Programmiersprachen der Datenwissenschaft

Data Science ist eine Studie zur Analyse von Daten unter verschiedenen Aspekten. In mehreren Betrachtungsfällen der Datenanalyse existiert ein allgemeiner abstrakter Rahmen, der eine grundlegende Struktur beschreibt, wie Daten zu gestalten sind. Bei der Generierung von Musiknoten gibt es beispielsweise ein bestimmtes Kriterium, wie die Verwendung nur bestimmter Musiknoten für die jeweiligen Melodien. Die Beschreibung der Datenanalyse ist ein schwieriges Rätsel. Bei der Entwicklung eines Frameworks werden die Elemente der Daten berücksichtigt und mithilfe einer Programmiersprache implementiert.

Warum sollten wir Programmiersprachen für die Datenanalyse verwenden?

Wie wir wissen, werden Daten in vielen Datenströmen verwendet, z. B. in Banken – zum Speichern von Kundendaten, in Krankenhäusern – zum Speichern von Patientenakten und so weiter. Dazu benötigen wir einen Ort, an dem alle Daten gespeichert werden. Damit es den Anforderungen entsprechend funktioniert, verwenden wir eine Programmiersprache.

Werfen wir einen Blick auf die verschiedenen Programmiersprachen, die wir für Data Science verwenden.

Programmiersprachen-

  1. Python – die derzeit am weitesten verbreitete und beliebteste Sprache, die für eine Vielzahl von Anwendungen und auch in der Datenwissenschaft verwendet wird. Der Hauptgrund für die Verwendung von Python sind die enormen Tools und die Benutzerfreundlichkeit. Es ist eine interpretierte Sprache, da sie die Ausgabe gleichzeitig erzeugt, während wir dem Dolmetscher Eingaben geben. Es bietet also eine Basis für alle zu speichernden Daten.

  2. R- Es ist auch eine Programmiersprache, die speziell für die Bedürfnisse von Data Minern entwickelt wurde. Die am einfachsten verwendete IDE (integrierte Entwicklungsumgebung) ist RStudio. Es handelt sich um eine benutzerfreundliche Programmierung, die aus integrierten Funktionen besteht, um die Handhabung zu erleichtern.

  3. Java – ist die weit verbreitete und beliebte Sprache, die für verschiedene Anwendungen verwendet wird. Es hat viele IDEs, genau wie die anderen Sprachen. Java lässt sich sehr einfach mit den Datenbanken verknüpfen und das ist der Hauptgrund, warum wir es für viele Zwecke verwenden.

Es gibt viele andere Sprachen wie c/c++, scala, perl, julia, die für die Datenanalyse verwendet werden.

Da es viele Möglichkeiten für eine Karriere im Bereich Data Science gibt, spielen die Kenntnisse dieser Sprachen eine große Rolle beim Aufbau Ihrer Karriere. Programmieren ist heutzutage in allen Bereichen ein Muss. Vor allem, wenn es um Daten geht. Aber nur Kenntnisse in der Programmierung zu haben, bringt Ihnen nicht viel. Um dies zu bedenken, werfen wir einen Blick auf die allgemeine Frage, die sich stellen könnte.

Wer sollte in den Bereich Data Science einsteigen?

Die Antwort liegt auf der Hand. Wenn Sie über die Fähigkeiten verfügen, die die Anforderungen eines Data Scientists erfüllen, können Sie loslegen! Betrachten wir die erforderlichen Fähigkeiten.

  1. Statistische Fähigkeiten: Der Grund dafür ist, dass es sich bei Daten um die quantitative Analyse von Daten handelt.

  2. Programmierung: Wie bereits erwähnt, ist eine Programmierung erforderlich, um den Rahmen für das Halten von Daten zu entwerfen.

  3. Fähigkeit, mit unstrukturierten Daten zu arbeiten – viele der Unternehmensorganisationen rufen Daten in unstrukturierter Form ab. Der Data Scientist muss in der Lage sein, mit solchen Daten umzugehen.


Source by Shalini M

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