هوش تجاری

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.

مجموعه

هوش تجاری

این پست بخشی از مجموعه هوش تجاری در کار و کسب است. ترتیب زیر را در این حوزه پیشنهاد می‌کنیم.

  1. بررسی تفاوت‌های میان داده، اطلاعات و دانش در یک نگاه
  2. وقتی از هوش تجاری صحبت می‌کنیم، از چه حرف می‌زنیم؟
  3. تبدیل داده به اطلاعات با هوش تجاری
  4. تجزیه و تحلیل داده (Data Analytics) چیست و چگونه انجام می‌شود؟
  5. کلان داده (Big Data) چیست؟
  6. تجزیه و تحلیل کلان داده (Big Data) چیست و چگونه انجام می‌شود؟
  7. مقایسه مفاهیم تحلیل داده، علوم داده و کلان داده (Big Data)
  8. حاکمیت داده (Data Governance) چیست و چه اهمیتی دارد؟
  9. هوش تجاری (BI) چیست و چه تفاوتی با آنالیز تجاری (BA) دارد؟
  10. آنچه باید درباره‌ هوش تجاری بدانیم
  11. هوش تجاری (BI) چطور می‌تواند به کسب و کار شما کمک کند؟
  12. معرفی ۵ کتاب برتر درباره هوش تجاری
  13. ۷ کلید برای یک استراتژی موفقیت آمیز در زمینه هوش تجاری
  14. ۹ راه عدم موفقیت هوش تجاری
  15. تجسم داده (Data Visualization) چیست و چرا اهمیت دارد؟
  16. تمیزسازی داده (Data cleaning) به چه معناست و چه اهمیتی دارد؟
  17. ۱۰ تکنیک اساسی تجسم داده در ایجاد گزارش‌های هوش تجاری
  18. معرفی ۱۳ روش متداول تجسم داده‌ها
  19. تفاوت داشبورد و گزارش چیست؟
  20. ۱۰ اصل طراحی داشبورد هوش تجاری
  21. ۱۳ مثال عملی از تحلیل داده با هوش تجاری
  22. کاربرد هوش تجاری در صنایع مختلف
  23. معرفی نرم افزارهای مختلف هوش تجاری
  24. پاور بی آی (Power BI) چیست و در هوش تجاری چه کاربردی دارد؟
  25. راهنمای کامل پاور بی آی (Power BI)
  26. ویژگی‌های نرم افزار Power BI
  27. تفاوت پاور بی آی و اکسل
  28. معرفی انواع نمودارها در نرم افزار پاور بی آی (Power BI)
  29. راهنمای کامل معماری نرم افزار پاور بی آی (Power BI)
  30. راهنمای انتخاب ابزار مناسب بین پاور بی آی و اکسل
  31. آموزش توابع زبان DAX در هوش تجاری با پاور بی آی (Power BI)
  32. معرفی نرم‌افزار Tableau، کاربردها و محصولات آن
  33. هر آنچه که لازم است درباره نرم‌افزار QlikView بدانید
  34. تفاوت زبان M و DAX در نرم افزار Power BI
  35. مقایسه ابزار Power BI و Tableau در هوش تجاری
  36. آموزش Power BI Report Server
  37. آموزش نصب و راه اندازی Power BI Report Server
  38. AIOps چیست و چه ساختاری دارد؟
  39. مسیر شغلی در هوش تجاری
  40. مهندسی داده چیست؟
  41. تحلیلگر داده (Data Analyst) کیست و چه کاری انجام می‌دهد؟
  42. تحلیل‌گر هوش تجاری کیست و چگونه می‌توان به یک تحلیل‌گر هوش تجاری تبدیل شد؟
  43. معرفی مهم‌ترین مدارک و گواهینامه‌های مورد نیاز تحلیل‌گر داده
  44. مهمترین تکنیک‌های هوش تجاری
  45. پیاده سازی هوش تجاری در سازمان‌ها
  46. نقشه راه پیاده سازی موفق استراتژی هوش تجاری در سازمان
  47. معرفی ۵ کاربرد ارزشمند هوش تجاری در سازمان‌ها
  48. داده کاوی چیست و چه تکنیک‌هایی دارد؟
  49. همه‌چیز درباره علم داده و نحوه استفاده از آن
  50. معرفی برترین ابزار برای داده‌کاوی
  51. دانشمند داده کیست و چه نقشی در کسب و کار دارد؟
  52. معرفی برترین زبان‌های برنامه‌نویسی علم داده
  53. تفاوت‌های اصلی در نقش‌های مهندس داده و دانشمند داده
  54. زبان برنامه‌نویسی پایتون چیست و چرا باید آن را یاد بگیرید؟
  55. یادگیری ماشین چیست؟
  56. SSRS چیست و چه کاربردی در مدیریت داده‌ها دارد؟
  57. SSAS چیست و چه کاربردهایی دارد؟
  58. بهترین زبان‌ها برای یادگیری ماشین (Machine Learning) کدام هستند؟
  59. نقش‌ها و مسئولیت‌های کلیدی در یک تیم هوش تجاری چیست؟
  60. تفاوت زبان پایتون (Python) و R در چیست؟
  61. کاربرد KPI در داشبوردهای هوش تجاری
  62. زبان برنامه نویسی R چیست؟
  63. بررسی تفاوت‌های میان داده‌کاوی و یادگیری ماشین در علم داده
  64. مروری بر نحوه یادگیری زبان R
  65. چگونه می‌توان یک داشبورد فروش ایجاد کرد؟
  66. معرفی برترین ابزارهای علم داده
  67. پایگاه داده چیست و چه اجزایی دارد؟
  68. انبار داده چیست؟
  69. مفاهیم، معماری و اجزای انبار داده
  70. دانشمند داده چه تفاوتی با تحلیل‌گر داده دارد؟
  71. فرایند ETL در ایجاد انبار داده چیست؟
  72. مدل‌سازی داده چیست؟
  73. دریاچه داده (Data Lake) چیست و چه ساختاری دارد؟
  74. بهترین شیوه‌های طراحی پایگاه داده (Database design)
  75. نرمال‌سازی داده چیست و چگونه انجام می‌شود؟
  76. سیستم‌های پشتیبانی تصمیم‌گیری چیست و چه کاربردهایی دارد؟
  77. بازار داده (Data Mart) چیست و چه تفاوتی با انبار داده دارد؟
  78. تحلیل‌های پیش‌بینی کننده چیست و چگونه انجام می‌شود؟
  79. علم تصمیم‌گیری چیست و چگونه می‌توانیم تصمیمات داده‌محور بگیریم؟
  80. تصمیم‌گیری مبتنی بر داده چیست و چه تاثیری در موفقیت کسب و کار دارد؟
  81. کاربرد تحلیل داده در بانکداری و شرکت‌های خدمات مالی

نوشته های مشابه

دیدگاهتان را بنویسید

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد. بخش‌های موردنیاز علامت‌گذاری شده‌اند *

بستن