7 زبان برنامه‌ نویسی برای دانشمندان علم داده‌ ها

روند رو به رشد علم داده‌ ها و به‌کار گیری آن در صنایع مختلف باعث شده تا شرکت‌ ها به شکل جدی‌ تری روی مقوله استخراج و پردازش‌ ها داده‌ ها متمرکز شوند. با این‌ حال، یکی از موضوعات مهمی که باید در این زمینه به آن دقت کنید، زبان برنامه‌ نویسی هدف است. در این مقاله با برترین زبان‌ های برنامه‌ نویسی مورد استفاده در علم داده‌ ها آشنا ‌می‌شویم.7 زبان برنامه‌ نویسی برای دانشمندان علم داده‌ هاداده‌ ها در یک دهه گذشته ارزش بسیار زیادی پیدا کرده‌اند. هر شرکت بزرگی داده‌ های ارزشمند زیادی دارد که برای تحلیل آن‌ها نیازمند استخدام یک دانشمند داده خوب و خبره است تا بتواند به مزیت‌ های رقابتی قابل توجهی دست پیدا کند. با توجه به این‌ که دنیای فناوری اطلاعات دستخوش تغییرات زیادی شده که رکن اصلی تمامی آن‌ها داده‌ ها است، از این‌ رو، تفاضا برای دانشمندان داده در حال افزایش است.اگر می‌خواهید دانشمند داده شوید، اولین نکته‌ ای که باید به آن دقت کنید، یادگیری زبان‌ های برنامه‌ نویسی کار آمد در این زمینه است. به همین دلیل اجازه دهید در ادامه با محبوب‌ ترین زبان‌ ها که قابلیت‌ های خوبی در ارتباط با علم داده‌ ها (Data Science) ارائه می‌کنند، آشنا شویم.1- زبان برنامه نویسی پایتون (Python)امروزه پایتون پر کاربرد ترین زبان برنامه‌ نویسی است و تقریبا تمامی سایت‌ های بزرگ مثل PYPL و TIOBE به این نکته اذعان دارند. زبان برنامه نویسی پایتون یکی از قدرتمند ترین و منعطف‌ ترین زبان‌ های موجود است و در علم داده نیز بسیار مورد استفاده قرار می‌گیرد. دلیل اصلی آن، ترکیب نحوی آسان و زیبا، همراه با مجموعه بزرگی از کتابخانه‌ های شخص ثالث است. یکی از دلایل مهم در این زمینه یکپارچگی خوب پایتون با ابزار Jupyter است که به شکل گسترده‌ای در علم داده‌ ها استفاده می‌شود.پکیج ویژه : آموزش پروژه محور طراحی سایت با پایتون و جنگو مختص بازار کاربا نوت‌بوک‌های Jupyter، می‌توانید به سرعت نتایج کدهایی که تایپ می‌کنید را مشاهده کنید، داده‌ ها را مصورسازی کنید و اسناد کد خود را از طریق بلوک‌ های علامت‌ گذاری‌شده ایجاد کنید.لازم به توضیح است که ژوپیتر قابلیت‌هایی فراتر از کار با پایتون دارد، اما رایج‌ترین ترکیب در این زمینه پایتون و ژوپیتر است.2- زبان برنامه نویسی آر (R)زبان R یک زبان برنامه‌ نویسی منبع باز است که برای اولین بار در سال 1993 معرفی شد و برای محاسبات آماری، تجزیه و تحلیل داده‌ها و یادگیری ماشین استفاده می‌شود. طبق مطالعاتی که سایت Stack Overflow انجام داده، محبوبیت R در طول چند سال گذشته افزایش یافته است. اگرچه R به طور گسترده توسط محققان استفاده می‌شود، اما امروزه توسط شرکت‌های بزرگ فناوری مانند گوگل، فیس‌بوک و توییتر در ارتباط با تجزیه و تحلیل داده‌ها و آمار استفاده می‌شود.زبان برنامه نویسی R، درست مانند پایتون، یک زبان تفسیر شده است، بنابراین می‌توانید کد خود را بدون نیاز به کامپایلر اجرا کنید. در عین حال، R چندسکویی است و بنابراین لازم نیست نگران سیستم عاملی باشید که هماهنگ با آن باشد. R به اندازه‌ای محبوب است که ویرایشگرها و محیط‌های توسعه یکپارچه زیادی برای آن طراحی شده‌اند، اما برای سال‌ها متمادی است که RStudio محبوب‌ترین IDE برای توسعه R است. شما می‌توانید از آر برای کارهایی فراتر از محاسبات آماری استفاده کنید. با استفاده از R، به مجموعه عظیمی از کتابخانه‌ها