ТОП-10 языков программирования для Data Science в 2020 г
Языки программирования — это суперсила любого разработчика! Но время от времени происходит обновление существующих и появление новых, что приводит к путанице при выборе подходящего языка для реализации проекта.
Каждый из языков обладает своими особенностями, и тот, который с успехом работает в одном проекте, может совершенно не подходить для другого.
На сегодняшний день Data Science – одна из тех областей, в которой запрос на получение высокопроизводительных результатов растет быстрыми темпами.
Прежде, чем перейти к рассмотрению популярных языков программирования, ответьте на несколько вопросов:
- В чем точно заключается Ваша задача?
- Как Data Science может Вам помочь в этом?
- Насколько Вы компетентны в языках программирования, которыми уже владеете?
- Готовы ли Вы к продолжать обучение и углублять знания?
- В каком масштабе Ваша организация использует Data Science?
Итак, если Вы ответили на вопросы выше, тогда двигаемся дальше. Поговорим о наиболее часто используемых языках программирования для Data Science: с некоторыми Вы уже знакомы, однако другие могут оказаться совершенно новыми для Вас.
1. Python
Python занимает значимое место среди важнейших инструментов для Data Science и зачастую является лучшим выбором для решения задач в таких областях как машинное обучение (Machine Learning), глубокое обучение (Deep Learning), искусственный интеллект (Artificial Intelligence) и так далее. Он объектно-ориентированный, прост в использовании и удобен для разработчиков благодаря высокой читаемости кода.
Наличие богатых библиотек и возможность использования в различных ситуациях делает Python по-настоящему многофункциональным инструментом.
Особенности Python:
- Поддержка таких библиотек Data Science как Keras, Scikit-Learn, matplotlib, TensorFlow и т.д.
- Идеально подходит для сбора данных, анализа, моделирования и визуализации
- Поддержка большого количества параметров для экспорта и обмена файлами.
- Наличие сообщества для получения консультаций.
2. JavaScript
Мультипарадигмальный и событийно-ориентированный язык JavaScript — один из лучших языков для веб-программирования. С его помощью разработчики могут создавать насыщенные и интерактивные веб-страницы, что делает JavaScript прекрасным выбором при создании красивой визуализации.
Для Data Science используют другие варианты JavaScript, включая управление асинхронными задачами и обработку данных в реальном времени.
Особенности JavaScript:
- Возможность создания визуализации для анализа данных.
- Поддержка различных современных библиотек машинного обучения (Machine Learning): TensorFlow.js, Keras.js, и ConvNetJs
- Простота в изучении и использовании
3. Java
Язык программирования Java только выглядит устаревшим. Он давно используется некоторыми ведущими компаниями с целью безопасной разработки корпоративных приложений как наиболее предпочтительный вариант стека. Для снижения ажиотажа в сфере Data Science, Java предложила такие инструменты как Hadoop, Spark, Hive, Scala, и Fink.
Виртуальные машины Java – довольно частый выбор разработчиков для написания кода для распределенных систем, анализа данных и машинного обучения в корпоративной среде.
Особенности Java:
- Несколько IDE для быстрой разработки приложения.
- Применение для задач, связанных с анализом данных, глубоким обучением (Deep Learning), обработкой естественного языка (Natural Language Processing), поиском данных (data mining).
- Обеспечение простого масштабирования при построении сложных приложений с нуля.
- Возможность быстрого получения результатов.
4. R
R- это программная среда с открытым исходным кодом, предназначенная прежде всего для обработки статистической и графической сторон в Data Science. Анализ на основе временных рядов, создание кластеров, статистические тесты, линейное и нелинейное моделирование – это только некоторые варианты статистического вычисления и анализа, предоставляемые языком R. Он обеспечивает прекрасную расширяемость, позволяя другим программным языкам изменять объекты данных без особых трудностей благодаря своей сильной объектно-ориентированной природе.
Особенности R:
- Обеспечение эффективной обработки данных и дополнительных инструментов для анализа данных.
- Предоставление огромного количество опций для создания информативных графиков в процессе анализа данных.
- Возможность расширения основных функциональных возможностей с помощью надежных пакетов.
