Самые важные языки программирования больших данных

Языки программирования, как и человеческие языки, обладают уникальной структурой, синтаксисом и динамикой. В то время как на разговорные языки обычно влияет география, выбор языков программирования больше зависит от склонностей программиста, культуры ИТ-сообщества и бизнес-целей. При погружении в науку о данных три языка программирования занимают центральное место. Мы обратились к экспертам по анализу данных, чтобы пролить свет на эти языки и объяснить, как они способствуют анализу больших данных.

Почему важны языки программирования?

Языки программирования играют решающую роль в области технологий и разработки программного обеспечения. Вот несколько причин, по которым языки программирования имеют значение:

Связь с компьютерами:

Языки программирования служат средством общения между людьми и компьютерами. Они предоставляют набор инструкций и правил, которые компьютеры могут понять и выполнить.

Разработка программного обеспечения:

Языки программирования необходимы для разработки программных приложений. Они предоставляют разработчикам инструменты и синтаксис для написания кода, который выполняет определенные задачи и решает проблемы.

Различные цели:

Языки программирования предназначены для разных целей. Некоторые языки больше подходят для веб-разработки, в то время как другие лучше всего подходят для научных вычислений или анализа данных. Выбор языка программирования зависит от требований проекта.

Эффективность и производительность:

Различные языки программирования имеют разные уровни эффективности и производительности. Некоторые языки оптимизированы для скорости и использования ресурсов, в то время как другие отдают предпочтение простоте разработки. Выбор языка может повлиять на производительность приложения.

Сообщество и поддержка:

Языки программирования имеют активные сообщества разработчиков, которые способствуют развитию и совершенствованию языка. Эти сообщества предоставляют поддержку, библиотеки, платформы и ресурсы, которые помогают в процессе разработки.

Совместимость и интеграция:

Языки программирования должны быть совместимы с существующими системами и технологиями. Они должны иметь возможность интегрироваться с базами данных, API и другими программными компонентами для создания цельной экосистемы.

Гибкость и масштабируемость:

Языки программирования отличаются своей гибкостью и масштабируемостью. Некоторые языки позволяют быстро создавать прототипы и итерации, в то время как другие отлично подходят для крупномасштабных корпоративных приложений. Выбор правильного языка может определить будущую масштабируемость проекта.

Связанный: 5 фантастических языков программирования, которые лучше всего подходят для кибербезопасности.

Топ-3 языка программирования для больших данных

Сегодня существует множество языков программирования, используемых для различных приложений, но в ландшафте больших данных преобладают три из них:

• Питон.
• Р.
• Джава.

Каждый из этих языков имеет свои сильные стороны; некоторые преуспевают в выполнении крупномасштабных аналитических задач, в то время как другие умеют операционализировать большие данные и функциональные возможности Интернета вещей. Давайте начнем с Python.

Язык программирования Python

Python быстро растет, чтобы стать главным претендентом среди языков программирования во всем мире. Как язык высокого уровня с возможностями интерпретируемых сценариев, Python отлично подходит для создания приложений как для веб-сред, так и для настольных сред. Его гибкость привлекла к нему внимание широкого круга разработчиков и инженеров-программистов, которые высоко ценят этот язык за его ясность и легкость, с которой можно сформулировать сложные идеи.

Более того, Python облегчает быстрое создание прототипов приложений, избавляя от необходимости писать код с нуля. Для тех, кто ищет доступный, но мощный язык для создания программных решений, Python — хороший выбор. Кроме того, сообщество Python изобилует бесценными ресурсами и опытными разработчиками, которые готовы протянуть руку помощи новичкам, сталкивающимся с вопросами или проблемами.

Рост популярности Python можно объяснить его относительно неглубокой кривой обучения, что побуждает многих начинающих программистов рассматривать его в качестве отправной точки. Но какую роль Python играет в больших данных?

Python является стержнем в области больших данных благодаря сочетанию простоты и универсальности. Вот краткий обзор роли Python:

Обработка данных:

Благодаря таким библиотекам, как Pandas и Dask, Python отлично справляется с очисткой, преобразованием и агрегированием данных, а Dask обеспечивает параллельные вычисления для больших наборов данных.

Анализ данных и статистика:

Библиотеки Python NumPy и SciPy упрощают высокопроизводительный численный анализ и статистические операции с большими наборами данных.

Машинное обучение:

Такие библиотеки, как scikit-learn и TensorFlow, делают Python фаворитом для разработки прогностических моделей и интеллектуального анализа больших наборов данных.

Визуализация данных:

В Python есть мощные библиотеки визуализации, такие как Matplotlib и Seaborn, которые помогают создавать подробные графики и графики.

Поддержка платформ больших данных:

Python хорошо интегрируется с платформами больших данных, такими как Apache Hadoop и Apache Spark, а PySpark позволяет использовать Spark с Python.

Сообщество и ресурсы:

Активное сообщество и множество ресурсов делают Python доступным и хорошо поддерживаемым выбором для проектов с большими данными.

Короче говоря, Python — бесценный инструмент в обширном пространстве данных благодаря его мощным библиотекам, совместимости с платформами больших данных и мощной поддержке сообщества, обеспечивающей эффективную обработку, анализ и визуализацию данных.

См. также: 10 самых популярных языков программирования для изучения.

Язык программирования R

Язык программирования R занимает видное место в науке о данных, являясь фаворитом среди статистиков и сборщиков данных для анализа данных и создания статистического программного обеспечения.

Являясь одним из наиболее полных существующих языков статистического программирования, R прекрасно справляется с целым рядом задач, связанных с манипулированием данными, визуализацией и углубленным статистическим анализом.

