ภาษาการเขียนโปรแกรมที่ดีที่สุดสำหรับข้อมูลขนาดใหญ่ – ตอนที่ 2

ในส่วนแรกของบล็อก Best Programming Languages ​​for Data Science เราได้พูดคุยเกี่ยวกับ 7 ภาษา รวมถึงภาษาที่ใช้โดยคนส่วนใหญ่ที่เกี่ยวข้องกับข้อมูลขนาดใหญ่

ในบล็อกนี้ ฉันแสดงรายการอีกครึ่งหนึ่งของรายการซึ่งประกอบด้วยผู้มาใหม่ที่เกี่ยวข้องกับภาษาโปรแกรมในส่วนแรก บางตัวได้รับความนิยมเทียบเท่ากับ Java, Hadoop, R และ SQL ในขณะที่ตัวอื่น ๆ ได้กลายเป็นสถานที่ที่โดดเด่นในตลาดเนื่องจากคุณสมบัติที่โดดเด่นที่มีให้

รายชื่อภาษาการเขียนโปรแกรมสำหรับ Data Science:

1. ไพธอน –

Python เป็นหนึ่งในภาษาโปรแกรมโอเพ่นซอร์สที่ดีที่สุดสำหรับการทำงานกับชุดข้อมูลขนาดใหญ่และซับซ้อนที่จำเป็นสำหรับ Big Data Python ได้รับความนิยมในหมู่โปรแกรมเมอร์ที่ใช้ภาษาเชิงวัตถุ Python ใช้งานง่ายและเรียนรู้ได้ง่ายกว่า R และแพลตฟอร์มได้เติบโตขึ้นอย่างมากในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมา ทำให้มีความสามารถมากขึ้นสำหรับการวิเคราะห์ทางสถิติเช่น R USP ของ Python คือความสามารถในการอ่านและความกะทัดรัด

แอปพลิเคชันสมัยใหม่ เช่น Pinterest และ Instagram สร้างขึ้นโดยใช้ Python เป็นภาษาเชิงวัตถุแบบดั้งเดิม ซึ่งเป็นภาษาที่เน้นการเพิ่มผลผลิตและความสามารถในการอ่าน นอกจากนี้ Python ยังเหมาะที่สุดสำหรับโครงการข้อมูลขนาดใหญ่ที่เกี่ยวข้องกับโครงข่ายประสาทเทียม

2. MATLAB –

MATLAB เป็นหนึ่งในภาษาการเขียนโปรแกรมที่ดีที่สุดสำหรับวิทยาการข้อมูล หากคุณต้องทำงานกับเมทริกซ์ ไม่ใช่ภาษาโอเพ่นซอร์ส แต่ส่วนใหญ่ใช้สำหรับนักวิชาการเนื่องจากความเหมาะสมสำหรับการสร้างแบบจำลองทางคณิตศาสตร์และการได้มาซึ่งข้อมูล MATLAB ได้รับการออกแบบมาสำหรับการทำงานกับเมทริกซ์ตั้งแต่แรก ซึ่งทำให้เป็นตัวเลือกที่ดีมากสำหรับการใช้งานในการสร้างแบบจำลองทางสถิติและการสร้างอัลกอริทึม MATLAB ยังเหมาะสำหรับงานวิทยาศาสตร์ข้อมูลที่เกี่ยวข้องกับการคำนวณพีชคณิตเชิงเส้น การจำลอง และการคำนวณเมทริกซ์

ข้อเสียของ MATLAB คือมีข้อจำกัดในการพกพาโค้ด

3. สกาล่า –

ภาษาโปรแกรม Scala เป็นการผสมผสานระหว่างภาษาโปรแกรมเชิงวัตถุและเชิงหน้าที่ ซึ่งช่วยสร้างแอปพลิเคชันด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูลที่มีประสิทธิภาพและปรับขนาดได้ ดังนั้นจึงใช้ได้กับทั้ง Java และ Javascript Scala รวมคุณสมบัติที่มีประโยชน์มากมายของภาษาอื่นไว้ในเครื่องมือเดียวที่ใช้งานง่าย

