7 Programmiersprachen für die Datenwissenschaft

Angesichts der ständigen Weiterentwicklung der Datenwissenschaft müssen Sie sich mit den neuesten Technologien in diesem Bereich auskennen. In diesem Artikel sehen wir uns die wichtigsten Programmiersprachen an, die in der Datenwissenschaft verwendet werden.

Die Daten sind im letzten Jahrzehnt enorm wertvoll geworden.

Jedes große Unternehmen verfügt über wertvolle Daten, die mit Hilfe eines guten Datenwissenschaftlers die Art und Weise, wie sie ihr Geschäft betreiben, verbessern können. In anderen Fällen können sie Strategien aufzeigen, die vielleicht nicht so gut funktionieren.

Die Branche expandiert, und die Nachfrage nach Datenwissenschaftlern steigt.

Wenn Sie Datenwissenschaftler werden wollen, sollten Sie zunächst die wichtigsten Programmiersprachen in diesem Bereich erlernen.

Lassen Sie uns einen Blick auf die am häufigsten verwendeten Sprachen in der Datenwissenschaft werfen und warum Sie sie verwenden sollten.

Python

Heutzutage ist Python die am häufigsten verwendete Programmiersprache. Mehrere Programmiersprachen-Indizes wie PYPL und TIOBE bestätigen Sie dies.

Python ist eine der leistungsstärksten und flexibelsten Sprachen, die es gibt, und sie wird auch in der Datenwissenschaft häufig verwendet. Der Hauptgrund dafür ist die einfache und elegante Syntax sowie eine große Sammlung von Bibliotheken von Drittanbietern.

Ein Tool, das Sie überall im Bereich der Datenwissenschaft finden, ist Jupyter.

Mit Jupyter-Notizbüchern können Sie die Ergebnisse des Codes, mit dem Sie arbeiten, schnell sehen, Daten plotten und eine Dokumentation Ihre Codes über Markdown-Blöcke erstellen.

Es handelt sich dabei nicht um ein reines Python-Tool, aber die häufigste Kombination ist Python und Jupyter.

Die Python-Gemeinschaft ist immer freundlich gegenüber Neueinsteigern. Sie haben immer Foren und Websites wie Stack Overflow, um Ihre Zweifel zu lösen.

Wenn Sie mit dem Erlernen dieser Sprache beginnen möchten, haben wir für Sie die perfekte Python-Lernressourcenliste.

R

R ist eine Open-Source-Programmiersprache, die erstmals 1993 eingeführt wurde und für statistische Berechnungen, Datenanalysen und maschinelles Lernen verwendet wird.

Laut einer Stack Overflow-Analyse hat die Popularität von R in den letzten Jahren zugenommen.

Obwohl R in der Forschung weit verbreitet ist, wird es inzwischen auch von großen Tech-Unternehmen wie Google, Facebook und Twitter für Datenanalysen und Statistiken verwendet.

Wir könnten stundenlang über die Vorteile dieser Sprache sprechen.

R ist, genau wie Python, eine interpretierte Sprache, so dass Sie Ihren Code ohne Compiler ausführen können. Gleichzeitig ist R plattformübergreifend, so dass Sie sich keine Gedanken über Ihr Betriebssystem machen müssen.

R ist eine so beliebte Sprache, dass Sie aus einer Vielzahl von Editoren und IDEs wählen können. Aber seit vielen Jahren ist RStudio die beliebteste IDE für die Entwicklung von R.

Sie können über die herkömmliche Statistiknutzung hinausgehen. Mit R haben Sie Zugriff auf ein immenses Repertoire an Bibliotheken, mit denen Sie Anwendungen jeglicher Art erstellen können. Mit dem Glänzendes-Paket können Sie zum Beispiel ästhetische Webanwendungen bequem von Ihrer R-IDE aus entwickeln.

Wenn Sie sich mit Statistik oder Forschung befassen, sollte die Verwendung von R für Sie ein Kinderspiel sein.

Julia

Julia vereint das Beste aus Sprachen wie Python, Ruby, Lisp und R mit der Geschwindigkeit von C und enthält die vertraute mathematische Notation wie Matlab.

Wir können Julia als die ehrgeiziger Versuch bezeichnen, eine Sprache zu schaffen, die gut genug für die allgemeine Programmierung ist und gleichzeitig in spezifischen Disziplinen der Informatik wie maschinelles Lernen, Data Mining, verteiltes und paralleles Rechnen verblüfft.

Einer der Hauptvorteile von Julia ist seine Geschwindigkeit, die mit Sprachen wie C, Rust, Lua und Go vergleichbar ist. Das liegt daran, dass es Just-In-Time (JIT) kompiliert ist.

In den letzten Jahren hat Julia seine Benutzerbasis dramatisch vergrößert. Das können wir an der Anzahl der kumulierten Downloads ab 2022 sehen.

Julia ist unglaublich gut für Data Science geeignet, weil:

• Die Sprache ist für Mathematiker einfacher zu erlernen. Sie verwendet eine Syntax, die den von Nicht-Programmierern verwendeten mathematischen Formeln ähnelt.
• Automatische Speicherverwaltung mit manueller Kontrolle über den Garbage Collector.
• Optimiert für maschinelles Lernen und Statistik von Anfang an.
• Dynamische Typisierung, fast so, als wäre es eine Skriptsprache.
• Mehrere Julia-Bibliotheken zur Interaktion mit Ihren Daten(DataFrames.jl, JuliaGraphs, u.a.).

Die Julia-Community ist so aktiv, dass sie zu Ehren dieser Sprache ein Lied geschrieben hat.

Wenn Sie eine Sprache suchen, die von Anfang an Data Science unterstützt, die Benutzerfreundlichkeit von Python und die Geschwindigkeit von C bietet, ist Julia die Sprache Ihrer Wahl.

Scala

Scala ist eine High-Level-Programmiersprache, die 2004 eingeführt wurde und in der JVM (Java Virtual Machine) oder mit JavaScript in Ihrem Browser läuft.

Sie wurde entwickelt, um einige Aspekte zu verbessern, die Java-Programmierer als mühsam und einschränkend empfunden werden. Zu diesen Verbesserungen gehört die Einbeziehung der funktionalen Programmierung neben dem bereits bekannten objektorientierten Paradigma. Ein weiterer Pluspunkt ist, dass Scala im Vergleich zu Python oder sogar Java selbst eine schnellere Sprache ist.

Viele Datenwissenschaftler haben Scala in ihr Toolset aufgenommen, weil es von unschätzbarem Wert ist, wenn es um die Analyse von großen Datensätzen geht.

Laut der Umfrage von Stack Overflow 2021 ist Scala die 7. meistbezahlte Sprache weltweit. Aber Sie müssen mit dieser Statistik vorsichtig sein, denn Scala-Jobs sind in der Branche nicht sehr häufig.

Da Scala auf der JVM läuft, haben Sie Zugang zu einer Vielzahl bestehender Bibliotheken und einigen Scala-exklusiven Paketen, die in den Bereichen Große Daten, Mathematik, Datenbanken und Informatik im Allgemeinen verwendet werden.

Wenn Sie bereits fließend Java beherrschen, könnte Scala die richtige Sprache sein, um in die Datenwissenschaft einzusteigen.

Hier ist die offizielle Tour , damit Sie dieses Abenteuer gleich beginnen können.

Java

Java ist seit Jahrzehnten eine der meistgenutzten und beliebtesten Programmiersprachen. Es ist eine Allround-Sprache, die in fast jeder erdenklichen Situation eingesetzt werden kann.

Die Datenwissenschaft ist da keine Ausnahme. Obwohl Java in erster Linie für mobile und Webanwendungen verwendet wird, wird es aufgrund seiner starken Benutzerbasis zusammen mit anderen beliebten Frameworks wie Hadoop oder Spark für umfangreiche Datenanalysen eingesetzt.

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass wir nicht nur über Java als beste Lösung für Data Science sprechen, sondern auch erkennen sollten, dass es aufgrund der vielen Java-Entwickler da draußen und der Unternehmen, die ihre Software bereits in dieser Sprache geschrieben haben, bequemer ist, alles in derselben Sprache zu machen.

Davon abgesehen kann Java in den meisten Bereichen der Datenwissenschaft eingesetzt werden, z.B. in der Datenbankverwaltung und beim maschinellen Lernen,

Wenn Sie sich mit Java auskennen, ist es viel einfacher, ein paar Bibliotheken zu lernen, als sich in eine völlig andere Sprache wie R oder Julia einzuarbeiten.

MATLAB

MATLAB ist eine proprietäre Programmiersprache, die von Millionen von Ingenieuren und Wissenschaftlern für mathematische und statistische Berechnungen verwendet wird.

Datenwissenschaftler verwenden diese Sprache hauptsächlich für die Datenanalyse und das maschinelle Lernen. Das Beste daran ist, dass Sie alles in einem einzigen Arbeitsbereich haben.

MATLAB wird vor allem im akademischen Bereich verwendet, ist aber dennoch eine gute Wahl, wenn Sie eine solide Grundlage für datenwissenschaftliche Konzepte schaffen wollen.

Der einzige Nachteil von MATLAB ist, dass es sich um eine kostenpflichtige Software handelt, so dass Sie diese Sprache vor allem dann verwenden, wenn Sie an einer Universität eingeschrieben sind oder sie bereits in Ihrem Beruf einsetzen.

Sehen Sie sich die offizielle MathWorks-Ressourcenliste an, um noch heute mit dem Lernen zu beginnen.

C

Zum Abschluss dieser Liste haben wir noch C . Obwohl es hauptsächlich für die Erstellung von Anwendungen und Betriebssystemen verwendet wird, wäre der moderne Boom der Datenwissenschaft ohne C nicht möglich gewesen.

Datenwissenschaftler bevorzugen benutzerfreundliche und fehlerbereinigende Sprachen wie Python oder R, weil sie keine Zeit damit verbringen wollen, irgendwelche seltsamen C/C-Fehler zu beheben.

Dennoch spielt C eine wichtige Rolle in der Datenwissenschaft, da viele Bibliotheken, die in anderen Sprachen verwendet werden, in C geschrieben sind. Die Erstellung eines Modells für maschinelles Lernen ist sehr rechenintensiv, daher ist die Verwendung einer effizienten Sprache wie C sinnvoll.

Wenn Sie in der Data-Science-Branche mitwirken möchten, indem Sie Bibliotheken für andere Sprachen entwickeln, ist C vielleicht die richtige Wahl.

Fazit

In diesem Beitrag haben wir uns mit den am häufigsten verwendeten Programmiersprachen für Datenwissenschaft beschäftigt. Dieser Bereich wächst explosionsartig und heute ist der perfekte Zeitpunkt, um Ihre Karriere als Datenwissenschaftler zu beginnen.

Wenn Sie gerade erst anfangen, würde ich Ihnen empfehlen, entweder mit Python oder R zu beginnen. Sobald Sie einige praktische Erfahrungen bei der Erstellung von Projekten gesammelt haben, können Sie Ihr Toolset erweitern, indem Sie andere Sprachen wie Julia oder Scala lernen.

Egal, wofür Sie sich entscheiden, denken Sie daran, dass der Aufbau eines Portfolios der Weg zu einem gut bezahlten Job in der Technologiebranche ist, aber Sie müssen mit irgendetwas anfangen. Was halten Sie von diesen Lernressourcen für Data Science?

Viel Spaß beim Coding!