Khoa học dữ liệu đã trở thành một trong những công nghệ phổ biến nhất của Thế kỷ 21. Với nhu cầu nhân lực cao trong ngành này, đòi hỏi nhiều nhà khoa học dữ liệu trang bị những kỹ năng cần thiết.
Bên cạnh các kỹ năng toán học, nhà khoa học dữ liệu cần có chuyên môn lập trình. Nhưng trước khi có được kiến thức chuyên môn, một nhà khoa học dữ liệu đầy tham vọng xác định được những loại ngôn ngữ lập trình cần thiết cho công việc.
Bài viết dưới đây cung ứng cho người đọc 1 số ít ngôn ngữ lập trình thiết yếu để trở thành một nhà khoa học dữ liệu .
Top 6 ngôn ngữ lập trình khoa học dữ liệu
1. Python
Bạn đang đọc: Top 6 ngôn ngữ lập trình khoa học dữ liệu
Python là ngôn ngữ lập trình hướng tới đối tượng người tiêu dùng bậc cao, dùng để tăng trưởng website và nhiều ứng dụng khác nhau. Nó thuận tiện để tìm hiểu và khám phá và đang nổi lên như một trong những ngôn ngữ lập trình nhập môn tốt nhất cho người lần đầu tiếp xúc với ngôn ngữ lập trình .
Python có cấu trúc dữ liệu cấp cao can đảm và mạnh mẽ và cách tiếp cận đơn thuần nhưng hiệu suất cao so với lập trình hướng đối tượng người dùng. Cú pháp lệnh của Python là điểm cộng vô cùng lớn vì sự rõ ràng, dễ hiểu và cách gõ linh động làm cho nó nhanh gọn trở thành một ngôn ngữ lý tưởng để viết script và tăng trưởng ứng dụng trong nhiều nghành nghề dịch vụ, ở hầu hết những nền tảng .
2. R
R là một công cụ rất mạnh cho học máy, thống kê và nghiên cứu và phân tích dữ liệu. Do đó, nó rất phổ biến trong số những nhà thống kê. Nếu bạn muốn đi sâu vào nghiên cứu và phân tích dữ liệu và thống kê, thì R là ngôn ngữ dành cho bạn .
Hạn chế duy nhất của R là nó không phải là ngôn ngữ lập trình có mục tiêu chung, điều đó có nghĩa là nó không được sử dụng cho những trách nhiệm khác ngoài lập trình thống kê .
Với hơn 10.000 gói trong kho tàng trữ nguồn mở của CRAN, R Giao hàng cho toàn bộ những ứng dụng thống kê. Một sự tương thích can đảm và mạnh mẽ khác của R là năng lực giải quyết và xử lý đại số tuyến tính phức tạp. Điều này làm cho R lý tưởng cho không chỉ nghiên cứu và phân tích thống kê mà còn cho những mạng thần kinh .
Ngoài ra còn có những gói studio khác như Tidyverse và Sparklyr cung ứng giao diện Apache Spark cho những môi trường tự nhiên dựa trên R. R như RStudio đã giúp việc liên kết cơ sở dữ liệu thuận tiện hơn .
Nó có một gói tích hợp có tên là “ RMyQuery ”, cung ứng năng lực liên kết tự nhiên của R với MySQL. Tất cả những tính năng này làm cho R trở thành một lựa chọn lý tưởng cho những nhà khoa học dữ liệu .
3. SQL
SQL là kỹ năng quan trọng nhất mà nhà khoa học dữ liệu phải có. SQL hoặc ‘Structured Query Language’ là ngôn ngữ truy vấn dữ liệu từ các nguồn dữ liệu có tổ chức.
Trong Khoa học dữ liệu, SQL là để update, truy vấn và thao tác cơ sở dữ liệu. Là một nhà khoa học dữ liệu, biết cách lấy dữ liệu là rất quan trọng trong việc làm của họ .
SQL là ngôn ngữ chuẩn cho hệ cơ sở dữ liệu quan hệ. Tất cả những mạng lưới hệ thống quản trị cơ sở dữ liệu quan hệ ( RDMS ) như MySQL, MS Access, Oracle, Sybase, Informix, Postgres và SQL Server đều sử dụng SQL làm ngôn ngữ cơ sở dữ liệu chuẩn .
