Top programmeertalen voor datawetenschap in 2022

Illustratie: © IoT voor iedereen

De functie van datawetenschapper bestond enkele decennia geleden nog niet eens. De data was al georganiseerd, opgeschoond en onderworpen aan analyses door medewerkers. Datawetenschappers in de moderne tijd hebben echter uitstekende vaardigheden waar veel vraag naar is bij bedrijven. Gezien hun kracht en complexiteit, moeten de meest populaire programmeertalen voor datawetenschap worden begrepen door iedereen die wil deelnemen aan dit groeiende veld en een datawetenschapsprofessional wil worden. Vandaag de dag is het essentieel om op de hoogte te blijven van de meest recente ontwikkelingen in de techsector. Het is een hele uitdaging om de beste programmeertaal voor datawetenschap te kiezen, omdat er zoveel zijn. We zullen ze allemaal bespreken en waarom ze de meest populaire programmeertalen zijn voor data science.

Top programmeertalen

#1: Java

Tegenwoordig is Java de meest gebruikte en populaire programmeertaal. Het wordt ook beschouwd als een van de meest populaire talen voor data-analyse. Door de Java Virtual Machine-technologie is de taal bijzonder eenvoudig te implementeren op meerdere systemen. De Java Virtual Machine wordt veel gebruikt in de open-source big data-stack.

Enkele Java-voordelen zijn:

  • Gebruikersvriendelijk
  • Draagbaar en geautomatiseerd geheugenbeheer voor snel debuggen
  • Mogelijkheid om visueel aantrekkelijke inhoud te ontwerpen
  • Veel bibliotheken, waaronder de Java Machine Learning Library, worden ondersteund door Java

#2: C++

In 1983 werd C++ gecreëerd door Bjarne Stroustrup. Het staat ook bekend als “de snelste programmeertaal”, wat een van de belangrijkste redenen is waarom het veel wordt gebruikt voor het maken van desktop-applicaties, videogames en zoekmachines. Google Chrome is bijvoorbeeld gebaseerd op C++.

Omdat C++ een snellere responstijd biedt, wordt het gebruikt voor toepassingen waar ontwikkeltijd uiterst belangrijk is. De belangrijkste toepassingen van deze C++-datawetenschap zijn de ontwikkeling van geavanceerde goederen zoals cloudsystemen, bedrijfssoftware en banksoftware.

#3: Python

Python is de meest gebruikte programmeertaal voor datawetenschap vanwege de schaalbaarheid, flexibiliteit en eenvoud. Het bevat zeer weinig codering en eenvoudige syntaxis. Het biedt ook een groot aantal bibliotheken die altijd toegankelijk zijn.

Python is open source en kan op elke manier worden gewijzigd die programmeurs nodig achten. Deze taal, die wordt beschouwd als de beste voor datawetenschap, is altijd in ontwikkeling om de prestaties te verbeteren en de syntaxis duidelijker te maken. Het werkt prettig met verschillende programmeertalen en is platformneutraal. Deze algemene programmeertaal op hoog niveau wordt voornamelijk gebruikt in datawetenschap en biedt een duizelingwekkend aantal gespecialiseerde bibliotheken. Enkele van de krachtige Python-bibliotheken, die allemaal kunnen worden geleerd in een datawetenschapscursus, zijn:

  • Numpy
  • Panda’s
  • Scikit leren
  • matplotlib

#4: SQL en NoSQL

Relationele databases kunnen worden opgevraagd, verwerkt en verwerkt met behulp van SQL of Structured Query Language. Een NoSQL-database slaat ongestructureerde gegevens op in de vorm van een document. NoSQL-databases vereisen een eigen taal die verschilt van SQL voor query’s.

#5: R

De syntaxis en organisatiestructuur van deze programmeertaal zorgen voor de analytische taken. Het is een van de meest aantrekkelijke programmeertalen voor bedrijven vanwege het vermogen om enorme en gecompliceerde datavolumes te beheren. Het bevat pakketten die een eenvoudiger beheer van de analyse garanderen. Dit zijn een paar van de pakketten:

Het beste van het beste

Zoals je kunt zien, zijn er maar een paar programmeertalen die je moet kennen voor data science. Elk is belangrijk om volledig te begrijpen, maar verschillende zijn meer in trek dan andere. Van de vijf besproken programmeertalen concluderen we dat Python, R en SQL in 2022 het meest wenselijk zijn.

Leave a Reply

Your email address will not be published.