В первой части блога «Лучшие языки программирования для науки о данных» мы говорили о 7 языках. В их число вошли языки, которые использует большинство людей, имеющих дело с большими данными.
В этом блоге я перечисляю вторую половину списка, состоящего из новичков в отношении языков программирования. в первой части. Некоторые из них завоевали популярность подобно Java, Hadoop, R и SQL, тогда как другие заняли заметное место на рынке благодаря своим выдающимся функциям.
Список языков программирования для анализа данных:
1. Python –
Python – один из лучших языков программирования с открытым исходным кодом для работы с большими и сложными наборами данных, необходимыми для больших данных. Python завоевал популярность среди программистов, использующих объектно-ориентированные языки. Python интуитивно понятен и его легче изучить, чем R. За последние годы платформа значительно выросла, что сделало ее более пригодной для статистического анализа, как R. УТП Python — это читабельность и компактность.
Современные приложения, такие как поскольку Pinterest и Instagram созданы с использованием Python. Это традиционный объектно-ориентированный язык, в котором особое внимание уделяется повышению производительности и читабельности. Python также лучше всего подойдет для проектов по работе с большими данными, связанных с нейронными сетями.
2. MATLAB –
/p>
MATLAB — один из лучших языков программирования для науки о данных, если вам приходится работать с матрицами. Это не язык с открытым исходным кодом, но он в основном используется учеными из-за его пригодности для математического моделирования и сбора данных. MATLAB был разработан в первую очередь для работы с матрицами, что делает его очень хорошим вариантом для использования для статистического моделирования и создания алгоритмов. MATLAB также хорош для задач обработки данных, которые включают линейные алгебраические вычисления, моделирование и матричные вычисления.
Недостаток MATLAB заключается в том, что он накладывает ограничения на переносимость кода.
3. Scala –
/p>
Язык программирования Scala — это сочетание объектно-ориентированного и функционального языков программирования, которое помогает создавать надежные и масштабируемые приложения для обработки данных. Следовательно, он работает как с Java, так и с Javascript. Scala сочетает в себе множество полезных функций других языков в один удобный и простой в использовании инструмент.
См. также: Что следует помнить об облачных вычислениях: Dos
Scala основана на Java и скомпилированный код работают на Экосистема JVM, которая делает ее мощной и гибкой с самого начала, поскольку она может работать практически на любой платформе. Scala для науки о данных требует немного дополнительных навыков абстракции и мышления. Масштабируемость и возможности обработки чисел сделали Scala одним из лучших языков программирования для науки о данных.
4. Hive QL –
/p>
Apache Hive — это инфраструктура хранилища данных, построенная на базе Hadoop и предназначенная для суммирования, запроса и анализа данных. Hive QL — это язык запросов Hive, который имеет SQL-подобный интерфейс для запроса данных, хранящихся в различных базах данных и файловых системах, интегрируемых с Hadoop. Hive не поддерживает вставки, обновления и удаления на уровне строк.
Hive QL предназначен для работы поверх Apache Hadoop или других платформ распределенного хранения, таких как файловая система Amazon S3. Концепция базы данных Hive — это, по сути, просто каталог или пространство имен таблиц. С помощью Hive мы получаем необходимую абстракцию SQL для реализации запросов Hive QL к API Java без реализации запросов в низкоуровневом API Java.
5. Джулия –
/p>
Джулия сравнительно новичок среди языков данных. Ну, наиболее предпочтительными языками являются R, Python и Java. Но все еще есть пробелы, которые нужно искать. Юлия, известная всего несколько лет, оказывается хорошим выбором. Julia — это высокоуровневый, безумно быстрый и выразительный язык.
Julia наиболее подходит для работы с потоками больших данных в реальном времени, поскольку ее функции построены на ядре языка. Экосистема расширений и библиотек Julia не так зрела и развита, как в более устоявшихся языках, но доступны самые популярные функции, которые постоянно добавляются.
6. Pig Latin –
/p>
Pig Latin — один из лучших языков программирования для науки о данных, который также ориентирован на Hadoop и также является системой с открытым исходным кодом. Он образует языковой уровень платформы Apache Pig, которая сортирует и применяет математические функции к большим распределенным наборам данных.
Pig может выполнять свои задания Hadoop в MapReduce, Apache Tez или Apache Spark.
Его можно расширить за счет использования определяемых пользователем функций, которые могут быть написаны на любом поддерживаемом им языке, например Java, Python, JavaScript, Ruby или Groovy. Вызов их функции может быть выполнен непосредственно из кода языка Pig Latin.
7. GO –
Go был разработан Google в 2007 году и представляет собой бесплатную программу программирования с открытым исходным кодом. язык. Несмотря на то, что он является новичком в мире науки о данных, он набирает обороты благодаря своей простоте. Во-первых, Go не был разработан для статистических вычислений, но вскоре он получил широкое распространение благодаря своей скорости и узнаваемости.
Синтаксис Go основан на C, что очень помогает в его внедрении. . Go также может вызывать обычные программы, написанные на других языках программирования, таких как Python, для реализации функций, которых нет в Go.
В приведенном выше списке рассказывается о 15 лучших языках данных, которые вы можете выбрать для себя. вашей организации больших данных.
Что ж, на этом мы подходим к концу архитектуры функционального уровня, но не к концу больших данных. Каждый день раскрывается новая тайна больших данных. Даже после изучения всех инструментов остается еще многое узнать, понять, проанализировать, изучить и достичь в области больших данных.
Читать: 0
