علم داده اصطلاحی است که در سراسر جهان محبوبیت پیدا کرده است، یک ابزار جدید قدرتمند که می تواند به بسیاری از سوالات متمرکز بر مصرف کننده و متمرکز بر نقطه فروش که شرکت ها امروزه می پرسند پاسخ دهد. علم داده رشته‌ای است که تقاضای زیادی دارد و بسیاری از سازمان‌ها و استارت‌آپ‌های بزرگ توسعه‌دهندگان و دانشمندان داده را جذب می‌کنند که می‌توانند با داده‌های بزرگ کار کنند تا به طور کارآمدی داده‌های شما را تجزیه و تحلیل کنند و بینش ارزشمندی را در مورد داده‌های شما به دست آورند تا به طیف وسیعی از فعالیت‌های تجاری، تجربه مشتریان رسیدگی کنند. به تجزیه و تحلیل !

با صدها مورد استفاده از رایانش ابری گرفته تا یادگیری ماشینی، علم داده حوزه برنامه نویسی جدید آینده است. هزاران فرد مشتاق به دنبال پیوستن به این حوزه هستند. برای کمک به کاهش خط، در اینجا 10 زبان برنامه نویسی برتر برای پروژه های داده های بزرگ در سال 2022 آورده شده است.

۱. پایتون

پایتون یکی از حیاتی ترین ابزار برای علم داده و برای تجزیه و تحلیل داده های بزرگ است. این زبان به دلیل ماهیت شی گرا، سهولت استفاده و سازگاری بسیار با توسعه دهندگان به دلیل خوانایی بالای کد، زبان برنامه نویسی مناسب برای داده های بزرگ است.

همچنین سازگاری عالی با کتابخانه های قدرتمند علم داده مانند Keras، Scikit-Learn، matplotlib، TensorFlow و غیره دارد. پایتون منبع باز و با یک جامعه قوی است که آن را به محبوب ترین زبان برنامه نویسی برای داده های بزرگ تبدیل می کند.

۲. جاوا اسکریپت

جاوا اسکریپ یکی از زبان های برنامه نویسی اصلی برای شبکه جهانی وب است. همانطور که از نام آن پیداست، یک زبان برنامه نویسی است که به برنامه نویس اجازه می دهد تا ویژگی های پویا و پیچیده ای مانند تجسم داده های تعاملی، به روز رسانی پویا محتوا و بسیاری موارد دیگر را پیاده سازی کند. در 97٪ از تمام وب سایت ها در وب جهانی استفاده می شود.

برای پروژه های علم داده بزرگ، یادگیری جاوا اسکریپت آسان است، از کتابخانه های یادگیری ماشینی مانند tensorflow.js و keras.js و غیره پشتیبانی می کند و به برنامه نویسان اجازه می دهد تا تجزیه و تحلیل داده های تصویری را برای درک بهتر مجموعه داده های بزرگ ایجاد کنند.

۳. جاوا

جاوا یک زبان برنامه نویسی قدیمی است اما سن با ادغام عالی با ابزارهای سطح سازمانی همراه است. جاوا اکنون ابزارهایی برای کاربردهای علم داده مانند Hadoop، Spark، Hive، Scala و Fink دارد.

جاوا چندین IDE را برای توسعه سریع برنامه ارائه می دهد که به دلیل مقیاس پذیری بالا و ماهیت انعطاف پذیر آن را به گزینه ای ترجیحی برای توسعه دهندگان برای نوشتن کد تبدیل می کند که یک محیط توسعه ایمن برای تجزیه و تحلیل داده ها، یادگیری ماشین، داده کاوی و موارد دیگر را فراهم می کند.

۴. زبان برنامه نویسی آر (R)

یک نرم افزار منبع باز است که در مدیریت تجزیه و تحلیل آماری و جنبه گرافیکی تجزیه و تحلیل داده ها در علم داده موثر است. تجزیه و تحلیل سری های زمانی، خوشه بندی، آزمون های آماری، مدل سازی خطی و غیرخطی تنها برخی از محاسبات آماری و ویژگی های تجزیه و تحلیل ارائه شده توسط برنامه نویسی R هستند.

۵. زبان برنامه نویسی ++C/C

C/C++ یکی از اولین زبان های برنامه نویسی است و از این رو پیچیده ترین و سطح پایین ترین زبان در این لیست است.

