Языки научного программирования
Image credit: Unsplash
В этой статье мы поговорим о научном программировании и о том, какие языке лучше использовать для работы в науке.
- Что такое научное программирование?
- Где применяется научное программирование
- Языки научного программирования
- R
- Python
- Julia
Что такое научное программирование?
Научное программирование — высокоориентированный стиль программирования для научных расчетов. От других видов программирования его отличают предельные корректность и стабильность конечного продукта, строгое разделение научной и интерфейсной частей, индивидуальность алгоритмов, а также преобладание эффективности над универсальностью.
Где применяется научное программирование? Научное программирование лежит в основе любого современного глобального исследования. Все передовые технологии — от квантовых компьютеров до космических программ — были бы невозможны без специалистов в области научного программирования, способных предоставить ученым надежный и точный инструмент для совершения открытий.
Ряд отраслей науки непосредственно зависят от уровня развития научного программирования. Так, своего исполнения ждут беспилотный транспорт, «умные» системы управления городским и сельским хозяйством, фондовыми биржами; ждут робототехника, генная инженерия, искусственный интеллект, превосходящий возможности человека.
Языки научного программирования
В различных областях могут применяться разные существующие языки программирования, но в этой статье я хочу поговорить о трех.
R, который является прямым потомком старшего языка программирования S, был выпущен в далеком 1995 году и с тех пор становится все совершеннее. Написанный на таких языках как C и Fortran данный проект сегодня поддерживается Фондом языка R для статистических вычислений (R Foundation for Statistical Computing). Отличный набор высококачественных предметно-ориентированных пакетов с открытым исходным кодом. R имеет в своем распоряжении пакеты практически для любого количественного и статистического применения, которое можно только себе представить. Сюда входят нейронные сети, нелинейная регрессия, филогенетика, построение сложных диаграмм, графиков и многое-многое другое. Вместе с базовой установкой в довесок нам предоставляется возможность установки обширных встроенных функций и методов. Кроме того, R прекрасно обрабатывает данные матричной алгебры.R – мощный язык, который отличается наличием огромного выбора приложений для сбора статистических данных и визуализации данных, а тот факт, что он является ЯП с открытым исходным кодом, позволяет ему собрать большое количество поклонников среди разработчиков. Именно благодаря своей эффективности для первоначальных целей этому языку программирования удалось достичь широкой популярности.
Python один из самых популярных языков программирования на данный момент. Он имеет простой синтаксис и множество разнообразных библиотек и фреймворков, которые помогут в достижении нужной задачи.
Python является хорошим вариантом для целей науки о данных (data science), и это утверждение справедливо как для начального, так и для продвинутого уровней работы в данной области. Большая часть науки о данных сосредоточена вокруг процесса ETL (извлечение-преобразование-загрузка). Эта особенность делает Python идеально подходящим для таких целей языком программирования.
Выпущенный чуть более 5 лет назад, Julia произвела впечатление на мир вычислительных методов. Язык добился такой популярности благодаря тому, что несколько крупных организаций, включая некоторые в финансовой отрасли, почти сразу начали использовать его для своих целей. Julia – это скомпилированный язык JIT («точно в срок»), благодаря которому удается достичь хорошей производительности. Этот язык является достаточно простым, он предусматривает возможности динамической типизации и сценариев интерпретируемого языка, такого как Python. Julia был предназначен для проведения численного анализа, он также может рассматриваться в качестве языка программирования общего назначения. Конечно, этот язык имеет свои недостатки, основным из которых является его молодость. У этого языка пока недостаточно пакетов программ, однако через несколько лет он сможет потягаться со своими основными конкурентами.
Научное программирование и языки, на которых с ним можно работать, приобретают небывалую популярность из-за прогресса, который идет в нашем обществе. Оно позволяет ученым развивать технологии и превращать наш мир в “мир будущего”.
Scientific programming languages
What are scientific programming languages and what are they eaten with? A brief overview.
Image credit: Freepic
import libr print('Как дела?') Scientific programming languages
Scientific programming languages are computer programming languages whose application is in scientific fields. Currently, there are many scientific programming languages, each of which has its advantages and disadvantages.
One of the most popular programming languages in the scientific field is Python. It is used to work with data, create machine learning models, analyze statistical information, and much more. Python is easy to learn and has a simple syntax, which simplifies the creation of programs and allows you to concentrate on the task.
Another popular programming language for the scientific field is R. R is used to perform statistical data analysis, create graphs and diagrams, analyze biological and economic data, and much more. It is also very popular in the field of machine learning, as it has many libraries and tools for data analysis.
Matlab is a very commonly used programming language in scientific and engineering fields for computational mathematics, data analysis, creation of graphs and diagrams, algorithm development and much more. The most important advantage of Matlab is its powerful toolkit, which allows you to work with large amounts of data and solve complex problems in any field of science and engineering.
Another programming language for the scientific field that has become very popular recently is Julia. It is a relatively new programming language that is designed for programming scientific computing, high-performance computing and parallel computing. Julia has speed and high performance, which allows you to perform complex tasks an order of magnitude faster than using other programming languages.
In addition, there are other programming languages specialized for specific scientific fields, such as MATLAB in engineering, Scilab in data analysis, Fortran and C++ in high-performance computing, Perl and PHP in bioinformatics, etc.
In conclusion, we can understand that choosing the best programming language for scientific applications depends on the specific task, the required performance and the tools needed to do the job. Each programming language has its advantages and disadvantages, and it is important to choose and use them correctly in accordance with the task.
