По данным Бюро статистики труда США, наука о данных растет, и в 2026 году наука о данных вырастет примерно на 28%. Это означает, что в этой сфере будет создано около 11,5 миллионов новых рабочих мест. Так важна ли наука о данных и растет ли она? Да, это. Итак, вы знаете, что эта область растет, но какие языки лучше всего изучать для науки о данных? Я собираюсь подытожить 5 языков программирования, наиболее важных для науки о данных. Также дам ссылки, по которым можно выучить язык программирования.
Python
В настоящий момент Python переживает бум. По популярности он превзошел java, ruby и PHP.
Хотя у него медленное время обработки, если сравнить его с java и Javascript. Легко научиться. Его синтаксис похож на простой английский.
Но Python в основном популярен в науке о данных, потому что он широко используется в науке о данных. Python имеет много сильных библиотек, которые вы можете использовать для анализа данных. Наиболее популярными библиотеками в Python являются Keras, Scikit-learn, Matplotlib и tensorflow.
Python также отлично подходит для сбора данных, таких как парсинг веб-страниц, анализа данных и последующего моделирования данных. Вы можете создать полноценный проект в области науки о данных, просто используя Python и его библиотеки.
Python лучше всего используется для создания скриптов и автоматизации таких задач, как парсинг веб-страниц. Что действительно полезно для науки о данных
Плюсы и минусы
Плюс в том, что вы не первый, кто использует Python для анализа данных. Большое сообщество ждет вас, чтобы помочь вам. Кроме того, есть отличные библиотеки, которые можно использовать с отличной документацией.
Минус - это, как уже говорилось, скорость. Python медленнее для вычислений по сравнению с Java или Javascript.
Узнайте это: Я лично использовал datacamp для изучения науки о данных Python. Это потому, что вы изучаете не только Python, но также SQL и R.
Стоимость: 21,66, - в месяц.
Я знаю, что freecodecamp - хорошая платформа. Я использовал его раньше для изучения других навыков. И некоторые из моих друзей, которые занимаются наукой о данных, порекомендовали мне этот бесплатный курс.
Стоимость: бесплатно
Java
Java также является хорошим языком для использования. Он может сделать что угодно из металлолома и очень мощный. Время вычислений Java намного быстрее, чем у любого другого языка.
Некоторые люди говорят, что Java - язык для начинающих, но я не согласен. Java может быть довольно трудным для понимания. В нем есть множество компонентов, которые вам нужно изучить, прежде чем вы сможете создать приложение для науки о данных.
Плюс в том, что вы можете создать любое приложение, какое захотите. Ограничений тоже почти нет.
Java лучше всего использовать для создания полных приложений / приложений. С нуля можно построить практически все.
Плюсы и минусы
Плюс в том, что Java очень быстр в вычислениях. Таким образом, вы можете легко масштабировать свое приложение.
Минус в том, что Java - довольно сложный для понимания и изучения язык. Так что, если вы новичок, желающий научиться программировать и изучать Data Science, вам будет сложно изучить это с помощью Java.
Учиться: это один из самых высокооплачиваемых курсов для изучения науки о данных Java.
Стоимость: 13,99, -
Опять же, ссылка на лагерь бесплатного кода, где вы можете изучить Java.
Стоимость: бесплатно
Javascript
С помощью Javascript вы можете создавать интерактивные веб-страницы. Это также самый популярный язык для изучения. Вы можете использовать Javascript для создания потрясающих визуализаций. Тем не менее Javascript - это больше помощник, чем основной язык обработки данных.
Javascript лучше всего использовать для веб-разработки
Плюсы и минусы
Плюс в том, что вы можете создавать потрясающие визуализации.
Минус в том, что в Javascript не так много библиотек, поддерживающих науку о данных.
Учиться. Я изучил Javascript из этого курса. У Codecademy хорошая репутация, так что ее определенно стоит попробовать.
C/C++
Я также собираюсь сослаться на C / C ++, только C. C - один из старых языков программирования. C присутствует практически во всем, потому что C - это строительные блоки, на которых построено большинство языков. При этом C очень полезен для науки о данных, потому что он может быстро компилировать данные.
C лучше всего использовать для проектов, которые предъявляют огромные требования к масштабируемости и производительности.
Плюсы и минусы
Плюс в том, что, как уже говорилось, C очень быстро компилируется. Гигабайт данных может быть скомпилирован менее чем за секунду, что действительно полезно для науки о данных.
Минус в том, что C довольно сложно понять, потому что он имеет низкоуровневую природу.
Учиться: С можно узнать на бесплатном веб-сайте. Вы можете найти почти все о C, и это совершенно бесплатно.
Стоимость: бесплатно
SQL
SQL, вероятно, важнее всего. Это потому, что SQL создан для баз данных. А если вы работаете с данными, вы, вероятно, работаете с базами данных. Если вы хотите делать запросы, получать данные или обновлять данные. В основном это делается с помощью SQL.
Хотя вы не можете создавать приложения с помощью SQL и не можете делать визуализацию. Это действительно важный язык программирования.
SQL лучше всего использовать для извлечения данных, обновления данных и удаления данных.
Плюсы и минусы
Плюс в том, что SQL - это простой в освоении язык, и вы, вероятно, сможете взять его под контроль в течение дня или двух.
Минус в том, что у SQL сложный интерфейс, поэтому вам неудобно делать запросы.
Учиться. Хороший способ выучить SQL - это просто следить за тем, как это делает кто-то другой. Мне всегда нравится Youtube, потому что там все бесплатно. Даже курс SQL.
расходы: бесплатно
Заключение
На мой взгляд, лучший язык программирования для науки о данных - это Python и SQL. Python хорош для создания скриптов, получения данных с веб-сайтов, создания приложений. А вместе с SQL для использования данных из базы данных вы можете создавать действительно мощные приложения. Суммирую все плюсы и минусы в таблице:
