가장 중요한 빅 데이터 프로그래밍 언어

프로그래밍 언어는 인간 언어와 마찬가지로 고유한 구조, 구문 및 역학을 가지고 있습니다. 음성 언어는 일반적으로 지리의 영향을 받는 반면, 프로그래밍 언어의 선택은 프로그래머의 성향, IT 커뮤니티 내의 문화 및 비즈니스 목표에 더 많이 좌우됩니다. 데이터 과학에 뛰어들 때 세 가지 프로그래밍 언어가 중심 무대를 차지합니다. 우리는 데이터 분석 전문가에게 연락하여 이러한 언어를 밝히고 이들이 빅 데이터 분석에 어떻게 기여하는지 설명했습니다.

프로그래밍 언어가 중요한 이유는 무엇입니까?

프로그래밍 언어는 기술 및 소프트웨어 개발 분야에서 중요한 역할을 합니다. 다음은 프로그래밍 언어가 중요한 몇 가지 이유입니다.

컴퓨터와의 통신:

프로그래밍 언어는 인간과 컴퓨터 사이의 커뮤니케이션 매개체 역할을 합니다. 컴퓨터가 이해하고 실행할 수 있는 일련의 지침과 규칙을 제공합니다.

소프트웨어 개발:

프로그래밍 언어는 소프트웨어 응용 프로그램을 개발하는 데 필수적입니다. 개발자에게 특정 작업을 수행하고 문제를 해결하는 코드를 작성할 수 있는 도구와 구문을 제공합니다.

다른 목적:

프로그래밍 언어는 다양한 목적을 위해 설계되었습니다. 일부 언어는 웹 개발에 더 적합하고 다른 언어는 과학적 컴퓨팅 또는 데이터 분석에 탁월합니다. 프로그래밍 언어의 선택은 프로젝트의 요구 사항에 따라 다릅니다.

효율성 및 성능:

프로그래밍 언어마다 효율성과 성능 수준이 다릅니다. 일부 언어는 속도와 리소스 사용에 최적화되어 있는 반면 다른 언어는 개발 용이성을 우선시합니다. 언어 선택은 애플리케이션의 성능에 영향을 미칠 수 있습니다.

커뮤니티 및 지원:

프로그래밍 언어에는 언어의 성장과 개선에 기여하는 활발한 개발자 커뮤니티가 있습니다. 이러한 커뮤니티는 개발 프로세스를 지원하는 지원, 라이브러리, 프레임워크 및 리소스를 제공합니다.

호환성 및 통합:

프로그래밍 언어는 기존 시스템 및 기술과 호환되어야 합니다. 원활한 생태계를 만들기 위해 데이터베이스, API 및 기타 소프트웨어 구성 요소와 통합할 수 있어야 합니다.

유연성 및 확장성:

프로그래밍 언어는 유연성과 확장성이 다릅니다. 일부 언어는 빠른 프로토타이핑과 빠른 반복을 허용하는 반면 다른 언어는 대규모 엔터프라이즈 응용 프로그램에서 탁월합니다. 올바른 언어를 선택하면 프로젝트의 향후 확장성을 결정할 수 있습니다.

관련: 사이버 보안에 가장 적합한 5가지 환상적인 프로그래밍 언어.

빅 데이터를 위한 상위 3가지 프로그래밍 언어

오늘날 다양한 애플리케이션에 사용되는 다양한 프로그래밍 언어가 있지만 빅 데이터 환경에서 주로 등장하는 세 가지 언어는 다음과 같습니다.

• 파이썬.
• 아르 자형.
• 자바.

이러한 각 언어는 뚜렷한 강점을 자랑합니다. 일부는 대규모 분석 작업을 실행하는 데 탁월하고 다른 일부는 빅 데이터 및 IoT 기능 운영에 능숙합니다. 파이썬으로 일을 시작합시다.

파이썬 프로그래밍 언어

Python은 전 세계적으로 프로그래밍 언어 중 최고의 경쟁자가 되기 위해 빠르게 상승하고 있습니다. 해석된 스크립팅 기능을 갖춘 고급 언어인 Python은 웹 및 데스크톱 환경 모두를 위한 응용 프로그램을 구축하는 데 능숙합니다. 그 유연성은 복잡한 아이디어를 명확하게 표현할 수 있는 용이함과 명확성으로 인해 언어를 높이 평가하는 광범위한 개발자 및 소프트웨어 엔지니어에게 사랑받았습니다.

또한 Python은 응용 프로그램의 신속한 프로토타이핑을 용이하게 하므로 처음부터 코딩할 필요가 없습니다. 소프트웨어 솔루션을 만들기 위해 접근 가능하면서도 강력한 언어를 찾는 사람들에게 Python은 좋은 선택입니다. 또한 Python 커뮤니티는 질의나 도전에 직면한 초보자에게 도움을 주고자 하는 노련한 개발자와 귀중한 리소스로 가득합니다.

