Với sự phát triển không ngừng của khoa học dữ liệu, bạn cần có kỹ năng sử dụng các công nghệ tiên tiến trong lĩnh vực này. Trong bài viết này, chúng ta sẽ xem xét các ngôn ngữ lập trình hàng đầu được sử dụng trong khoa học dữ liệu
Dữ liệu đã trở nên cực kỳ có giá trị trong thập kỷ qua
Mọi công ty lớn ngoài kia đều có dữ liệu quý giá, với sự giúp đỡ của một nhà khoa học dữ liệu giỏi, có thể mang lại lợi ích cho cách họ kinh doanh. Trong các trường hợp khác, xác định các chiến lược có thể không hoạt động tốt
Ngành công nghiệp đang mở rộng và nhu cầu về các nhà khoa học dữ liệu ngày càng tăng
Nếu bạn muốn trở thành một nhà khoa học dữ liệu, bạn nên bắt đầu bằng cách học các ngôn ngữ lập trình hàng đầu trong lĩnh vực này
Hãy xem các ngôn ngữ được sử dụng nhiều nhất trong Khoa học dữ liệu và lý do bạn nên sử dụng chúng
con trăn
Ngày nay, Python là ngôn ngữ lập trình được sử dụng nhiều nhất. Một số chỉ số ngôn ngữ lập trình như PYPL và TIOBE xác nhận điều này
Bảng ngôn ngữ lập trình được sử dụng nhiều nhất theo PYPLPython là một trong những ngôn ngữ mạnh mẽ và linh hoạt nhất hiện có và nó cũng được sử dụng rộng rãi trong khoa học dữ liệu. Lý do chính là cú pháp dễ dàng và tao nhã của nó, cùng với một bộ sưu tập lớn các thư viện của bên thứ ba
Một công cụ mà bạn sẽ tìm thấy ở mọi nơi trong lĩnh vực khoa học dữ liệu là Jupyter
Với sổ ghi chép Jupyter, bạn có thể nhanh chóng xem kết quả của mã mà bạn đang làm việc, vẽ dữ liệu và tạo tài liệu về mã của bạn thông qua các khối đánh dấu
Đây không phải là công cụ chỉ dành cho Python, nhưng sự kết hợp phổ biến nhất là Python và Jupyter
máy tính xách tay jupyterCộng đồng Python luôn thân thiện với người mới. Bạn sẽ luôn có các diễn đàn và trang web như Stack Overflow để giải quyết những nghi ngờ của mình
Nếu bạn muốn bắt đầu học ngôn ngữ này, chúng tôi có danh sách tài nguyên học tập Python hoàn hảo cho mục đích của bạn
R
R là ngôn ngữ lập trình nguồn mở được giới thiệu lần đầu tiên vào năm 1993 được sử dụng để tính toán thống kê, phân tích dữ liệu và học máy
Theo phân tích của Stack Overflow, mức độ phổ biến của R đã tăng lên trong vài năm qua
R ngày càng phổ biếnMặc dù R được sử dụng rộng rãi bởi các nhà nghiên cứu, nhưng ngày nay nó đang được các công ty công nghệ lớn như Google, Facebook và Twitter sử dụng cho các mục đích liên quan đến phân tích và thống kê dữ liệu
Chúng tôi có thể nói hàng giờ về lợi thế của ngôn ngữ này
R, giống như Python, là một ngôn ngữ thông dịch, vì vậy bạn có thể chạy mã của mình mà không cần bất kỳ trình biên dịch nào. Đồng thời, R là đa nền tảng nên bạn không cần lo lắng về hệ điều hành của mình
R là một ngôn ngữ phổ biến đến mức bạn có rất nhiều trình soạn thảo và IDE để lựa chọn. Nhưng trong nhiều năm, RStudio là IDE phổ biến nhất để phát triển R
RStudioBạn có thể vượt ra ngoài việc sử dụng số liệu thống kê thông thường. Với R, bạn có quyền truy cập vào kho thư viện khổng lồ cho phép bạn xây dựng các ứng dụng dưới mọi hình thức. Ví dụ: với gói Sáng bóng, bạn có thể phát triển các ứng dụng web thẩm mỹ một cách thoải mái với R IDE của mình
