Первый язык программирования появился в 1957 году и неудивительно, что за такое долгое время программирование развивалось и множилось. Появляются новые технологии, концепции программирования и новые языки. Создание языка программирования было обусловлено следующими потребностями: новые задачи нужно было решать с помощью новых инструментов, которые могли бы справиться с задачей лучше, чем их предшественники. Итак, с темпом современного мира и постоянным техническим прогрессом есть несколько языков, впитавших в себя все лучшее, что накопилось за десятилетия практического программирования и эволюционировавших с большим количеством инструментов и преимуществ.

Все языки программирования разные, и то, что работает для одного проекта или требования, может не работать для другого. Необходимо понимать различия между некоторыми языками программирования. Например, если разработчикам нужно создать базу данных документов, скорее всего, они предпочтут сделать это на Java, а не на другом языке. Выбор технологии и определение требований — обязательный этап, поэтому мы рассматриваем стадию открытия как важный инструмент для понимания дальнейшей работы и требований вашего проекта.

Наука о данных в 2021 году

Согласно исследованию, профессия специалиста по данным занимает второе место среди лучших вакансий в США в 2021 году. При этом сюда входят открытые вакансии в разных отраслях, количество которых существенно растет. Согласно отчету Forbes, 59% всего спроса на работу в сфере Data Science and Analytics приходится на финансы и страхование, профессиональные услуги и ИТ.

Чем занимается Data Scientist?

Специалисты по данным используют свои навыки программирования, аналитики и статистики для изучения, анализа и интерпретации больших наборов данных. Затем они используют эту информацию для разработки основанных на данных решений для различных бизнес-задач. Специалисты по данным обладают широким спектром технических компетенций, включая машинное обучение и статистику, базы данных, технологии отчетности и, конечно же, знание языков программирования для обработки данных.

Общие обязанности для работы Data Scientist

  • Извлекайте и анализируйте данные из баз данных компаний для оптимизации и улучшения разработки продуктов, методов маркетинга и бизнес-стратегий.
  • Разрабатывайте процессы и инструменты для мониторинга и анализа производительности модели и точности данных.
  • Используйте прогностическое моделирование для повышения и оптимизации качества обслуживания клиентов, получения доходов, таргетинга рекламы и других бизнес-результатов.
  • Разрабатывайте пользовательские модели данных и алгоритмы для применения к наборам данных.
  • Разработать фирменный фреймворк A/B тестирования и протестировать качество модели.

Квалификация для работы Data Scientist

  • Опыт использования языков программирования для обработки данных (R, Python, SLQ и т. д.) для обработки данных и извлечения информации из больших наборов данных.
  • Опыт работы и создания архитектур данных.
  • Знание различных методов машинного обучения.
  • Знание передовых статистических методов и концепций.

Таким образом, специалистам по данным требуются как правильные инструменты, так и совершенный набор навыков, чтобы вы могли получать лучшие результаты со всей информацией. Теперь давайте подробнее рассмотрим самые популярные языки программирования для обработки данных в 2021 году.

Питон

Python — один из самых популярных и самых любимых языков программирования в мире. Он славится эффективностью, скоростью, надежностью и качеством, которые находятся на одном уровне мастерства. Приложение может быть создано при любых обстоятельствах и в конечном итоге будет иметь потрясающую производительность. У него есть потенциал для разработки корпоративного стандарта для приложений с высоким уровнем безопасности, использующих 128-битную технологию шифрования. Кроме того, в приложении будут реализованы многоканальные меры безопасности. Язык выбран для создания всевозможных приложений. e Как с нуля, так и с использованием различных библиотек и инструментов. Разнообразие инструментов делает его идеальным решением вместе с:

  • широкие математические возможности
  • интерактивный режим
  • кроссплатформенная разработка
  • высокая скорость разработки
  • множество хороших библиотек

Лучшие библиотеки Python для специалистов по данным согласно Analytics Insights:

С такими возможностями Python позволяет написать программу для задач машинного обучения.