- Поддержка сообщества исполнителей.
5. C/C++
С — один из ранних языков программирования и большинство современных языков используют (например, язык программирования R) С/С++ как базу исходного кода. Работа с С/С++ требует глубокого понимания основных принципов программирования.
Несмотря на то, что это один из самых сложных языков программирования для начинающих в сфере Data Science из-за своей низкоуровневой природы, его все чаще используют для создания инструментов, которые могут быть использованы для обработки данных.
Особенности С/С++:
- Возможность получения более быстрых и лучше оптимизированных результатов, когда базовые алгоритмы также написаны на языке С.
- Он быстрее в сравнении с другими языками программирования благодаря своей эффективной природе.
6. SQL
SQL не просто предоставляет доступ к Вашей базе данных, но и дает возможность получения фактов и статистики из огромного массива данных, используя лишь несколько запросов.
Особенности SQL:
- Возможность сосредоточиться на «ЧТО» вместо «ПОЧЕМУ» благодаря непроцедурной природе языка SQL.
- Хорошая интегрируемость с программными языками и системами управления базами данных.
- Более плавное управление огромными объемами данных.
7. MATLAB
MATLAB-это в первую очередь математическая вычислительная среда, предназначенная для выполнения сложных вычислений; обладает различными инструментами, с помощью которых возможно выполнение таких действий, как манипулирование матрицами, построение графиков данных и функций и многое другое. Использование MATLAB позволяет с легкостью решить запутанные математические и статистические задачи.
Особенности MATLAB:
- Позволяет выполнять алгоритмы и создавать пользовательский интерфейс.
- Содержит внушительный набор математических функций.
- Предлагает встроенные графические процедуры для создания и визуализации графиков данных.
- Обеспечивает плавную масштабируемость
8. Scala
Scala — это высокоуровневый язык программирования, который запускается в виртуальной машине JAVA. Вместе со Spark эффективен для обработки большого количества разрозненных данных. Базовая поддержка параллельных процессов делает Scala идеальным выбором для создания высокопроизводительных фреймворков Data Science таких как Hadoop.
Особенности Scala:
- Стабильность, универсальность и сравнительно быстрое предоставление результатов.
- Наличие более чем 175000 библиотек, расширяющих его функциональность.
- Поддержка на различных IDE таких как IntelliJ IDEA, VS Code, Vim, Atom, Sublime Text и даже в вашем браузере.
- Сильная поддержка сообщества.
9. Julia
Julia — это универсальный язык программирования с динамической типизацией, подходящий для численного и машинного научного анализа. И хотя Julia является высокоуровневым языком, при необходимости может быть использован как низкоуровневый.
Его использовали некоторые компании для решения нестандартных задач, среди которых: анализ на основе временных рядов, анализ степени риска и даже планирование космической программы.
Особенности Julia:
- Возможность сосредоточиться на обеспечении высокой производительности
- Встроенная поддержка диспетчера пакетов.
- Предлагает визуализацию данных, действия с многомерными наборами данных и надежные инструменты для глубокого обучения (Deep Learning).
- Поддержка параллельных и распределенных вычислений.
10. SAS
SAS (Statistical Analytical System) — программная среда промышленного уровня, специально созданная для бизнес-аналитики, упреждающего и углубленного анализов.
SAS дает возможность пользователям извлекать, изменять и управлять данными из различных источников с целью углубленного статистического анализа.
Программная среда разбита на наборы инструментов, которые предоставляют упомянутую выше функциональность. Одни охватывают презентации, другие — управление данными, третьи — контроль качества и еще несколько функций, таких как редактор кода и менеджер проектов, менеджер grid-вычислений и так далее.
Дополнительные языки программирования для Data Science :
Каждый язык обладает своими особенностями и преимуществами, часто обеспечивающие получение более быстрых и лучших результатов по сравнению с другими. Область Data Science чрезвычайно широка и зачастую требует различных наборов инструментов для разных задач. Знание более, чем одного программного языка поможет преодолеть специфические трудности в работе с данными. Если же Вы только начинаете свой путь в области обработки данных, советуем начать с изучения языков программирования, рассмотренных в этой статье — они наиболее востребованы в настоящее время.