Data science

10 ภาษาการเขียนโปรแกรม Data Science ที่ดีที่สุดสำหรับผู้ต้องการข้อมูลในปี 2021

ภาษาการเขียนโปรแกรมวิทยาศาสตร์ข้อมูลเหล่านี้เป็นแบบออนดีมานด์ในปัจจุบัน ภาษาการเขียนโปรแกรมวิทยาศาสตร์ข้อมูลเป็นหนึ่งในแนวโน้มที่ได้รับความนิยมในปัจจุบัน ภาษาต่างๆ เช่น Python, R และ SQL เป็นพื้นฐานหลักสำหรับนักวิทยาศาสตร์ด้านข้อมูลส่วนใหญ่ เพื่อเป็นแนวทางในบทบาทการวิเคราะห์ และในขณะที่ภาษาอื่นๆ มีประโยชน์สำหรับการประกอบอาชีพในด้านต่างๆ เช่น การพัฒนาระบบข้อมูล นี่คือภาษาการเขียนโปรแกรมวิทยาศาสตร์ข้อมูลที่ดีที่สุด 10 ที่ผู้ต้องการข้อมูลทุกคนควรรู้ นอกจากนี้ อ่าน THE BEST PROGRAMMING LANGUAGE FOR DATA SCIENCE: PYTHON VS JULIA VS R TOP 10 PYTHON PROGRAMMING BOOKS FOR CODING ผู้ที่ชื่นชอบการสำรวจ 1 Python Python เป็นหนึ่งในโปรแกรม data science ที่ได้รับความนิยมมากที่สุด ภาษาที่นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลใช้ เนื่องจากการใช้งานที่หลากหลาย เช่น แมชชีนเลิร์นนิง การเรียนรู้เชิงลึก และปัญญาประดิษฐ์ ทั้งหมดนี้ทำได้โดยใช้วิทยาศาสตร์ข้อมูลของ Python ตั้งแต่ไลบรารีเริ่มต้น เช่น Keras, scikit-Learn, matplotlib และ TensorFlow Python สามารถรองรับการรวบรวมข้อมูล การสร้างแบบจำลอง การวิเคราะห์ และการแสดงภาพเพื่อทำงานกับข้อมูลขนาดใหญ่ ภาษาการเขียนโปรแกรมวิทยาศาสตร์ข้อมูลนี้เหมาะที่สุดสำหรับการทำงานอัตโนมัติ นี่คือภาษาการเขียนโปรแกรมที่ดีที่สุดสำหรับนักศึกษาวิทยาศาสตร์ข้อมูล 2 JavaScript JavaScript เป็นอีกหนึ่งภาษาการเขียนโปรแกรมด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูลยอดนิยมที่ควรเรียนรู้ ใช้สำหรับการพัฒนาเว็บสำหรับความสามารถในการสร้างหน้าเว็บแบบโต้ตอบ อาจเป็นทางเลือกที่ดีที่สุดสำหรับการสร้างและออกแบบการแสดงภาพ แม้ว่าจะเป็นภาษาที่ดีในการเรียนรู้ แต่ก็มีประโยชน์ในด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูลสำหรับผู้เริ่มต้นมากกว่าผู้ที่ต้องการภาษาการเขียนโปรแกรมด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูลเบื้องต้น 3 Java เขียนครั้งเดียว เรียกใช้ได้ทุกที่ ยังเป็นชื่อเล่นของ Java เป็นภาษาการเขียนโปรแกรมวิทยาศาสตร์ข้อมูลยอดนิยมอีกภาษาหนึ่งที่ธุรกิจชั้นนำใช้เพื่อความปลอดภัยในการพัฒนาองค์กร Java ยังถูกใช้สำหรับงานที่เกี่ยวข้องกับการวิเคราะห์ข้อมูล การเรียนรู้ของเครื่อง และการทำเหมืองข้อมูล ภาษาการเขียนโปรแกรมวิทยาศาสตร์ข้อมูลสำหรับนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลนี้สามารถสร้างแอปพลิเคชันที่ซับซ้อนได้ตั้งแต่เริ่มต้น และยังให้ผลลัพธ์ได้เร็วกว่าภาษาอื่นๆ ด้วย Java แตกต่างจากภาษาอื่นเนื่องจากมีการรวบรวมขยะซึ่งทำให้ภาษาโปรแกรมมีประสิทธิภาพมากขึ้น 4 R R ได้รับความสนใจอย่างมากจากนักวิทยาศาสตร์ด้านข้อมูลและได้รับความนิยมในฐานะหนึ่งในภาษาการเขียนโปรแกรมด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูล และ R ก็เรียนรู้ได้ง่ายสำหรับการคำนวณทางสถิติและกราฟิก ทั้งหมดนี้ทำให้ R เหมาะอย่างยิ่งสำหรับผู้เชี่ยวชาญด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูลที่ทำงานกับวิทยาศาสตร์ข้อมูล