Welche Programmiersprachen sind für Data Science erforderlich?

Da die Weiterentwicklung der Data Science immer beliebter wird. Beschäftigungsmöglichkeiten in diesem Bereich sind mehr. Um Wissen zu erwerben und ein professioneller Mitarbeiter zu werden, müssen Sie daher eine kurze Vorstellung von mindestens einer dieser Sprachen haben, die in Data Science erforderlich sind.

PYTHON

Python ist ein Allzweck-, Multiparadigma und eine der beliebtesten Sprachen. Es ist einfach, leicht zu erlernen und wird von den Datenwissenschaftlern häufig verwendet. Python verfügt über eine große Anzahl von Bibliotheken, was seine größte Stärke ist und uns helfen kann, mehrere Aufgaben wie Bildverarbeitung, Webentwicklung, Data Mining, Datenbank, grafische Benutzeroberfläche usw. auszuführen. Da Technologien wie künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen zu einem großen Fortschritt geworden sind Höhe ist die Nachfrage nach Python-Experten gestiegen. Da Python die Verbesserung mit der Fähigkeit kombiniert, sich mit in C oder Fortran geschriebenen Algorithmen hoher Leistung zu verbinden, ist es unter Data Scientists die am häufigsten verwendete Sprache geworden. Der Prozess von Data Science dreht sich um den ETL-Prozess (Extraktion-Transformation-Laden), wodurch Python gut geeignet ist.

R

Für statistische Berechnungszwecke gilt R in der Datenwissenschaft als die beste Programmiersprache. Es ist eine Programmiersprache und Softwareumgebung für Grafiken und statistische Berechnungen. Es ist domänenspezifisch und hat eine ausgezeichnete, qualitativ hochwertige Reichweite. R besteht aus Open-Source-Paketen für statistische und quantitative Anwendungen. Dazu gehören erweitertes Plotten, nichtlineare Regression, neuronale Netze, Phylogenetik und vieles mehr. Für die Analyse von Daten verwenden Data Scientists und Data Miner R häufig.

SQL

SQL, auch als Structured Query Language bekannt, ist auch eine der beliebtesten Sprachen im Bereich Data Science. Es ist eine domänenspezifische Programmiersprache und wurde entwickelt, um relationale Datenbanken zu verwalten. Es ist systematisch bei der Manipulation und Aktualisierung relationaler Datenbanken und wird für eine Vielzahl von Anwendungen verwendet. SQL wird auch zum Abrufen und Speichern von Daten über Jahre verwendet. Die deklarative Syntax von SQL macht es zu einer lesbaren Sprache. Die Effizienz von SQL ist ein Beweis dafür, dass Datenwissenschaftler es für eine nützliche Sprache halten.

JULIA

Julia ist eine JIT („just-in-time“) kompilierte Sprache auf hohem Niveau. Es bietet dynamische Typisierung, Skriptfunktionen und die Einfachheit einer Sprache wie Python. Aufgrund der schnelleren Ausführung ist es zu einer guten Wahl geworden, um komplexe Projekte mit großen Datenmengen zu bearbeiten. Die Lesbarkeit ist der Hauptvorteil dieser Sprache und Julia ist auch eine universelle Programmiersprache.

SCALA

Scala ist eine multiparadigmatische, quelloffene, universelle Programmiersprache. Scala-Programme entsprechen Java Bytecode, der auf JVM läuft. Dies ermöglicht die Interoperabilität mit der Java-Sprache, was sie zu einer wesentlichen Sprache macht, die für Data Science geeignet ist. Scala + Spark ist die beste Lösung, wenn es darum geht, mit Big Data zu arbeiten.

JAVA

Java ist auch eine universell einsetzbare, äußerst beliebte objektorientierte Programmiersprache. Java-Programme werden in Byte-Code kompiliert, der plattformunabhängig ist und auf jedem System mit JVM ausgeführt wird. Anweisungen in Java werden von einem Java-Laufzeitsystem namens Java Virtual Machine (JVM) ausgeführt. Diese Sprache wird verwendet, um Webanwendungen, Backend-Systeme sowie Desktop- und mobile Anwendungen zu erstellen. Java gilt als eine gute Wahl für Data Science. Die Sicherheit und Leistungsfähigkeit von Java sollen für Data Science wirklich von Vorteil sein, da Unternehmen es vorziehen, den Produktionscode direkt in die vorhandene Codebasis zu integrieren.


Source by Shalini M

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