Python의 인기 상승은 상대적으로 학습 곡선이 얕아서 많은 초보 프로그래머가 Python을 진입점으로 고려하도록 권장합니다. 그러나 파이썬은 빅 데이터에서 어떤 역할을 합니까?

Python은 단순성과 다용성의 조합으로 인해 빅 데이터의 핵심 요소입니다. 다음은 Python의 역할에 대한 간략한 개요입니다.

데이터 처리:

Pandas 및 Dask와 같은 라이브러리를 통해 Python은 데이터 정리, 변환 및 집계에 탁월하며 Dask는 대규모 데이터 세트에 대한 병렬 컴퓨팅을 지원합니다.

데이터 분석 및 통계:

Python의 NumPy 및 SciPy 라이브러리는 대용량 데이터 세트에 대한 고성능 수치 분석 및 통계 작업을 용이하게 합니다.

기계 학습:

scikit-learn 및 TensorFlow와 같은 라이브러리 덕분에 Python은 예측 모델을 개발하고 빅 데이터 세트에서 데이터 마이닝을 수행하는 데 선호됩니다.

데이터 시각화:

Python에는 통찰력 있는 플롯과 그래프를 생성하는 데 도움이 되는 Matplotlib 및 Seaborn과 같은 강력한 시각화 라이브러리가 있습니다.

빅 데이터 프레임워크 지원:

Python은 Apache Hadoop 및 Apache Spark와 같은 빅 데이터 프레임워크와 잘 통합되며 PySpark를 통해 Spark를 Python과 함께 사용할 수 있습니다.

커뮤니티 및 리소스:

활기찬 커뮤니티와 풍부한 리소스 덕분에 Python은 빅 데이터 프로젝트를 위한 접근 가능하고 잘 지원되는 선택입니다.

간단히 말해서 Python은 강력한 라이브러리, 빅 데이터 프레임워크와의 호환성 및 강력한 커뮤니티 지원으로 인해 효율적인 데이터 처리, 분석 및 시각화를 가능하게 하는 충분한 데이터 공간에서 귀중한 도구입니다.

참조: 가장 인기 있는 10가지 프로그래밍 언어 배우기.

R 프로그래밍 언어

R 프로그래밍 언어는 데이터 분석 및 통계 소프트웨어 생성을 위해 통계학자와 데이터 마이너 사이에서 선호되는 데이터 과학 분야에서 탁월한 위치를 차지하고 있습니다.

현존하는 가장 철저한 통계 프로그래밍 언어 중 하나인 R은 데이터 조작, 시각화 및 심층 통계 분석을 포함하는 일련의 작업에 능숙합니다.

R 내의 라이브러리는 선형 및 비선형 모델링, 공간 및 시계열 분석, 분류 및 기존 통계 테스트를 포함하되 이에 국한되지 않는 복잡한 통계 작업을 수행할 수 있습니다. 또한 R은 전문 통계 방법론, 그래픽 유틸리티, 데이터 가져오기/내보내기 기능 및 보고서 생성 도구와 같은 프로세스를 간소화하기 위해 패키지를 지속적으로 개발하는 동적 커뮤니티를 자랑합니다. R 패키지의 풍부함과 사용자 친화성은 데이터 과학에서 R의 광범위한 채택에 기여하는 핵심 요소입니다.

R이 최고의 프로그래밍 언어로 주목받는 주요 이유는 다음과 같습니다.

통계 연산 능력:

R은 통계 컴퓨팅 및 분석을 위해 특별히 설계되었습니다. 데이터 과학자가 복잡한 통계 작업, 가설 테스트, 데이터 모델링 및 시각화를 수행할 수 있도록 하는 포괄적인 내장 통계 함수, 패키지 및 도구 세트를 제공합니다. R의 광범위한 통계 기능은 데이터 분석 및 연구를 위한 이상적인 선택입니다.

데이터 시각화:

R은 데이터 시각화에 탁월하여 광범위한 그래픽 및 시각화 라이브러리를 제공합니다. ggplot2, lattice 및 plotly와 같은 패키지는 데이터 과학자에게 데이터의 매력적인 시각적 표현을 생성할 수 있는 기능을 제공하여 인사이트를 보다 쉽게 ​​이해하고 효과적으로 전달할 수 있도록 합니다. R의 시각화 기능은 데이터 분석 분야에서 R의 인기에 기여합니다.

방대한 패키지 컬렉션:

R에는 활성 커뮤니티에서 제공하는 방대한 패키지 에코시스템이 있습니다. 이 패키지는 기계 학습, 데이터 조작, 자연어 처리, 시계열 분석 등과 같은 다양한 영역을 다룹니다. 수많은 패키지의 가용성은 R의 기능을 확장하고 데이터 과학자가 복잡한 문제를 효율적으로 해결할 수 있도록 합니다.