Scala ใช้ Java และโค้ดที่คอมไพล์แล้วทำงานบนระบบนิเวศของ JVM ซึ่งทำให้มีประสิทธิภาพและยืดหยุ่นได้เนื่องจากสามารถทำงานบนแพลตฟอร์มใดก็ได้ Scala สำหรับวิทยาศาสตร์ข้อมูลต้องการความสามารถพิเศษเล็กน้อยในด้านนามธรรมและการคิด ความสามารถในการปรับขนาดและคุณลักษณะการกระทืบตัวเลขของ Scala ทำให้เป็นหนึ่งในภาษาโปรแกรมที่ดีที่สุดสำหรับวิทยาการข้อมูล

4. ไฮฟ์ QL –

Apache Hive เป็นโครงสร้างพื้นฐานของคลังข้อมูลที่สร้างขึ้นบน Hadoop ชั้นนำสำหรับการสรุปข้อมูล การสืบค้น และการวิเคราะห์ Hive QL เป็นภาษาคิวรี Hive ซึ่งมีอินเทอร์เฟซคล้าย SQL เพื่อสืบค้นข้อมูลที่จัดเก็บไว้ในฐานข้อมูลและระบบไฟล์ต่างๆ ที่รวมเข้ากับ Hadoop Hive ไม่รองรับการแทรก การอัปเดต และการลบระดับแถว

Hive QL ได้รับการออกแบบให้ทำงานบน Apache Hadoop หรือแพลตฟอร์มพื้นที่จัดเก็บแบบกระจายอื่นๆ เช่น ระบบไฟล์ S3 ของ Amazon แนวคิด Hive ของฐานข้อมูลเป็นเพียงแคตตาล็อกหรือเนมสเปซของตาราง ด้วย Hive เราได้รับนามธรรมที่จำเป็นของ SQL เพื่อนำการสืบค้น Hive QL ไปใช้กับ Java API โดยไม่ต้องนำการสืบค้นไปใช้ใน Java API ระดับต่ำ

5. จูเลีย –

Julia ค่อนข้างใหม่เมื่อเทียบกับภาษาข้อมูล ภาษาที่เลือกใช้มากที่สุดคือ R, Python และ Java แต่ก็ยังมีช่องว่างที่ต้องค้นหา Julia รู้จักเพียงไม่กี่ปีก็พิสูจน์ตัวเองว่าเป็นตัวเลือกที่ดี จูเลียเป็นภาษาระดับสูง รวดเร็วและแสดงออกอย่างเหลือเชื่อ

Julia เหมาะสมที่สุดสำหรับการทำงานกับสตรีมข้อมูลขนาดใหญ่แบบเรียลไทม์ เนื่องจากคุณลักษณะต่างๆ สร้างขึ้นจากแกนหลักของภาษา ระบบนิเวศของส่วนขยายและไลบรารีของ Julia ยังไม่สมบูรณ์หรือพัฒนาเท่ากับภาษาที่ได้รับการยอมรับมากขึ้น แต่มีฟังก์ชันยอดนิยมส่วนใหญ่พร้อมให้ใช้งาน โดยเพิ่มขึ้นในอัตราที่คงที่

6. หมูละติน –

Pig Latin is among the best programming languages for data science which is also oriented with Hadoop and is also an open source system. It forms the Language layer of the apache Pig Platform, which sort and apply mathematical functions to large, distributed datasets.

Pig can execute its Hadoop jobs in MapReduce, Apache Tez, or Apache Spark.

It can be extended by using the user defined functions which could be written in any language that is supported by it like Java, Python, JavaScript, Ruby or Groovy. A function call of these could be made directly from the code of Pig Latin language.

7. GO –

Go, was developed by Google in 2007 which is a free and open source programming language. Though being a new comer in the world of Data Science, it is gaining steam because of its simplicity. In the first place, Go was not developed for statistical computing but it soon got the mainstream presence because of its speed and familiarity.

Go’s syntax is based on C, which prove to be of great aid in its adoption. Go can also call routine programs, which are written in other programming languages like Python to achieve functionalities which are not accommodated in the Go.

The above list tells you about the best 15 data languages that you could choose for your Big Data Organization.

Well, with this we do come to an end of the Functional Layer Architecture, but not to the end of Big Data. Every day a new mystery is unveiled about Big Data. Even after learning about all the tools there is lot more left to know, understand, analyze, learn and accomplish in the Big Data.