ภาษาการเขียนโปรแกรมที่ดีที่สุดสำหรับข้อมูลขนาดใหญ่ – ตอนที่ 1

ในบล็อกที่แล้วเกี่ยวกับข้อมูลขนาดใหญ่ เราได้พูดถึง Data Integration Tools ซึ่งเป็นโครงสร้างแปดชั้นของสถาปัตยกรรมการทำงาน ในบล็อกนี้ ฉันจะแสดงรายการภาษาข้อมูลที่เป็นเลเยอร์ที่เก้าของสถาปัตยกรรมเลเยอร์การทำงาน

ขณะนี้ โครงการข้อมูลขนาดใหญ่กลายเป็นเรื่องธรรมดาสำหรับทุกอุตสาหกรรมไม่ว่าจะเล็กหรือใหญ่ ต่างก็พยายามใช้ประโยชน์จากข้อมูลเชิงลึกทั้งหมดที่นำเสนอโดยบิ๊กดาต้า ไม่ว่าเราจะพัฒนาซอฟต์แวร์ขั้นสูงและใช้ GUI อย่างไร การเขียนโปรแกรมคอมพิวเตอร์เป็นหัวใจสำคัญของทั้งหมด ฉันหวังว่าบล็อกก่อนหน้าเกี่ยวกับประเภทของเครื่องมือจะช่วยในการวางแผนองค์กรข้อมูลขนาดใหญ่สำหรับบริษัทของคุณ แต่เลเยอร์ยังคงไม่เสร็จโดยที่คุณไม่สามารถดำเนินการต่อได้เล็กน้อย แต่ต่อมาในการเดินทางเมื่อข้อมูลเพิ่มขึ้นในปริมาณที่น่าตกใจ ข้อมูลก็จะซับซ้อนขึ้น จากนั้นสิ่งเดียวที่ช่วยคุณได้คือภาษาข้อมูล

รายการภาษาของข้อมูล

1. จาวา –

ความนิยมที่ไม่ท้อถอยของ Java นั้นชัดเจนมากพอที่จะรู้ว่าเป็นภาษาโปรแกรมที่ดีที่สุดสำหรับวิทยาการข้อมูล แพลตฟอร์มทั้งหมดที่เป็นส่วนหนึ่งของระบบนิเวศ JVM เช่น MapReduce, HDFS, Storm, Kafka, Spark และ Apache Beam เข้ากันได้กับ Java Java ให้คุณเข้าถึงคอลเลกชัน Mongo ของเครื่องมือดีบัก เครื่องมือตรวจสอบ ไลบรารี และตัวสร้างโปรไฟล์ ดังนั้นจึงเป็นภาษาที่ได้รับการทดสอบ แก้ไข และพิสูจน์แล้วมากที่สุดสำหรับวิทยาศาสตร์ข้อมูล

ประโยชน์สูงสุดที่ Java มอบให้คือไม่ขึ้นกับแพลตฟอร์ม และเมื่อคอมไพล์แล้วสามารถดำเนินการข้ามแพลตฟอร์มใดก็ได้ ด้วยเหตุนี้จึงไม่จำเป็นต้องใช้คอมไพเลอร์เฉพาะสำหรับภาษา

ปัญหาที่ใหญ่ที่สุดของมันคือการใช้รายละเอียดที่ไร้สาระ และไม่มี REPL สำหรับการพัฒนาซ้ำ

2. ร –

ภาษาโปรแกรม R เป็นหนึ่งในภาษาโปรแกรม 2 อันดับแรกที่นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลและนักวิเคราะห์ ภาษาการเขียนโปรแกรม R แตกต่างจากภาษาอื่นมากเนื่องจากเป็นภาษาเฉพาะสำหรับการคำนวณทางสถิติและกราฟิก ดังนั้นจึงใช้แทนภาษาใดๆ ไม่ได้ R มีเสน่ห์ที่เรียบง่ายและชัดเจน สามารถใช้ R เพื่อทำให้การคำนวณจำนวนมากเหล่านี้เป็นไปโดยอัตโนมัติ แม้ว่าข้อมูลแถวและคอลัมน์จะเปลี่ยนแปลงหรือเพิ่มขึ้นอย่างต่อเนื่องก็ตาม

R ถูกใช้เพื่อสร้างอัลกอริทึมที่อยู่เบื้องหลัง Google, Facebook, Twitter และบริการอื่นๆ อีกมากมาย สามารถทำงานบน Linux, Windows และ MacOS

3. SQL –

SQL is the acronym for Structured Query Language which has been at the heart of storing and retrieving data for decades. It remains a hugely popular tool among data analysts. Some of the tasks that could be accomplished with SQL are

1. It helps you interact with the database
2. It is used to filter relevant information from an ocean of data.
3. It can reduce the turnaround time for online requests and queries by extracting only relevant part of data and processing it rather than processing entire database tables.
4. It is a standardized programming language used for managing relational databases and performing various operations on the data

See Also: Best 19 Free Data Mining Tools

4. Hadoop –

Hadoop is one of the best open source programming languages for data science. It has a Java-based programming framework that supports the processing and storage of extremely large data sets in a distributed computing environment. If you are reading anything about Hadoop then there is no possibility that you would never come across the picture of a little elephant. And if you come across it then you are surely reading about Hadoop.

Hadoop is designed to be robust in your Big Data applications environment, and it would continue its functionality even if individual servers or clusters fail. It is designed to scale up from single servers to thousands of machines, each offering local computation and storage.

Though Hadoop is slower than some other processing tools, but it is proven that the results are very much accurate and which makes it as a best option for backend analysis.

5. JavaScript –

JavaScript is a popular, powerful, dynamic and most widespread scripting and programming languages that is used to crate cool websites and games for the web. We are still confused about the website and web application. It derives much of its syntax from the C language. The most beneficial feature of JavaScript is that it is compatible with all browsers, and is used in over 90% of all web pages.

Though being completely unrelated to Java language, it still does give access to developers to execute client side scripts, interact with the user in real time, control the browser and communicate asynchronously with the server.

6. SAS –

SAS is a short form for Statistical Analysis system is the leader of the best programming languages for data science. It is among the best in commercial analytics space with highest share in private organization. SAS has been used for statistical modelling since the 1960’s and still holds the position after many years of updates and refinements. The main reason behind the popularity is its wide range of statistical functions with a user friendly GUI that could be learned in a very short time. SAS includes a variety of components for accessing databases and flat, un-formatted files, manipulating data, and producing graphical output for publication on web pages and other destinations.

7. SPSS –

SPSS statistics is a software package used for logical batched and non-batched statistical analysis. SPSS is a Windows based program that can be used to perform data entry and analysis and to create tables and graphs. It is capable of handling large amounts of data and can perform all of the analyses covered in text and much more.

IBM SPSS has been in the use for decades and since then it is providing powerful tools for statisticians and data scientists. Over the years, the SPSS platform has evolved to support all phases of the data mining process, which also includes the below –

1. Model development
2. Model deployment
3. Model refresh

My list of the best programming languages for data science is not yet complete. The remaining of the list will continue in the next blog. Till then let me know your favorite programming language for data science in the comments below.