Библиотеки в R оборудованы для выполнения сложных статистических операций, включая, помимо прочего, линейное и нелинейное моделирование, анализ пространственных и временных рядов, классификацию и обычные статистические тесты. Кроме того, R может похвастаться динамичным сообществом, которое постоянно разрабатывает пакеты для оптимизации процессов, такие как специализированные статистические методологии, графические утилиты, функции импорта/экспорта данных и инструменты для создания отчетов. Обилие и удобство использования пакетов R являются ключевыми факторами, способствующими широкому внедрению R в науке о данных.

Вот основные причины, по которым R выделяется как лучший язык программирования:

Статистическая вычислительная мощность:

R был специально разработан для статистических вычислений и анализа. Он предоставляет полный набор встроенных статистических функций, пакетов и инструментов, которые позволяют специалистам по данным выполнять сложные статистические операции, проверку гипотез, моделирование и визуализацию данных. Широкие статистические возможности R делают его идеальным выбором для анализа данных и исследований.

Визуализация данных:

R отлично подходит для визуализации данных, предлагая широкий спектр графических библиотек и библиотек визуализации. Такие пакеты, как ggplot2, решетка и plotly, предоставляют специалистам по обработке и анализу данных возможность создавать убедительные визуальные представления своих данных, упрощая понимание и эффективную передачу информации. Возможности визуализации R способствуют его популярности в области анализа данных.

Обширная коллекция пакетов:

R имеет обширную экосистему пакетов, предоставленных его активным сообществом. Эти пакеты охватывают различные области, такие как машинное обучение, обработка данных, обработка естественного языка, анализ временных рядов и многое другое. Доступность многочисленных пакетов расширяет функциональность R и позволяет специалистам по данным эффективно решать сложные задачи.

Воспроизводимые исследования:

R продвигает принципы воспроизводимых исследований. С помощью таких инструментов, как R Markdown, специалисты по данным могут беспрепятственно интегрировать код, визуализации и описания в единый документ, обеспечивая прозрачные и воспроизводимые рабочие процессы. Эта возможность расширяет сотрудничество, облегчает обмен анализами и повышает общее качество исследований.

Активное и поддерживающее сообщество:

R имеет активное и увлеченное сообщество специалистов по данным, статистиков и исследователей. Сообщество активно способствует развитию R посредством создания пакетов, обмена знаниями и передовым опытом, а также участия в форумах и конференциях. Преданность и поддержка сообщества делают R процветающим и постоянно развивающимся языком программирования.

Интеграция с другими языками:

R предлагает бесшовную интеграцию с другими языками программирования, такими как Python и C++. Эта функциональная совместимость позволяет специалистам по данным использовать сильные стороны различных языков и библиотек, сочетая статистические возможности R с обширной экосистемой Python или производительностью C++, когда это необходимо.

Язык программирования Java

Java — один из самых широко используемых и популярных языков программирования в мире, и на то есть веские причины. Он завоевал репутацию лучшего языка программирования благодаря своей универсальности, независимости от платформы, надежности и обширной поддержке сообщества. Вот несколько ключевых причин, по которым Java выделяется среди других языков программирования:

Универсальность:

Java — это универсальный язык, который можно использовать для самых разных приложений. Он обычно используется в веб-разработке, корпоративном программном обеспечении, разработке мобильных приложений, научных вычислениях и многом другом. Его гибкость позволяет разработчикам создавать разнообразные программные решения.

Независимость от платформы:

Одной из определяющих особенностей Java является ее независимость от платформы. Программы Java могут работать в любой операционной системе, в которой установлена ​​виртуальная машина Java (JVM). Эта возможность «написать один раз, запускать где угодно» делает Java предпочтительным выбором для кроссплатформенной разработки, гарантируя, что приложения будут работать согласованно на разных устройствах и операционных системах.

Надежность:

Java ставит во главу угла надежность и надежность. Он включает в себя такие функции, как строгая проверка типов, автоматическое управление памятью и обработка исключений, которые способствуют стабильности и отказоустойчивости приложений Java. Эти функции помогают разработчикам выявлять ошибки на ранних этапах и создавать более надежное программное обеспечение.

Большая стандартная библиотека:

Java может похвастаться обширной стандартной библиотекой, которая предоставляет широкий спектр готовых классов и методов. Эта обширная библиотека упрощает задачи разработки и ускоряет процесс написания кода. Он включает в себя утилиты для операций ввода-вывода, работы в сети, подключения к базе данных, графических пользовательских интерфейсов и т. д.

Масштабируемость и производительность:

Архитектура Java и среда выполнения, включая JVM, рассчитаны на масштабируемость и производительность. Приложения Java могут справляться с высокими нагрузками и эффективно обрабатывать большие объемы данных. Кроме того, поддержка многопоточности в Java позволяет разработчикам использовать параллелизм и преимущества современных аппаратных архитектур.

Поддержка сообщества:

Java имеет процветающее и поддерживающее сообщество разработчиков по всему миру. Сообщество активно способствует развитию языка, предоставляет библиотеки, платформы и инструменты, а также предлагает помощь через форумы, онлайн-ресурсы и конференции. Эта динамичная экосистема гарантирует, что разработчики получат доступ к обширным знаниям и ресурсам для улучшения своего опыта разработки Java.

Связанный: Лучший язык программирования для разработки приложений iOS.

Заключение

В заключение отметим, что универсальность Java, независимость от платформы, надежность, большая стандартная библиотека, масштабируемость и мощная поддержка сообщества делают его одним из лучших языков программирования для работы с большими данными. Его широкое распространение в различных отраслях и способность решать различные задачи разработки укрепили его позиции в качестве предпочтительного языка для многих разработчиков и организаций.