ข้อมูลขนาดใหญ่ และการเรียนรู้ของเครื่อง R สามารถจัดการชุดข้อมูลขนาดใหญ่และซับซ้อนได้ เนื่องจากเป็นภาษาสคริปต์ที่มีประสิทธิภาพ 5 C/C++ C เป็นภาษาการเขียนโปรแกรมวิทยาศาสตร์ข้อมูลที่ยอดเยี่ยมในการเรียนรู้โปรแกรมวิทยาศาสตร์ข้อมูล เนื่องจากเป็นภาษาโปรแกรมแรกสุดและ C/C++ เป็นโค้ดเบส นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลส่วนใหญ่ไม่รู้จัก C/C++ เนื่องจากความสามารถในการใช้ codebase ภาษาการเขียนโปรแกรมนี้มีคำสั่งแอปพลิเคชันที่กว้างกว่ามาก ข้อได้เปรียบของ C/C++ ช่วยให้นักพัฒนาสามารถเจาะลึกและปรับแต่งบางแง่มุมของแอปพลิเคชันซึ่งไม่สามารถทำได้ 6 SQL SQL เป็นภาษาการเขียนโปรแกรมวิทยาศาสตร์ข้อมูลที่สำคัญที่สุดที่ใช้ในการเรียนรู้ที่จะเป็นนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล การเขียนโปรแกรมนี้มีความสำคัญในการจัดการข้อมูลที่มีโครงสร้าง SQL ให้การเข้าถึงข้อมูลและสถิติซึ่งทำให้เป็นแหล่งข้อมูลที่มีประโยชน์มากสำหรับวิทยาศาสตร์ข้อมูล ฐานข้อมูลเป็นสิ่งจำเป็นสำหรับวิทยาศาสตร์ข้อมูล ดังนั้นการใช้ภาษาฐานข้อมูลเช่น SQL เป็นสิ่งจำเป็น ผู้ที่เกี่ยวข้องกับข้อมูลขนาดใหญ่จำเป็นต้องมีคำสั่งที่ดีเหนือ SQL เพื่อสืบค้นฐานข้อมูล 7 MATLAB MATLAB เป็นเครื่องมือที่มีประสิทธิภาพสำหรับการคำนวณทางคณิตศาสตร์และสถิติ ซึ่งช่วยให้สามารถใช้อัลกอริทึมและการสร้างส่วนต่อประสานกับผู้ใช้ได้ เมื่อเราพูดถึงการสร้าง UI นั้นเป็นเรื่องง่ายด้วย MATLAB เนื่องจากมีกราฟิกในตัวสำหรับสร้างแผนภาพข้อมูลและการแสดงภาพ การเรียนรู้ MATLAB เป็นวิธีที่มีประโยชน์ในการเปลี่ยนผ่านไปสู่การเรียนรู้เชิงลึกอย่างง่ายดาย เนื่องจากฟังก์ชันของการเรียนรู้เชิงลึก 8 Scala Scala เป็นภาษาการเขียนโปรแกรมวิทยาศาสตร์ข้อมูลที่ทรงพลังซึ่งเหมาะสมที่สุดสำหรับผู้เชี่ยวชาญด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูล Scala เหมาะที่สุดในการทำงานกับชุดข้อมูลที่มีปริมาณมาก ช่วยให้สามารถทำงานร่วมกับ Java ซึ่งให้โอกาสมากมายสำหรับคนที่ทำงานด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูล สกาล่ายังสามารถใช้กับประกายไฟเพื่อจัดการกับข้อมูลในกองขนาดใหญ่ ภาษาการเขียนโปรแกรมวิทยาศาสตร์ข้อมูลนี้มีห้องสมุดจำนวนมาก 9 Julia Julia เป็นอีกภาษายอดนิยมที่มีความต้องการเพิ่มขึ้น เป็นภาษาโปรแกรมอเนกประสงค์ที่สร้างขึ้นสำหรับการวิเคราะห์เชิงตัวเลขและสำหรับการคำนวณทางวิทยาศาสตร์ และด้วยเหตุนี้เอง ธุรกิจที่มีชื่อเสียงจำนวนมากจึงมุ่งเน้นไปที่การวิเคราะห์อนุกรมเวลา การวางแผนภารกิจในอวกาศ และการวิเคราะห์ความเสี่ยง แม้ว่า Julia จะเป็นภาษาที่พิมพ์แบบไดนามิก แต่ก็สามารถใช้เป็นภาษาการเขียนโปรแกรมระดับต่ำได้หากจำเป็น 10 SAS SAS เป็นเครื่องมือที่ใช้ในการวิเคราะห์ข้อมูลทางสถิติซึ่งใช้สำหรับการวิเคราะห์ทางสถิติ วัตถุประสงค์หลักของเครื่องมือคือการดึง รายงาน และวิเคราะห์ข้อมูลทางสถิติ SAS อาจสร้างโอกาสมากมายในอีกไม่กี่วันข้างหน้า

  • บ้าน
  • Business
  • Data science
  • Marketing
  • Leave a Reply

    Your email address will not be published. Required fields are marked *

    Back to top button