Khoa học dữ liệu cung cấp một phương pháp khoa học mới, theo đó các công ty có thể chuyển đổi một lượng lớn dữ liệu dưới nhiều hình thức khác nhau thành thông tin hữu ích và có thể sử dụng được. Vì lý do này, vai trò của các nhà khoa học dữ liệu trở nên quan trọng hơn. Họ phải có kiến thức về việc áp dụng các thuật toán thống kê và hiểu các tập dữ liệu lớn. Các thuật toán thống kê này được thực hiện bằng nhiều ngôn ngữ lập trình nổi tiếng. -Đây là sáu ngôn ngữ lập trình tốt nhất để phân tích khoa học dữ liệu.
— Python
Trong bảng xếp hạng các công cụ khoa học dữ liệu tốt nhất, Python đứng đầu. Ngôn ngữ này là nội dung chính của các tác vụ lập trình phổ biến (như phát triển ứng dụng web hoặc máy tính để bàn).
Sử dụng Python, bạn có thể truy cập một loạt các thư viện phân tích dữ liệu. Sử dụng các gói phần mềm Python làm các mô-đun NumPy và SciPy phổ biến. Hai mô-đun này cho phép bạn thực hiện các nhiệm vụ cơ bản của phân tích dữ liệu. Các nhiệm vụ này là số hóa trên ma trận và ma trận đa chiều, cũng như thực hiện các tính toán tín hiệu và hình ảnh. Có nhiều thư viện Python khác có thể đơn giản hóa phân tích dữ liệu, chẳng hạn như Bộ công cụ ngôn ngữ tự nhiên, cho phép phân tích và thống kê các ngôn ngữ tự nhiên.
Thư viện Python không giới hạn dành riêng cho khoa học dữ liệu cho Python là điều kiện tiên quyết cho người mới bắt đầu và dữ liệu chuyên nghiệp nhà khoa học.
Chương trình R
Ross Ihaka và Robert Gent quý ông lần đầu tiên giới thiệu ngôn ngữ R để thiết kế các chương trình để phân tích dữ liệu lớn, tốt hơn và tiên tiến hơn, dữ liệu thống kê và tính toán trực quan. Nhiều bộ dữ liệu thân thiện với người dùng.
Nền tảng vững chắc của thống kê và ngôn ngữ hiển thị dữ liệu nhanh chóng khiến nó trở nên phổ biến trong việc phân tích dữ liệu kinh doanh và lựa chọn hầu hết các nhà khoa học dữ liệu. Đối với người mới bắt đầu, R có cách làm việc khá đơn giản, tài liệu đầy đủ và nhiều tính năng giúp đơn giản hóa quy trình phân tích dữ liệu phức tạp của lập trình viên.
Matlab – Matlab được phát triển bởi Jack Little, Moler và Steve Bangert. Người sáng lập MathWorks. Ngôn ngữ kết hợp các chức năng tính toán, trực quan hóa và lập trình trong một ứng dụng duy nhất.
Điều này làm cho Matlab trở thành một công cụ hữu ích để phân tích, duyệt và hiển thị dữ liệu mà không cần thư viện hoặc mô-đun bên ngoài. Trên thực tế, Matlab là công cụ phân tích dữ liệu chính trong giới học thuật trong nhiều thập kỷ.
Java
Java là một trong những ngôn ngữ lâu đời nhất và được sử dụng rộng rãi nhất trên thế giới. Java được thiết kế cho các nhà khoa học dữ liệu trong tương lai. Đôi khi, các công ty sẽ yêu cầu bạn thực hiện nghiên cứu dữ liệu dựa trên các nguồn dữ liệu trong cơ sở hạ tầng hiện có của bạn. Điều này có nghĩa là mô hình thống kê của bạn phải được viết bằng Java để có tính tương tác cao. Các khung như Apache Spark, Hadoop và Hive đang ngày càng trở nên phổ biến trong môi trường kinh doanh, khiến Java trở thành một trong những ngôn ngữ được các nhà khoa học dữ liệu yêu cầu. -Julia Khoa học dữ liệu. Ngôn ngữ hướng đến điện toán khoa học, khai thác dữ liệu, học máy và điện toán song song. Julia đã nhanh chóng trở thành một trong những ngôn ngữ có thể chạy ” cực nhanh ” trên các tập dữ liệu khổng lồ. Họ sửa tất cả các lỗi phổ biến mà các ngôn ngữ lập trình khác không được thiết kế riêng cho khoa học dữ liệu.
Scala
Scala sau đó xuất hiện trong lĩnh vực khoa học dữ liệu, khi các nhà phát triển cập nhật chức năng Spark – một công cụ xử lý dữ liệu được viết hoàn toàn bằng Scala. Spark cho phép thu thập dữ liệu theo cách trực quan hơn, xử lý dữ liệu sạch sẽ, ngoài ra, mã được viết bằng Scala thường chạy nhanh hơn.
Điều này có nghĩa là bạn có thể phân tích lượng lớn dữ liệu nhanh hơn các ngôn ngữ khác. Ngoài ra, vì cú pháp đơn giản, nên dễ dàng duy trì các tệp mã Scala lớn và việc viết mã Scala tương đối dễ dàng.
Hiện nay, nhiều khóa học Internet miễn phí dạy bạn cách học ngôn ngữ. Có lộ trình học tập hoàn chỉnh và sử dụng ngôn ngữ trên khi nghĩ về lập trình, phân tích dữ liệu chuyên sâu, bạn có thể tham khảo các quy trình của một số trường đại học kỹ thuật. thông tin. Xin vui lòng xem tại đây.
Hiền Mai (theo bản tin kỹ thuật)