Nếu bạn quan tâm đến thống kê hoặc nghiên cứu, việc sử dụng R sẽ không có trí tuệ
Julia
Julia tận dụng những gì tốt nhất từ các ngôn ngữ như Python, Ruby, Lisp và R, kết hợp nó với tốc độ của C và bao gồm các ký hiệu toán học quen thuộc giống như Matlab
Chúng ta có thể coi Julia là nỗ lực đầy tham vọng trong việc tạo ra một ngôn ngữ đủ tốt cho lập trình chung đồng thời gây kinh ngạc trong các lĩnh vực cụ thể của khoa học máy tính, chẳng hạn như học máy, khai thác dữ liệu, điện toán phân tán và song song
Một trong những ưu điểm chính của Julia là tốc độ của nó, có thể so sánh với các ngôn ngữ như C, Rust, Lua và Go. Điều này là do nó được biên dịch đúng lúc [JIT]
điểm chuẩn của JuliaTrong vài năm qua, Julia đã tăng đáng kể cơ sở người dùng. Chúng ta có thể thấy điều này qua số lượt tải xuống tích lũy tính đến năm 2022
Julia cực kỳ giỏi về khoa học dữ liệu vì
- Ngôn ngữ dễ học hơn đối với các nhà toán học. Nó sử dụng một cú pháp tương tự như các công thức toán học được sử dụng bởi những người không phải là lập trình viên
- Quản lý bộ nhớ tự động với điều khiển thủ công đối với bộ thu gom rác
- Được tối ưu hóa cho học máy và thống kê ngay lập tức
- Gõ động, gần giống như một ngôn ngữ kịch bản
- Nhiều thư viện Julia để tương tác với dữ liệu của bạn [DataFrames. jl, JuliaGraphs, trong số những người khác]
Cộng đồng của Julia mạnh mẽ đến mức họ đã tạo ra một bài hát để vinh danh ngôn ngữ này
Nếu bạn muốn một ngôn ngữ hỗ trợ khoa học dữ liệu ngay lập tức, Python dễ sử dụng và tốc độ của C, thì Julia là ngôn ngữ bạn lựa chọn
Scala
Scala là ngôn ngữ lập trình cấp cao được giới thiệu lần đầu tiên vào năm 2004 chạy trong JVM [Máy ảo Java] hoặc với JavaScript trong trình duyệt của bạn
Nó được tạo ra để cải thiện một số khía cạnh mà các lập trình viên Java cho là tẻ nhạt và hạn chế. Trong số những cải tiến này, chúng tôi nhận thấy sự kết hợp của lập trình chức năng bên cạnh mô hình hướng đối tượng vốn đã quen thuộc. Tương tự như vậy, một điểm cộng nữa là Scala là ngôn ngữ nhanh hơn so với Python hay thậm chí là chính Java
Nhiều nhà khoa học dữ liệu đã kết hợp Scala vào bộ công cụ của họ vì nó là vô giá khi nói về việc phân tích các tập dữ liệu lớn
Theo khảo sát của Stack Overflow 2021, Scala là ngôn ngữ được trả nhiều thứ 7 trên toàn thế giới. Nhưng bạn phải cẩn thận với thống kê này vì các công việc Scala không phổ biến trong ngành
Vì Scala chạy trên JVM nên bạn sẽ có quyền truy cập vào rất nhiều thư viện hiện có và một số gói chỉ dành cho Scala được sử dụng trong dữ liệu lớn, toán học, cơ sở dữ liệu và khoa học máy tính nói chung
Nếu bạn đã thông thạo Java, Scala có thể là ngôn ngữ phù hợp để chuyển sang khoa học dữ liệu
Đây là chuyến tham quan chính thức để bạn có thể bắt đầu cuộc phiêu lưu này ngay lập tức
Java
Java là một trong những ngôn ngữ lập trình được sử dụng và yêu thích nhất trong nhiều thập kỷ. Đó là một ngôn ngữ toàn diện có thể được sử dụng trong hầu hết mọi tình huống có thể tưởng tượng được