5 лучших языков программирования для науки о данных
По данным Бюро статистики труда США, наука о данных растет, и в 2026 году наука о данных вырастет примерно на 28%. Это означает, что в этой сфере будет создано около 11,5 миллионов новых рабочих мест. Так важна ли наука о данных и растет ли она? Да, это. Итак, вы знаете, что эта область растет, но какие языки лучше всего изучать для науки о данных? Я собираюсь подытожить 5 языков программирования, наиболее важных для науки о данных. Также дам ссылки, по которым можно выучить язык программирования.
Python
В настоящий момент Python переживает бум. По популярности он превзошел java, ruby и PHP.
Хотя у него медленное время обработки, если сравнить его с java и Javascript. Легко научиться. Его синтаксис похож на простой английский.
Но Python в основном популярен в науке о данных, потому что он широко используется в науке о данных. Python имеет много сильных библиотек, которые вы можете использовать для анализа данных. Наиболее популярными библиотеками в Python являются Keras, Scikit-learn, Matplotlib и tensorflow.
Python также отлично подходит для сбора данных, таких как парсинг веб-страниц, анализа данных и последующего моделирования данных. Вы можете создать полноценный проект в области науки о данных, просто используя Python и его библиотеки.
Python лучше всего используется для создания скриптов и автоматизации таких задач, как парсинг веб-страниц. Что действительно полезно для науки о данных
Плюсы и минусы
Плюс в том, что вы не первый, кто использует Python для анализа данных. Большое сообщество ждет вас, чтобы помочь вам. Кроме того, есть отличные библиотеки, которые можно использовать с отличной документацией.
Минус — это, как уже говорилось, скорость. Python медленнее для вычислений по сравнению с Java или Javascript.
Узнайте это: Я лично использовал datacamp для изучения науки о данных Python. Это потому, что вы изучаете не только Python, но также SQL и R.
Стоимость: 21,66, — в месяц.
Я знаю, что freecodecamp — хорошая платформа. Я использовал его раньше для изучения других навыков. И некоторые из моих друзей, которые занимаются наукой о данных, порекомендовали мне этот бесплатный курс.
Стоимость: бесплатно
Java
Java также является хорошим языком для использования. Он может сделать что угодно из металлолома и очень мощный. Время вычислений Java намного быстрее, чем у любого другого языка.
Некоторые люди говорят, что Java — язык для начинающих, но я не согласен. Java может быть довольно трудным для понимания. В нем есть множество компонентов, которые вам нужно изучить, прежде чем вы сможете создать приложение для науки о данных.
Плюс в том, что вы можете создать любое приложение, какое захотите. Ограничений тоже почти нет.
Java лучше всего использовать для создания полных приложений / приложений. С нуля можно построить практически все.
Плюсы и минусы
Плюс в том, что Java очень быстр в вычислениях. Таким образом, вы можете легко масштабировать свое приложение.
Минус в том, что Java — довольно сложный для понимания и изучения язык. Так что, если вы новичок, желающий научиться программировать и изучать Data Science, вам будет сложно изучить это с помощью Java.
Учиться: это один из самых высокооплачиваемых курсов для изучения науки о данных Java.
Стоимость: 13,99, —
Опять же, ссылка на лагерь бесплатного кода, где вы можете изучить Java.
Стоимость: бесплатно
Javascript
С помощью Javascript вы можете создавать интерактивные веб-страницы. Это также самый популярный язык для изучения. Вы можете использовать Javascript для создания потрясающих визуализаций. Тем не менее Javascript — это больше помощник, чем основной язык обработки данных.
Javascript лучше всего использовать для веб-разработки
Плюсы и минусы
Плюс в том, что вы можете создавать потрясающие визуализации.
Минус в том, что в Javascript не так много библиотек, поддерживающих науку о данных.
Учиться. Я изучил Javascript из этого курса. У Codecademy хорошая репутация, так что ее определенно стоит попробовать.
C/C++
Я также собираюсь сослаться на C / C ++, только C. C — один из старых языков программирования. C присутствует практически во всем, потому что C — это строительные блоки, на которых построено большинство языков. При этом C очень полезен для науки о данных, потому что он может быстро компилировать данные.
C лучше всего использовать для проектов, которые предъявляют огромные требования к масштабируемости и производительности.
Плюсы и минусы
Плюс в том, что, как уже говорилось, C очень быстро компилируется. Гигабайт данных может быть скомпилирован менее чем за секунду, что действительно полезно для науки о данных.
Минус в том, что C довольно сложно понять, потому что он имеет низкоуровневую природу.
Учиться: С можно узнать на бесплатном веб-сайте. Вы можете найти почти все о C, и это совершенно бесплатно.
Стоимость: бесплатно
SQL
SQL, вероятно, важнее всего. Это потому, что SQL создан для баз данных. А если вы работаете с данными, вы, вероятно, работаете с базами данных. Если вы хотите делать запросы, получать данные или обновлять данные. В основном это делается с помощью SQL.
Хотя вы не можете создавать приложения с помощью SQL и не можете делать визуализацию. Это действительно важный язык программирования.
SQL лучше всего использовать для извлечения данных, обновления данных и удаления данных.
Плюсы и минусы
Плюс в том, что SQL — это простой в освоении язык, и вы, вероятно, сможете взять его под контроль в течение дня или двух.
Минус в том, что у SQL сложный интерфейс, поэтому вам неудобно делать запросы.
Учиться. Хороший способ выучить SQL — это просто следить за тем, как это делает кто-то другой. Мне всегда нравится Youtube, потому что там все бесплатно. Даже курс SQL.
расходы: бесплатно
Заключение
На мой взгляд, лучший язык программирования для науки о данных — это Python и SQL. Python хорош для создания скриптов, получения данных с веб-сайтов, создания приложений. А вместе с SQL для использования данных из базы данных вы можете создавать действительно мощные приложения. Суммирую все плюсы и минусы в таблице: