🏆 ▷ De fem bästa programmeringsspråken som datavetare borde lära sig

Dataforskare som arbetar med stora datamängder eller i högpresterande beräkningsmiljöer kan tycka att dessa programmeringsspråk är viktiga för att extrahera data snabbt och enkelt.

Datavetenskap är ett område fokuserat på att extrahera kunskap från data. Sätt i lekmannatermer, få detaljerad information genom att tillämpa vetenskapliga begrepp på stora uppsättningar data som används för att informera beslutsfattande på hög nivå. Ta den pågående globala covid-19-pandemin till exempel: Regeringstjänstemän analyserar datamängder som hämtats från en mängd olika källor, som kontaktspårning, infektion, dödlighet och platsbaserade data för att avgöra vilka områden som påverkas och hur man bäst anpassar -pågående stödmodeller för att ge hjälp där det behövs som mest samtidigt som man försöker stävja infektionsfrekvensen.

SER: Topp 5 programmeringsspråk för dataforskare att lära sig (gratis PDF) (TechRepublic)

Måste läsa big data-täckning

Big data, som det ofta kallas, är den kollektiva aggregeringen av stora uppsättningar data hämtade från flera digitala källor. Dessa datasträngar tenderar att vara ganska stora i storlek, variation (typer av data) och hastighet (hastigheten med vilken data samlas in). Detta beror på den explosiva tillväxten och digitaliseringen av information globalt och den ökade kapaciteten att lagra, hantera och analysera datapooler av denna storleksordning.

Datavetenskap, som föreställts av Jim Gray, en datavetare och mottagare av Turing Award, trodde att det var vetenskapens “fjärde paradigm” – att lägga till datadrivet efter empiri, teoretisk och beräkningsteknik. Med detta i åtanke är programmeringsspråken nedan redo att vara effektiva i sin hantering av stora datamängder och robusta i sin sammansmältning av flera datakällor för att effektivt extrahera den information som krävs för att ge insikt och förståelse av fenomenen som finns inom dataströmmar för datautvinning och maskininlärning, bland annat.

SER: Big datas roll i COVID-19 (gratis PDF) (TechRepublic)

Pytonorm

Python har hyllats av både mjukvaruutvecklare och datavetare och har visat sig vara det bästa programmeringsspråket både för dess användarvänlighet och dess dynamiska karaktär. Den är mogen och stabil, för att inte tala om kompatibel med högpresterande algoritmer, vilket gör att den kan samverka med avancerad teknik som maskininlärning, prediktiv analys och artificiell intelligens (AI) genom rika, stödda bibliotek i dess omfattande ekosystem. Utöver dess styrkor som ett djupinlärningsspråk, åtnjuter Python också nästan oöverträffat stöd över en mängd olika operativsystem för att hjälpa till med databehandling från nästan vilken källa som helst.

SER: Python äter världen: Hur en utvecklares sidoprojekt blev det hetaste programmeringsspråket på planeten (TechRepublic omslagsberättelse PDF)

R

R jämförs ofta med Python genom att dess inneboende styrkor liknar varandra på grund av dess öppen källkod och systemagnostiska design för att stödja de flesta operativsystem. Och medan båda språken utmärker sig inom datavetenskap och maskininlärningscirklar, designades R av och lutar sig mycket mot statistiska modeller och datoranvändning. Att utforska data erbjuder ett antal operationer som kan utföras för att sortera och generera data, modifiera, slå samman och korrekt distribuera datamängder för att göra dem redo för sin slutliga representativa formatering. Slutligen är datavisualisering en annan punkt där R specialiserar sig, med ett antal paket som hjälper till att grafiskt representera resultat med diagram och plotter, inklusive komplex plottning av numerisk analys.

SER: R programmeringsspråk fortsätter att växa i popularitet (TechRepublic)

Java

Java har funnits i ungefär ett kvarts sekel och under denna tid har det klassbaserade, objektorienterade språket anslutit sig till trosbekännelsen “write once, run anywhere (WORA)” och etablerat att det kräver så få beroenden som möjligt. – oavsett var dess kod kommer att köras. Detta sträcker sig till applikationer som körs inom den virtuella Java-maskinen (JVM), som kan köras oavsett det underliggande operativsystemet, förblir i stort sett systemagnostiska. Det är den valda plattformen för några av de mest använda verktygen inom big data-analys, som Apache Hadoop och Scala (mer om Scala nedan). Dess mogna maskininlärningsbibliotek, ramverk för stora data och inbyggda skalbarhet möjliggör åtkomst till nästan obegränsade mängder lagring samtidigt som de hanterar många databearbetningsuppgifter i klustrade system.

SER: Javas 25-årsdag föranleder en titt på vilka tekniska produkter som har överlevt sedan 1995 (TechRepublic)

Julia

Jämfört med de andra programmeringsspråken på den här listan är Julia det senaste språket med mindre än 10 år sedan det första släppet. Men du skulle missta dig om du blandar ihop det med bristande mognad, för trots att Julia är bland nyare språk, växer Julia stadigt i popularitet bland datavetare som kräver ett dynamiskt språk som kan utföra numerisk analys i en högpresterande datormiljö. Delvis tack vare dess snabbare exekveringstider ger den inte bara snabbare utveckling utan producerar applikationer som körs på liknande sätt som de som skapats på lågnivåspråk, som till exempel C. En relativt liten nackdel med Julia är att gemenskapen inte är riktigt lika robust som den för andra språk, vilket begränsar supportalternativen – men det är en del av växtvärken för all nyare teknik som kommer att fungera av sig själv när tekniken växer.

SER: Julia vs Python: Det är därför det nya programmeringsspråket vinner nya fans (TechRepublic)

Scala

Scala är ett programmeringsspråk på hög nivå som är baserat på JVM-plattformen och designades för att dra fördel av många av samma fördelar som Java åtgärdar några av dess brister. Scala är tänkt att vara mycket skalbar och som sådan perfekt lämpad för att hantera komplexiteten hos big data. Detta inkluderar kompatibilitet med högpresterande datavetenskapsramverk baserade på Java, såsom Hadoop, till exempel. Det ger också ett flexibelt, mycket skalbart ramverk för klustrade datorer med öppen källkod när det paras ihop med Apache Spark och kan använda stora hårdvaruresurspooler effektivt.

SER: 10 plattformsoberoende kommandon som alla användare borde känna till (TechRepublic)

taggar