دسترسی دارید که به شما امکان می‌دهند برنامه‌های کاربردی متنوعی بسازید. به عنوان مثال، با بسته Shiny، می‌توانید اپلیکیشن‌های وب مبتنی بر اصول زیبایی‌شناسی را با استفاده از آر توسعه دهید.3- زبان برنامه نویسی جولیا (Julia)جولیا گلچینی از بهترین قابلیت‌ های کاربردی زبان‌ هایی مثل Python، Ruby، Lisp و R را در قالب یک زبان برنامه‌ نویسی تقریبا جدید ارائه می‌کند. جولیا سرعت C را همراه با نمادهای ریاضی کاربردی Matlab در اختیار برنامه‌ نویسان قرار می‌دهد. می‌توانیم به جولیا به عنوان تلاش بلند پروازانه برای ایجاد یک زبان به اندازه خوب برای برنامه‌ نویسی همه‌ منظوره و در عین حال شگفت‌انگیز در ارتباط با رشته‌های خاص علوم رایانه، مانند یادگیری ماشین، داده‌ کاوی، محاسبات توزیع‌ شده و موازی اشاره کنیم.یکی از مزایای اصلی جولیا سرعت آن است که با زبان‌هایی مانند C، Rust، Lua و Go قابل مقایسه است. این به این دلیل است که کد های این زبان توسط کامپایلر JIT کامپایل می‌شوند. در چند سال گذشته، جولیا به طور چشمگیری مورد توجه توسعه‌دهندگان قرار گرفته است.از مهم‌ترین دلایل محبوبیت جولیا در علم داده به موارد زیر باید اشاره کرد:یادگیری این زبان برای ریاضیدانان ساده است. از ترکیب نحوی مشابه فرمول‌های ریاضی که توسط غیر برنامه‌ نویسان استفاده می‌شود پشتیبانی می‌کند.از مدیریت خودکار حافظه با کنترل دستی روی فناوری Garbage collection استفاده می‌کند.بهینه شده برای یادگیری ماشین و مباحث آماری است.بحث Dynamic typing است، به طوری که تصور می‌کنید در حال کار با یک زبان برنامه‌ نویسی هستید.چندین کتابخانه برای تعامل با داده‌ها (DataFrames.jl، JuliaGraphs، و غیره) در اختیار برنامه‌نویسان قرار می‌دهد.جامعه فعالی از توسعه‌دهندگان از جولیا پشتیبانی می‌کنند.اگر می‌خواهید زبانی با پشتیبانی از علم داده، سهولت استفاده از پایتون و سرعت C داشته باشید، جولیا زبان انتخابی شما است.4- زبان برنامه نویسی اسکالا (Scala)اسکالا (Scala) یک زبان ‌برنامه نویسی سطح بالا است که برای اولین بار در سال 2004 معرفی شد و در JVM (ماشین مجازی جاوا) یا با جاوا اسکریپت در مرورگرها اجرا می‌شود. اسکالا برای بهبود برخی از جنبه‌هایی که برنامه‌ نویسان جاوا از آن‌ها خسته شده یا آن‌ ها را عاملی محدودکننده در برنامه‌ نویسی می‌دانند پدید آمد. در میان این پیشرفت‌ ها، ما ادغام برنامه‌ نویسی تابعی را به غیر از پارادایم شی‌ گرایی در این زبان مشاهده می‌کنیم. این یک نکته مثبت است که اسکالا در مقایسه با پایتون یا حتی خود جاوا زبان سریع‌ تری است.بسیاری از دانشمندان داده اسکالا را در مجموعه ابزار خود گنجانده‌اند، زیرا هنگام صحبت در مورد تجزیه و تحلیل مجموعه‌ های داده بزرگ، بسیار ارزشمند است. طبق نظرسنجی سال 2021 سایت Stack Overflow ، اسکالا هفتمین زبان پردرآمد در جهان است، اما مهم است به این نکته اشاره کنیم که اسکالا در مقایسه با زبان‌ های دیگر هنوز در این حوزه مورد توجه شرکت‌ های بزرگ قرار ندارد.