Im ersten Teil des Blogs über die besten Programmiersprachen für Data Science haben wir über sieben Sprachen gesprochen. Dazu gehörten die Sprachen, die von den meisten Menschen verwendet werden, die sich mit Big Data befassen.
In diesem Blog liste ich die andere Hälfte der Liste auf, die die Neulinge in Bezug auf Programmiersprachen umfasst im ersten Teil. Einige von ihnen haben ähnlich wie Java, Hadoop, R und SQL an Popularität gewonnen, während andere aufgrund der herausragenden Funktionen, die sie bieten, einen bemerkenswerten Platz auf dem Markt erobert haben.
Liste der Programmiersprachen für Data Science:
1. Python –
Python ist eine der besten Open-Source-Programmiersprachen für die Arbeit mit den großen und komplizierten Datensätzen, die für Big Data erforderlich sind. Python erfreut sich bei Programmierern, die objektorientierte Sprachen verwenden, zunehmender Beliebtheit. Python ist intuitiv und leichter zu erlernen als R, und die Plattform ist in den letzten Jahren dramatisch gewachsen, sodass sie besser für statistische Analysen wie R geeignet ist. Pythons Alleinstellungsmerkmal ist die Lesbarkeit und Kompaktheit.
Moderne Anwendungen wie z da Pinterest und Instagram mit Python erstellt werden. Es handelt sich um eine traditionelle objektorientierte Sprache, die auf ein höheres Maß an Produktivität und Lesbarkeit Wert legt. Python eignet sich auch am besten für Big-Data-Projekte, die sich mit neuronalen Netzen befassen.
2. MATLAB –
MATLAB gehört zu den besten Programmiersprachen für Data Science, wenn Sie mit Matrizen arbeiten müssen. Es handelt sich nicht um eine Open-Source-Sprache, sondern wird aufgrund ihrer Eignung für mathematische Modellierung und Datenerfassung hauptsächlich von Akademikern verwendet. MATLAB wurde in erster Linie für die Arbeit mit Matrizen entwickelt, was es zu einer sehr guten Option für die statistische Modellierung und Algorithmenerstellung macht. MATLAB eignet sich auch gut für datenwissenschaftliche Aufgaben, die lineare algebraische Berechnungen, Simulationen und Matrixberechnungen umfassen.
Der Nachteil von MATLAB besteht darin, dass es Einschränkungen bei der Codeportabilität mit sich bringt.
3. Scala –
Die Programmiersprache Scala ist eine Mischung aus objektorientierten und funktionalen Programmiersprachen, die beim Aufbau robuster und skalierbarer datenwissenschaftlicher Anwendungen hilft. Daher funktioniert es sowohl mit Java als auch mit Javascript. Scala vereint viele der vorteilhaften Funktionen anderer Sprachen in einem kompakten, benutzerfreundlichen Tool.
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Scala basiert auf Java und der kompilierte Code laufen darauf Das JVM-Ökosystem macht es von Anfang an leistungsstark und flexibel, da es auf jeder Plattform ausgeführt werden kann. Scala für die Datenwissenschaft erfordert etwas mehr Abstraktions- und Denkvermögen. Skalierbarkeit und Zahlenverarbeitungsfunktionen haben Scala zu einer der besten Programmiersprachen für die Datenwissenschaft gemacht.
4. Hive QL –
Apache Hive ist eine auf Hadoop basierende Data-Warehouse-Infrastruktur zur Bereitstellung von Datenzusammenfassung, Abfrage und Analyse. Hive QL ist die Hive-Abfragesprache, die über eine SQL-ähnliche Schnittstelle zum Abfragen von Daten verfügt, die in verschiedenen Datenbanken und Dateisystemen gespeichert sind, die in Hadoop integriert sind. Hive bietet keine Unterstützung für Einfügungen, Aktualisierungen und Löschungen auf Zeilenebene.
Hive QL ist so konzipiert, dass es auf Apache Hadoop oder anderen verteilten Speicherplattformen wie dem S3-Dateisystem von Amazon funktioniert. Das Hive-Konzept einer Datenbank ist im Wesentlichen nur ein Katalog oder Namespace von Tabellen. Mit Hive erhalten wir die notwendige Abstraktion von SQL, um Hive-QL-Abfragen auf der Java-API zu implementieren, ohne die Abfragen in der Low-Level-Java-API zu implementieren.
5. Julia –
Julia ist vergleichsweise neu unter den Datensprachen. Nun, die am häufigsten gewählten Sprachen sind R, Python und Java. Aber es gibt immer noch Lücken, nach denen gesucht werden muss. Da Julia erst seit wenigen Jahren bekannt ist, erweist es sich als eine gute Wahl. Julia ist eine anspruchsvolle, wahnsinnig schnelle und ausdrucksstarke Sprache.
Julia eignet sich am besten für die Arbeit mit den Echtzeitströmen von Big Data, da ihre Funktionen auf dem Kern der Sprache aufbauen. Julias Ökosystem an Erweiterungen und Bibliotheken ist nicht so ausgereift oder entwickelt wie die etablierteren Sprachen, aber die beliebtesten Funktionen sind verfügbar, und es werden stetig weitere hinzugefügt.
6. Pig Latin –
Pig Latin gehört zu den besten Programmiersprachen für Data Science, die sich ebenfalls an Hadoop orientiert und ebenfalls ein Open-Source-System ist. Es bildet die Sprachschicht der Apache Pig-Plattform, die mathematische Funktionen sortiert und auf große, verteilte Datensätze anwendet.
Pig kann seine Hadoop-Jobs in MapReduce, Apache Tez oder Apache Spark ausführen.
Es kann durch die Verwendung benutzerdefinierter Funktionen erweitert werden, die in jeder unterstützten Sprache wie Java, Python, JavaScript, Ruby oder Groovy geschrieben werden können. Ein Funktionsaufruf davon könnte direkt aus dem Code der Pig Latin-Sprache erfolgen.
7. GO –
Go wurde 2007 von Google entwickelt und ist ein kostenloses Open-Source-Programmierprogramm Sprache. Obwohl es ein Neuling in der Welt der Datenwissenschaft ist, gewinnt es aufgrund seiner Einfachheit immer mehr an Bedeutung. Erstens wurde Go nicht für statistische Berechnungen entwickelt, erlangte jedoch aufgrund seiner Geschwindigkeit und Vertrautheit bald breite Präsenz.
Gos Syntax basiert auf C, was sich als große Hilfe bei der Einführung erwies . Go kann auch Routineprogramme aufrufen, die in anderen Programmiersprachen wie Python geschrieben sind, um Funktionalitäten zu erreichen, die in Go nicht enthalten sind.
Die obige Liste zeigt Ihnen die 15 besten Datensprachen, für die Sie sich entscheiden können Ihrer Big-Data-Organisation.
Nun, damit sind wir zwar am Ende der funktionalen Schichtarchitektur angelangt, aber nicht am Ende von Big Data. Jeden Tag wird ein neues Geheimnis rund um Big Data gelüftet. Selbst nachdem Sie alle Tools kennengelernt haben, gibt es in Big Data noch viel mehr zu wissen, zu verstehen, zu analysieren, zu lernen und zu erreichen.
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