این یکی از قدرتمندترین زبان‌های برنامه‌نویسی برای پروژه‌های کلان داده است، با توانایی پردازش حجم زیادی از داده، بیش از ۱ گیگابیت بر ثانیه در زمان واقعی، و به دلیل کارآمد بودن، نتایج بهینه‌تر و سریع تر را نسبت به سایر زبان‌های برنامه‌نویسی ارائه می‌کند.

به طور فزاینده ای از C/C++ برای ساخت ابزارهای کدبیس اصلی، مانند Tensorflow و R، در استفاده از علم داده استفاده می شود.

۶. Scala

Scala یک زبان برنامه نویسی متن باز و مقیاس پذیر سطح بالا برای داده های بزرگ است که بر روی ماشین مجازی جاوا اجرا می شود و می تواند جاوا را در تجزیه و تحلیل داده ها کارآمدتر کند. اسکالا پشتیبانی اساسی از ارزهای دیجیتال دارد و آن را به گزینه ای ایده آل برای ساخت چارچوب های تجزیه و تحلیل داده با عملکرد بالا تبدیل می کند.

توسط بسیاری از IDE ها مانند IntelliJ IDEA، VS Code، Vim، Atom، Sublime Text و غیره پشتیبانی می شود، و از آنجایی که یک زبان برنامه نویسی منبع باز است، دارای یک جامعه قوی است که از توسعه Scala پشتیبانی می کند.

۷. SQL

SQL یا زبان های پرس و جوی ساختاریافته یک زبان برنامه نویسی شناخته شده برای برنامه نویسی و کاربردهای علم داده است. SQL به توسعه‌دهنده اجازه می‌دهد تا با استفاده از مجموعه‌های بزرگ داده، به یک پایگاه داده متصل و استخراج کند، API کلیدی را انجام دهد.

اگرچه SQL دارای تعداد زیادی برنامه کاربردی است، اما ویژگی هایی مانند ماهیت غیر رویه ای آن، ادغام عالی با سایر زبان های برنامه نویسی، کمک بسیار زیادی در مدیریت داده های بدون ساختار ارائه می دهد، و اجازه می دهد تا مدیریت نرم تر خوشه های داده های بزرگ SQL را به یک زبان برنامه نویسی خوب برای علم داده تبدیل کند.

۸. MATLAB

Matlab یک پلت فرم برنامه نویسی و محاسبات عددی است که برای تجزیه و تحلیل داده ها، توسعه الگوریتم ها و ایجاد مدل استفاده می شود. این یک زبان برنامه نویسی چند پارادایم اختصاصی و محیط محاسبات عددی است که توسط MathWorks توسعه یافته است.

با MATLAB، مسائل پیچیده ریاضی و آماری را می توان با سهولت نسبی حل کرد و شامل ابزارهایی برای انجام دستکاری ماتریسی داده ها، ترسیم توابع و داده ها و بسیاری موارد دیگر است. این ابزار ایده آل برای کاربردهای ریاضی علم داده است

۹. Julia

جولیا یک زبان برنامه نویسی چند منظوره با کارایی بالا و پویا است که می تواند تجزیه و تحلیل عددی استثنایی و تحلیل علمی محاسباتی انجام دهد. در درجه اول برای تجزیه و تحلیل سری زمانی، برنامه ریزی ماموریت فضایی، و تجزیه و تحلیل دقیق ریسک استفاده می شود. همچنین ابزارهای داخلی تجسم داده را فراهم می کند.

۱۰. SAS

SAS یا Statistical Analytical System یک محیط نرم افزاری درجه صنعتی است که برای تحلیل های آماری، پیش بینی و پیشرفته استفاده می شود. می تواند مدل سازی آماری را که در محیط SAS اجرا می شود انجام دهد. یک ابزار اختصاصی منبع بسته است که طیف گسترده ای از قابلیت های آماری را برای انجام مدل سازی پیچیده ارائه می دهد.

این یک ابزار علمی داده سطح بالا است که به دلیل پایداری و کارایی خود شناخته شده است. این زبان معمولاً توسط توسعه دهندگان مبتدی یا متوسط ترجیح داده نمی شود و عموماً در شرکت ها و سازمان های بزرگ استفاده می شود.

حوزه علم داده گسترده است و می توان از زوایای مختلف با آن مقابله کرد. زبان های برنامه نویسی در لیست نتایج سریعتر و بهتری را در مقایسه با دیگر زبان ها به شما ارائه می دهند. یکی از این زبان ها را یاد بگیرید و سفر خود را به عنوان یک دانشمند داده آغاز کنید.