재현 가능한 연구:

R은 재현 가능한 연구 원칙을 장려합니다. 데이터 과학자는 R Markdown과 같은 도구를 사용하여 코드, 시각화 및 내러티브를 단일 문서에 원활하게 통합하여 투명하고 재현 가능한 워크플로를 허용할 수 있습니다. 이 기능은 협업을 강화하고 분석 공유를 촉진하며 전반적인 연구 품질을 향상시킵니다.

적극적이고 지원적인 커뮤니티:

R에는 데이터 과학자, 통계학자 및 연구원으로 구성된 활기차고 열정적인 커뮤니티가 있습니다. 커뮤니티는 패키지 생성, 지식 및 모범 사례 공유, 포럼 및 컨퍼런스 참여를 통해 R 개발에 적극적으로 기여합니다. 커뮤니티의 헌신과 지원은 R을 번창하고 지속적으로 발전하는 프로그래밍 언어로 만듭니다.

다른 언어와의 통합:

R은 Python 및 C++와 같은 다른 프로그래밍 언어와의 원활한 통합을 제공합니다. 이러한 상호 운용성을 통해 데이터 과학자는 다양한 언어 및 라이브러리의 강점을 활용하여 필요한 경우 R의 통계적 기능을 Python의 방대한 생태계 또는 C++의 성능과 결합할 수 있습니다.

자바 프로그래밍 언어

Java는 세계에서 가장 널리 사용되고 널리 사용되는 프로그래밍 언어 중 하나이며 그만한 이유가 있습니다. 다재다능함, 플랫폼 독립성, 견고성 및 광범위한 커뮤니티 지원으로 인해 최고의 프로그래밍 언어로 명성을 얻었습니다. 다음은 Java가 다른 프로그래밍 언어 중에서 두드러지는 몇 가지 주요 이유입니다.

다재:

Java는 다양한 응용 프로그램에 사용할 수 있는 다목적 언어입니다. 일반적으로 웹 개발, 엔터프라이즈 소프트웨어, 모바일 앱 개발, 과학 컴퓨팅 등에 사용됩니다. 유연성을 통해 개발자는 다양한 소프트웨어 솔루션을 만들 수 있습니다.

플랫폼 독립성:

Java의 정의 기능 중 하나는 플랫폼 독립성입니다. Java 프로그램은 JVM(Java Virtual Machine)이 설치된 모든 운영 체제에서 실행할 수 있습니다. 이 "한 번 작성하고 어디서나 실행" 기능을 통해 Java는 교차 플랫폼 개발을 위한 선호되는 선택이 되어 애플리케이션이 서로 다른 장치 및 운영 체제에서 일관되게 작동하도록 합니다.

견고성:

Java는 안정성과 견고성을 우선시합니다. 여기에는 강력한 유형 검사, 자동 메모리 관리 및 예외 처리와 같은 기능이 포함되어 있어 Java 애플리케이션의 안정성과 탄력성에 기여합니다. 이러한 기능은 개발자가 오류를 조기에 발견하고 보다 강력한 소프트웨어를 구축하는 데 도움이 됩니다.

대형 표준 라이브러리:

Java는 광범위한 사전 구축 클래스 및 메서드를 제공하는 방대한 표준 라이브러리를 자랑합니다. 이 광범위한 라이브러리는 개발 작업을 단순화하고 코딩 프로세스를 가속화합니다. 여기에는 입력/출력 작업, 네트워킹, 데이터베이스 연결, 그래픽 사용자 인터페이스 등을 위한 유틸리티가 포함됩니다.

확장성 및 성능:

JVM을 포함한 Java의 아키텍처 및 런타임 환경은 확장성과 성능을 위해 설계되었습니다. Java 애플리케이션은 높은 로드를 처리하고 많은 양의 데이터를 효율적으로 처리할 수 있습니다. 또한 다중 스레딩에 대한 Java의 지원을 통해 개발자는 병렬성을 활용하고 최신 하드웨어 아키텍처를 활용할 수 있습니다.

커뮤니티 지원:

Java에는 전 세계적으로 번성하고 지원하는 개발자 커뮤니티가 있습니다. 커뮤니티는 언어의 성장에 적극적으로 기여하고 라이브러리, 프레임워크 및 도구를 제공하며 포럼, 온라인 리소스 및 회의를 통해 지원을 제공합니다. 이 활기찬 생태계는 개발자가 풍부한 지식과 리소스에 액세스하여 Java 개발 경험을 향상시킬 수 있도록 합니다.

관련: iOS 앱 개발을 위한 최고의 프로그래밍 언어.

결론

결론적으로 Java의 다양성, 플랫폼 독립성, 견고성, 대규모 표준 라이브러리, 확장성 및 강력한 커뮤니티 지원은 Java를 최고의 빅 데이터 프로그래밍 언어 중 하나로 만듭니다. 산업 전반에 걸쳐 널리 채택되고 다양한 개발 요구 사항을 해결할 수 있는 능력으로 인해 많은 개발자와 조직이 선택하는 언어로서의 입지가 확고해졌습니다.