- Xem thêm: 10 kỹ năng cần thiết để trở thành Data Scientist
4. Scala
Scala là một phần lan rộng ra của ngôn ngữ lập trình Java hoạt động giải trí trên JVM. Nó là ngôn ngữ lập trình có mục tiêu chung có những tính năng của công nghệ tiên tiến hướng đối tượng người tiêu dùng cũng như ngôn ngữ lập trình tính năng .
Bạn có thể sử dụng Scala kết hợp với Spark, một nền tảng Big Data. Điều này làm cho Scala trở thành ngôn ngữ lập trình lý tưởng khi xử lý khối lượng dữ liệu lớn.
Một tính năng quan trọng nhất của Scala là năng lực tương hỗ giải quyết và xử lý song song trên quy mô lớn. Tuy nhiên, ngôn ngữ lập trình Scala có lộ trình học tập phức tạp và chúng tôi không khuyên dùng nó cho người mới khởi đầu .
Cuối cùng, nếu sở trường thích nghi của bạn là một nhà khoa học dữ liệu đang giải quyết và xử lý một khối lượng dữ liệu lớn, thì Scala + Spark là lựa chọn tốt nhất của bạn .
5. Julia
Julia là một ngôn ngữ lập trình được tăng trưởng gần đây, tương thích nhất cho máy tính kỹ thuật. Julia phổ biến vì nó đơn thuần như Python và có hiệu suất nhanh như ngôn ngữ C. Điều này đã làm cho Julia trở thành một ngôn ngữ lý tưởng cho những nghành nghề dịch vụ yên cầu những hoạt động giải trí toán học phức tạp .
Julia sinh ra và nhanh gọn trở thành một trong những ngôn ngữ với năng lực quản lý và vận hành thần tốc trên những tập dữ liệu lớn. Tóm lại, Julia xử lý bất kể lỗi thường gặp nào mà những ngôn ngữ lập trình khác không được phong cách thiết kế đặc biệt quan trọng cho khoa học dữ liệu hay mắc phải .
6. SAS
Giống như R, bạn hoàn toàn có thể sử dụng SAS để nghiên cứu và phân tích thống kê. Sự độc lạ duy nhất là SAS không phải là mã nguồn mở như R .
Tuy nhiên, nó là một trong những ngôn ngữ truyền kiếp nhất được phong cách thiết kế để thống kê. Các nhà tăng trưởng ngôn ngữ SAS đã tăng trưởng bộ ứng dụng của riêng họ để nghiên cứu và phân tích nâng cao, quy mô Dự kiến và mưu trí kinh doanh thương mại .
SAS có độ đáng tin cậy cao và đã được những chuyên viên và nhà nghiên cứu và phân tích nhìn nhận cao. Các công ty đang tìm kiếm một nền tảng không thay đổi và bảo đảm an toàn, SAS là một ngôn ngữ lập trình trọn vẹn tương thích với nhu yếu của họ .
Mặc dù SAS hoàn toàn có thể là một ứng dụng nguồn đóng, nó cung ứng một loạt những thư viện và gói để nghiên cứu và phân tích thống kê và học máy .
SAS có một mạng lưới hệ thống tương hỗ tuyệt vời cho công ty bạn. Tuy nhiên, SAS bị tụt lại phía sau với sự sinh ra của ứng dụng nguồn mở và tiên tiến và phát triển. Điều đó tạo nên sự khó khăn vất vả và tốn ngân sách khi phối hợp những công cụ và tính năng tiên tiến và phát triển hơn trong SAS mà những ngôn ngữ lập trình văn minh phân phối .
Kết luận
Học 6 ngôn ngữ lập trình này sẽ giúp bạn có chỗ đứng nhất định trong lĩnh vực khoa học dữ liệu. Mặc dù không có thứ tự ưu tiên cụ thể của từng ngôn ngữ lập trình này, thế nhưng tôi nghĩ có lẽ bạn sẽ muốn tìm hiểu nhiều hơn một ngôn ngữ.
Điều này giúp vốn hiểu biết của bạn trở nên linh hoạt hơn và trở thành một nhà khoa học dữ liệu thực thụ.
- Xem ngay 3 nhóm kiến thức cơ bản nào mọi Data Scientist cần có
Nguồn : data-flair.training
Cập nhật kiến thức mới
Nhập email để update nhanh nhất thông tin, kỹ năng và kiến thức từ Viện ISB
Source: https://sangtaotrongtamtay.vn
Category: Công nghệ