Khoa học dữ liệu không phải là một ngoại lệ. Mặc dù Java chủ yếu được sử dụng trong các ứng dụng web và di động, nhưng do cơ sở người dùng mạnh mẽ, nó được sử dụng cùng với các khung phổ biến khác như Hadoop hoặc Spark để thực hiện phân tích dữ liệu nặng
Tóm lại, ngoài việc nói về Java là phù hợp nhất cho khoa học dữ liệu, chúng ta nên nhận ra rằng do số lượng nhà phát triển Java ngoài kia và các công ty đã viết phần mềm của họ bằng ngôn ngữ đó, sẽ thoải mái hơn khi làm mọi thứ bằng cùng một ngôn ngữ
Như đã nói, Java có thể sử dụng được trong hầu hết các lĩnh vực khoa học dữ liệu, chẳng hạn như quản lý cơ sở dữ liệu, học máy,
Nếu bạn biết Java, việc học một vài thư viện sẽ dễ dàng hơn nhiều so với việc học cách sử dụng một ngôn ngữ hoàn toàn khác như R hoặc Julia
MATLAB
MATLAB là ngôn ngữ lập trình độc quyền được hàng triệu kỹ sư và nhà khoa học sử dụng cho tính toán thống kê và toán học
Các nhà khoa học dữ liệu chủ yếu sử dụng ngôn ngữ này để phân tích dữ liệu và học máy. Phần tốt nhất là bạn có mọi thứ trong một không gian làm việc
Nó chủ yếu được sử dụng trong học thuật, nhưng nó vẫn là một lựa chọn tuyệt vời để xây dựng nền tảng sâu về các khái niệm khoa học dữ liệu
Nhược điểm duy nhất của MATLAB là nó là một phần mềm trả phí, vì vậy bạn sẽ chủ yếu sử dụng ngôn ngữ này nếu bạn đang theo học tại một trường đại học hoặc đã sử dụng nó trong công việc của mình
Kiểm tra danh sách tài nguyên MathWorks chính thức để bắt đầu lộ trình học tập của bạn ngay hôm nay
C++
Để kết thúc danh sách này, chúng ta có C++. Mặc dù nó chủ yếu được sử dụng để tạo các ứng dụng và hệ điều hành, nhưng chúng ta không thể chứng kiến sự bùng nổ hiện đại của khoa học dữ liệu nếu không có nó
Các nhà khoa học dữ liệu thích các ngôn ngữ dễ sử dụng và gỡ lỗi như Python hoặc R vì họ không muốn mất thời gian sửa một số lỗi C/C++ kỳ lạ
Tuy nhiên, C ++ có vai trò chính trong khoa học dữ liệu vì nhiều thư viện được sử dụng trên các ngôn ngữ khác được viết bằng nó. Việc tạo một mô hình máy học đòi hỏi nỗ lực tính toán, vì vậy việc sử dụng một ngôn ngữ hiệu quả như C++ là điều hợp lý
Nếu bạn muốn tham gia vào ngành khoa học dữ liệu bằng cách phát triển thư viện cho các ngôn ngữ khác, C ++ có thể là lựa chọn phù hợp
Phần kết luận
Trong bài đăng này, chúng tôi đã khám phá các ngôn ngữ lập trình được sử dụng hàng đầu cho khoa học dữ liệu. Lĩnh vực này đang phát triển bùng nổ và hôm nay là thời điểm hoàn hảo để bắt đầu sự nghiệp của bạn với tư cách là một nhà khoa học dữ liệu
Nếu bạn mới bắt đầu, tôi khuyên bạn nên bắt đầu với Python hoặc R. Khi bạn đã có một số kinh nghiệm thực tế khi tạo dự án, bạn có thể bắt đầu mở rộng bộ công cụ của mình bằng cách học các ngôn ngữ khác như Julia hoặc Scala
Cho dù bạn chọn gì, hãy nhớ rằng tạo danh mục đầu tư là cách để có được công việc lương cao trong lĩnh vực công nghệ, nhưng bạn phải bắt đầu từ một thứ gì đó. Còn những tài nguyên học tập về khoa học dữ liệu này thì sao?