Ява

Java известна как среди разработчиков, так и среди любителей игр, которые видели ее логотип во время загрузки игр. В науке о данных этот язык используется для задач, связанных с интеллектуальным анализом данных, глубоким обучением, анализом данных и машинным обучением. Одним из преимуществ этого языка является то, что один и тот же код можно запускать в операционных системах Windows, Linux, FreeBSD, Solaris, iOS и т. д. Кроме того, Java может похвастаться высоким уровнем безопасности, надежности, наличием стандартных библиотек и разнообразие типов приложений.

JavaScript

JavaScript также входит в число лучших языков программирования для обработки данных. Это язык сценариев на стороне клиента, который в основном используется для создания веб-сайтов и игр для Интернета. Этот язык можно сразу использовать для создания веб-сайтов, игр и мобильных приложений. Преимущества JavaScript:

  • легко отлаживать и тестировать, его код интерпретируется построчно, ошибки указываются вместе с номером строки
  • Программирование на основе событий, когда происходит определенное событие, выполняется другой сегмент кода.
  • процедурные возможности, он обеспечивает проверку условий, циклы и средства ветвления, которые могут быть выполнены на веб-странице.

Нативных библиотек достаточно, чтобы помочь работать с большими данными и машинным обучением. Java Script — хороший выбор, когда проект создается на стыке веб-технологий и технологий BigData.

R

R создан для числовых вычислений и иногда называется «языком статистики». Этот язык представляет собой язык программирования с открытым исходным кодом, который обычно используется для статистических вычислений объемных данных (интеллектуальный анализ данных и статистика) и построения моделей данных для точного анализа данных. В последнее время R приобрел большую популярность благодаря растущему числу программистов, использующих возможности генерации и анализа данных в рамках машинного обучения и других новых технологий, зависящих от данных. На самом деле, он имеет впечатляющие возможности и функции:

  • R полностью открыт и бесплатен
  • может похвастаться регулярными обновлениями программного обеспечения
  • он доступен для Windows, Mac OS X и Linux и может импортировать данные из различных программ, включая Microsoft Excel, MySQL и Oracle.
  • R способен обрабатывать невероятное количество данных

Анализ, созданный специалистом по данным Дэвидом Робинсоном, является отражением популярности R в отрасли: R широко используется в образовании и здравоохранении.

SQL

Язык структурированных запросов — это один из наиболее часто используемых языков программирования для науки о данных и инструментов для работы с большими данными. Он сочетает в себе как аналитические, так и транзакционные возможности. Он в основном используется как способ связи с реляционными базами данных, а также для управления данными в онлайн- и офлайн-приложениях и управления большими базами данных, сокращая время обработки онлайн-запросов за счет быстрого времени обработки.

Скала

Scala (масштабируемый язык) — это функционально-объектный гибридный язык с рядом сильных сторон, поэтому инженеры выбирают его для разных проектов. Коды, написанные на Scala, можно использовать в экосистеме больших данных на основе Java, поскольку этот язык работает на JVM. Рано или поздно Scala может заменить Java, поэтому в будущем стоит идти в ногу с передовыми разработками. Это:

  • функционал в поддержке программирования
  • совместимость с библиотеками Java
  • подходит для больших команд разработчиков
  • умеет писать приложения для Android

Еще одна полезная функция Scala — возможность запуска параллельных процессов при работе с большими данными. Этот язык сочетает в себе объектно-ориентированный и функциональный язык программирования и подходит для работы с инструментами больших данных Apache Spark.

Заключение

Так какой язык выбрать? Это зависит от конкретного продукта, который вы разрабатываете. Java лучше всего подходит для решений для работы с большими данными с использованием доступных фреймворков. Scala может быть выбором, если вы разрабатываете потоковые приложения для своих больших данных, R — выбор для анализа данных, который включает статистические вычисления. Машинное обучение и прогностические модели работают с Python.

В настоящее время специалисты Data Science имеют большой выбор технологий, которые они внедряют в различные задачи. Как эффективность, так и высокие результаты зависят от выбранных языков обработки данных. Каждый из упомянутых выше языков программирования имеет высокие шансы развиваться и приобретать еще большую популярность в будущем. Inoxoft предлагает услуги аналитики больших данных, машинного обучения, прогнозного моделирования. Если вы готовы использовать науку о данных для своего бизнеса. Свяжитесь с нами, чтобы получить стратегические инсайты.

Первоначально опубликовано на https://inoxoft.com 11 мая 2021 г.