از آن‌ جایی که Scala بر روی JVM اجرا می‌شود، به تعداد زیادی کتابخانه موجود و برخی بسته‌ ها در ارتباط با کار روی کلان داده‌ها، ریاضیات، پایگاه‌های داده و به طور کلی علوم کامپیوتر دسترسی دارد. اگر در گذشته با زبان برنامه‌ نویسی جاوا کار می‌کردید، Scala می‌تواند جایگزین مناسبی در این زمینه و برای کار با علم داده‌ها باشد.5- زبان برنامه نویسی جاوا (Java)زبان برنامه نویسی جاوا یکی از پرکاربرد ترین و محبوب‌ ترین زبان‌های برنامه‌ نویسی چند دهه اخیر به شمار می‌رود. یک زبان برنامه‌ نویسی همه منظوره است که تقریباً در هر موقعیت قابل تصوری قابل استفاده است. در نتیجه علم داده نیز از این قاعده مستثنا نیست. اگر چه جاوا در درجه اول در ارتباط با ساخت برنامه‌ های موبایل و وب استفاده می‌شود، اما به دلیل پایگاه کاربری قوی آن، در کنار سایر فریم‌ ورک‌ های محبوب مانند Hadoop یا Spark برای انجام تجزیه و تحلیل کلان داده‌ها استفاده می‌شود. به ویژه آن‌ که توانایی توسعه برنامه‌ های چند ریسمانی را نیز دارد.در پایان، بیش از صحبت در مورد جاوا به عنوان بهترین و مناسب‌ ترین گزینه برای علم داده، باید توجه داشته باشید که با توجه به تعداد توسعه‌ دهندگان جاوا و شرکت‌هایی که قبلاً از این زبان برنامه‌ نویسی برای ساخت برنامه‌ های کاربردی استفاده کنند، در بیشتر موارد اگر با مشکلی روبرو شوید، این توسعه‌ دهندگان قادر به پشتیبانی از شما هستند. با این اوصاف، جاوا در بسیاری از زمینه‌های علم داده، مانند مدیریت پایگاه داده، یادگیری ماشین و…. قابل استفاده است.اگر سابقه کار با زبان برنامه‌ نویسی جاوا را دارید، در یادگیری کتابخانه‌ های مرتبط با این زبان برای کار با عمل داده‌ها با مشکل خاصی روبرو نمی‌شوید. علاوه بر این، فراموش نکنید کار با جاوا در این زمینه کاملاً متفاوت با R یا Julia است.6- زبان برنامه نویسی متلب (Matlab)متلب یک زبان برنامه‌ نویسی اختصاصی است که توسط میلیون‌ها مهندس و دانشمند برای محاسبات ریاضی و آماری استفاده می‌شود. دانشمندان داده عمدتاً از این زبان برای تجزیه و تحلیل داده‌ها و یادگیری ماشین استفاده می‌کنند. بهترین نکته در ارتباط با متلب این است که همه چیز را در یک فضای کاری واحد در اختیار دارید.متلب بیشتر توسط دانشگاه‌ها و دانشگاهیان استفاده می‌شود، اما هنوز یک انتخاب عالی برای ایجاد یک پایه عمیق بر روی مفاهیم علم داده است. تنها نقطه ضعف متلب این است که یک نرم‌ افزار غیر رایگان است، بنابراین اگر در دانشگاهی ثبت نام کرده باشید یا قبلاً از آن در محل کار خود استفاده کرده‌اید، باید برای استفاده از آن در خانه هزینه خرید لایسنس را پرداخت کنید.7- زبان برنامه نویسی سی پلاس پلاس (C++)برای تکمیل این لیست، به زبان برنامه نویسی سی‌ پلاس‌ پلاس نیاز داریم. درست است که سی‌ پلاس‌ پلاس بیشتر برای ساخت برنامه‌ ها و سیستم‌ های عامل استفاده می‌شود، اما در زمینه‌های دیگری مثل علم داده‌ها توانایی زیادی دارد. در حالت کلی، دانشمندان داده زبان‌های با کاربرد و اشکال‌زدایی آسان مثل پایتون یا R را ترجیح می‌دهند، زیرا نمی‌خواهند وقت خود را صرف رفع برخی باگ‌های عجیب سی پلاس پلاس کنند.با این حال، سی پلاس پلاس نقش مهمی در علم داده دارد، زیرا بسیاری از کتابخانه‌های مورد استفاده در زبان‌های دیگر توسط این زبان نوشته شده‌اند. ایجاد یک مدل یادگیری ماشینی نیازمند تلاش محاسباتی است، بنابراین استفاده از یک زبان کارآمد مانند مثل سی پلاس پلاس منطقی است.اگر می‌خواهید با توسعه کتابخانه برای زبان‌های دیگر در صنعت علم داده شرکت کنید، سی پلاس پلاس ممکن است انتخاب مناسبی باشد. امیدواریم که مقاله 7 زبان برنامه‌ نویسی برای دانشمندان علم داده‌ ها مفید واقع شده باشد. اگر نیاز دارید که آموزش برنامه نویسی را از صفر شروع کنید حتما از مطالب رایگان که به زودی منتشر می کنیم استفاده نمایید.منبع : آموزش برنامه نویسی سورس باران