Trong blog cuối cùng về dữ liệu lớn, chúng ta đã nói về Công cụ tích hợp dữ liệu, lớp thứ tám của kiến trúc Chức năng. Trong blog này, tôi sẽ liệt kê các Ngôn ngữ dữ liệu tạo thành lớp thứ chín của Kiến trúc lớp chức năng.
Các dự án dữ liệu lớn hiện đã phổ biến đối với tất cả các ngành, dù lớn hay nhỏ, tất cả đều đang tìm cách tận dụng tất cả thông tin chi tiết mà Dữ liệu lớn mang lại. Cho dù phần mềm tiên tiến và dựa trên GUI mà chúng tôi phát triển, Lập trình máy tính vẫn là cốt lõi của tất cả. Tôi hy vọng rằng các blog trước đây về các loại công cụ sẽ giúp ích cho việc lập kế hoạch Tổ chức Dữ liệu lớn cho công ty của bạn. Nhưng một lớp vẫn còn dang dở, nếu không có lớp này, bạn có thể tiến lên một chút trong cuộc hành trình. Nhưng sau này trong hành trình khi dữ liệu tăng lên với số lượng đáng báo động, nó sẽ trở nên phức tạp. Và khi đó giải pháp duy nhất dành cho bạn là Ngôn ngữ dữ liệu.
Danh sách ngôn ngữ dữ liệu
1. Java –
Sự phổ biến không ngừng của Java đủ rõ ràng để biết rằng đó là ngôn ngữ lập trình tốt nhất cho khoa học dữ liệu. Tất cả các nền tảng là một phần của hệ sinh thái JVM, như MapReduce, HDFS, Storm, Kafka, Spark và Apache Beam đều tương thích với Java. Java cấp cho bạn quyền truy cập vào bộ sưu tập mongo gồm các công cụ gỡ lỗi, công cụ giám sát, thư viện và trình biên dịch, do đó, đây là ngôn ngữ được thử nghiệm, sửa đổi và chứng minh nhiều nhất cho Khoa học dữ liệu.
Lợi ích lớn nhất mà Java mang lại là nó độc lập với nền tảng và một khi được biên dịch có thể được thực thi trên bất kỳ nền tảng nào. Do đó loại bỏ nhu cầu về trình biên dịch dành riêng cho ngôn ngữ.
Vấn đề lớn nhất với nó là nó quá dài dòng và không có REPL cho sự phát triển lặp đi lặp lại.
2. R –
Ngôn ngữ lập trình R nằm trong số 2 ngôn ngữ lập trình hàng đầu mà các nhà khoa học và phân tích dữ liệu. Ngôn ngữ lập trình R khác nhiều so với các ngôn ngữ khác vì nó thực chất là ngôn ngữ dành riêng cho tính toán thống kê và đồ họa. Do đó, nó không thể thay thế cho bất kỳ ngôn ngữ nào. R có sức hấp dẫn đơn giản và rõ ràng. R có thể được sử dụng để tự động hóa số lượng lớn các phép tính này, ngay cả khi dữ liệu hàng và cột liên tục thay đổi hoặc tăng lên.
R được sử dụng để tạo các thuật toán đằng sau Google, Facebook, Twitter và nhiều dịch vụ khác. Nó có thể chạy trên Linux, Windows và 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
- It helps you interact with the database
- It is used to filter relevant information from an ocean of data.
- 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.
- 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 –
- Model development
- Model deployment
- 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.