کند.

۳- اسکالا (Scala)

اسکالا در ابتدا برای JVM (ماشین مجازی جاوا) ساخته شد و از این رو شاخه‌ای از جاوا است. این زبان برنامه‌نویسی برای علم داده بیشتر مواردی را که جاوا بر عهده دارد برطرف می‌کند. کاربردهای اسکالا از برنامه‌نویسی وب گرفته تا یادگیری ماشین متفاوت است. به اندازه کافی مقیاس‌پذیر و موثر است که بتواند از داده‌های کلان استفاده کند. بسیاری از چارچوب‌های علم داده با عملکرد بالا برای استفاده به طور خاص در اسکالا طراحی شده‌اند.

اسکالا، در ترکیب با Apache Spark، ابزاری بی‌بدیل ساخته است که می‌تواند با داده‌های بزرگ به طور موثر برخورد کند. این زبان برنامه‌نویسی برای علم داده بسیار مورد نیاز است.

سطح دشواری: یادگیری اسکالا به دلیل دارا بودن قابلیت OOP نسبتاً آسان است.

وظایف علوم داده که می‌توان با کمک زبان اسکالا انجام داد عبارت‌اند از:

• عملکرد در مجموعه داده‌های بالا را روان‌تر می‌کند.
• برای مقابله با حجم زیادی از داده‌ها ایده‌آل است.
• می‌تواند داده‌ها را به هر شکل تجسم کند.
• قادر به یادگیری فرایندهای موازی هنگام کار با آرایه‌های داده است.
• می‌تواند عملیات تکی را در حالت‌های مختلف انجام دهد.

۴- جولیا (Julia)

جولیا یک زبان برنامه‌نویسی علم داده خاص است که به طور هدفمند برای انجام تجزیه و تحلیل عددی و علوم محاسباتی توسعه یافته است. این زبان استثنایی در پرداختن به مفاهیم ریاضی مانند ماتریس‌ها و جبر خطی سریع عمل می‌کند.

جولیا در چند وقت اخیر به سرعت در حال محبوب شدن است. این فناوری هم با برنامه‌نویسی ساده برای اهداف عمومی و هم با تجزیه و تحلیل عددی پیچیده بسیار مناسب است. این زبان سریع‌ترین زبان اسکریپت‌نویسی در مقایسه با سایر زبان‌های موجود در لیست است زیرا در انجام برنامه‌نویسی وب در دو قسمت فرانت اند و بک اند کارآمد است.

سطح دشواری: گرچه اخیراً معرفی شده است، اما سهولت یادگیری جولیا مانند پایتون است.

وظایف علوم داده که می‌توان با کمک زبان جولیا انجام داد عبارت‌اند از:

• تجزیه و تحلیل ریسک برای سازمان‌های مالی را انجام می‌دهد.
• مسائل ریاضی را با سرعت زیاد حل می‌کند.
• برای انجام تجزیه و تحلیل داده‌ها در نظر گرفته شده است.
• با داده‌ها سریعتر از R و پایتون کار می‌کند.

۵- جاوا (Java)

کاربرد همه کاره جاوا را در برنامه‌های وب و دسکتاپ می‌توان مشاهده کرد. Hadoop، چارچوب پردازشی که با JVM اجرا می‌شود، پردازش داده‌ها و برنامه‌ها را مدیریت می‌کند. با توجه به این ویژگی، جاوا زبان اصلی برنامه‌نویسی برای فعالیت‌های علم داده محسوب می‌شود.

جاوا سریع کار می‌کند و حتی برای کاربردهای بزرگ‌تر نیز مقیاس‌پذیر است. این زبان به دلیل ابزارها و کتابخانه‌های خارق‌العاده‌ای که برای علم داده دارد، مشهور است. عمدتا به دلیل مقیاس‌پذیری جاوا، شرکت‌ها آن را نسبت به زبان‌های مشابه ترجیح می‌دهند. پس از راه‌اندازی یک پروژه، جاوا می‌تواند آن را بدون مصالحه زیاد مقیاس‌بندی کند.

سطح دشواری: یادگیری جاوا برای یک مبتدی نسبتاً آسان است زیرا یک زبان خواندنی است.

وظایف علوم داده که می‌توان با کمک زبان جاوا انجام داد عبارت‌اند از:

• برنامه‌های بزرگ یادگیری ماشین را می‌سازد.
• گزینه‌ای عاقلانه برای اینترنت و داد‌ه‌های کلان است.
• در کار با داده‌های حساس از امنیت کافی برخوردار خواهید بود.
• بهترین انتخاب برای الگوریتم‌های یادگیری ماشین است.