News information : Quels sont les langages de programmation requis pour la science des données?

À mesure que les progrès de la science des données gagnent en popularité. Les possibilités d'emploi dans ce domaine sont plus nombreuses. Par conséquent, afin d'acquérir des connaissances et de devenir un travailleur professionnel, vous devez avoir une brève idée d'au moins une de ces langues requises en science des données.

python

Python est un multiparadigm à usage général et l'un des langages les plus populaires. C'est simple, facile à apprendre et largement utilisé par les scientifiques des données. Python possède un grand nombre de bibliothèques, ce qui est sa plus grande force et peut nous aider à accomplir de nombreuses tâches comme le traitement d'image, le développement Web, l'exploration de données, la base de données, l'interface utilisateur graphique, etc. . Alors que des technologies comme l'intelligence artificielle et l'apprentissage automatique ont atteint un sommet, la demande d'experts en Python a augmenté. Étant donné que Python combine l'amélioration et la capacité d'interférer avec des algorithmes hautes performances écrits en C ou en Fortran, il est devenu le langage le plus utilisé par les scientifiques des données. Le processus Data Science s'articule autour du processus ETL (extraction-transformation-upload) qui rend Python pratique.

R

À des fins de calcul statistique, R en science des données est considéré comme le meilleur langage de programmation. Il s'agit d'un langage de programmation et d'un programme informatique pour le graphisme et le calcul statistique. Il est spécifique au domaine et dispose d'une excellente gamme de haute qualité. R se compose de packages open source pour une application statistique et quantitative. Cela inclut les tracés avancés, les régressions non linéaires, les réseaux de neurones, la phylogénétique et bien plus encore. Pour l'analyse des données, les Data Scientists et Data Miners utilisent largement R.

SQL

SQL, également connu sous le nom de structure de langage de requête, est également l'un des langages les plus populaires dans le domaine de la science des données. Il s'agit d'un langage de programmation spécifique au domaine et a été créé pour gérer la base de données relationnelle. La systématique est systématique dans la manipulation et la mise à jour des bases de données relationnelles et est utilisée pour un large éventail d'applications. SQL est également utilisé pour récupérer et stocker des données pendant des années. La syntaxe déclarative SQL en fait un langage lisible. L'efficacité SQL est un test que les scientifiques des données considèrent comme un langage utile.

JULIA

Julia est un langage de haut niveau, conçu en JIT ("juste à temps"). Il offre une saisie dynamique, des capacités de script et la simplicité d'un langage comme Python. En raison d'une exécution plus rapide, il est devenu un excellent choix pour traiter des projets complexes contenant de grands volumes d'ensembles de données. La lisibilité est la priorité absolue de ce langage et Julia est également un langage de programmation à usage général.

Scala

Scala est un langage de programmation polyvalent, open source et polyvalent. Les programmes Scala sont compatibles avec Java Bytecode qui s'exécute sur JVM. Cela permet une interaction avec le langage Java, ce qui en fait un langage essentiel adapté à la science des données. Scala + Spark est le meilleur choix lorsqu'il s'agit de fonctionner avec le Big Data.

SEMAINE

Java est également un langage de programmation à usage général extrêmement populaire dans l'objet. Les programmes Java sont compilés en code octet qui est indépendant de la plate-forme et fonctionne sur n'importe quel système JVM. Les instructions en Java sont exécutées par un système en cours d'exécution Java appelé Java Virtual Machine (JVM). Ce langage est utilisé pour créer des applications Web, des systèmes dorsaux ainsi que des applications de bureau et mobiles. Java est considéré comme un bon choix pour la science des données. La sécurité et les performances de Java seraient très utiles pour la science des données, car les entreprises préfèrent intégrer directement le code de production dans les bases de code existantes.