Trong phần đầu tiên của blog về Ngôn ngữ lập trình tốt nhất cho Khoa học dữ liệu, chúng ta đã nói về 7 ngôn ngữ. Chúng bao gồm các ngôn ngữ đang được sử dụng bởi tối đa những người làm việc với Dữ liệu lớn.
Trong blog này, tôi liệt kê nửa còn lại của danh sách bao gồm những người mới đến về ngôn ngữ lập trình trong phần đầu tiên. Một số trong số chúng đã trở nên phổ biến tương tự như Java, Hadoop, R và SQL trong khi đó, một số khác đã tạo được vị trí đáng chú ý trên thị trường nhờ các tính năng nổi bật do chúng cung cấp.
Danh sách ngôn ngữ lập trình cho khoa học dữ liệu:
1. Con trăn –
Python là một trong những ngôn ngữ lập trình nguồn mở tốt nhất để làm việc với các tập dữ liệu lớn và phức tạp cần thiết cho Dữ liệu lớn. Python đã trở nên phổ biến trong số các lập trình viên sử dụng ngôn ngữ hướng đối tượng. Python trực quan và dễ học hơn R, đồng thời nền tảng này đã phát triển đáng kể trong những năm gần đây, khiến nó có nhiều khả năng hơn để phân tích thống kê như R. USP của Python là tính dễ đọc và nhỏ gọn.
Các ứng dụng hiện đại như Pinterest và Instagram được xây dựng bằng Python. Đó là một ngôn ngữ hướng đối tượng truyền thống, một ngôn ngữ nhấn mạnh mức độ năng suất và khả năng đọc được bổ sung. Python cũng sẽ phù hợp nhất cho các dự án dữ liệu lớn liên quan đến mạng thần kinh.
2. MATLAB –
MATLAB là một trong những ngôn ngữ lập trình tốt nhất cho khoa học dữ liệu nếu bạn phải làm việc với ma trận. Nó không phải là một ngôn ngữ nguồn mở nhưng chủ yếu được sử dụng cho các học giả vì tính phù hợp của nó đối với mô hình toán học và thu thập dữ liệu. MATLAB ban đầu được thiết kế để làm việc với các ma trận, điều này làm cho nó trở thành một lựa chọn rất tốt để sử dụng nó cho mô hình thống kê và tạo thuật toán. MATLAB cũng phù hợp với các nhiệm vụ khoa học dữ liệu liên quan đến tính toán đại số tuyến tính, mô phỏng và tính toán ma trận.
Hạn chế với MATLAB là nó đặt ra những hạn chế về tính di động của mã.
3. Scala –
Ngôn ngữ lập trình Scala là sự kết hợp của các ngôn ngữ lập trình hướng đối tượng và hướng chức năng giúp xây dựng các ứng dụng khoa học dữ liệu mạnh mẽ và có thể mở rộng. Do đó, nó hoạt động với cả Java và Javascript. Scala kết hợp nhiều tính năng hữu ích của các ngôn ngữ khác vào một công cụ chặt chẽ, dễ sử dụng.
Scala dựa trên Java và mã được biên dịch chạy trên hệ sinh thái JVM, điều này làm cho nó trở nên mạnh mẽ và linh hoạt ngay từ đầu, vì nó có thể chạy trên bất kỳ nền tảng nào. Scala cho khoa học dữ liệu đòi hỏi thêm một chút khả năng trừu tượng và tư duy. Khả năng mở rộng và các tính năng xử lý số của Scala đã khiến nó trở thành một trong những ngôn ngữ lập trình tốt nhất cho khoa học dữ liệu.
4. Tổ ong QL –
Apache Hive là cơ sở hạ tầng kho dữ liệu được xây dựng trên Hadoop hàng đầu để cung cấp tóm tắt, truy vấn và phân tích dữ liệu. Hive QL là ngôn ngữ truy vấn Hive có giao diện giống như SQL để truy vấn dữ liệu được lưu trữ trong các cơ sở dữ liệu và hệ thống tệp khác nhau tích hợp với Hadoop. Hive không cung cấp hỗ trợ cho các thao tác chèn, cập nhật và xóa cấp hàng.
Hive QL được thiết kế để hoạt động trên Apache Hadoop hoặc các nền tảng lưu trữ phân tán khác, chẳng hạn như hệ thống tệp S3 của Amazon. Khái niệm cơ sở dữ liệu Hive về cơ bản chỉ là một danh mục hoặc không gian tên của các bảng. Với Hive, chúng tôi có được sự trừu tượng cần thiết của SQL để triển khai các truy vấn Hive QL trên API Java mà không cần triển khai các truy vấn trong API Java cấp thấp.
5. Julia –
Julia tương đối mới trong số các Ngôn ngữ dữ liệu. Chà, các ngôn ngữ được chọn nhiều nhất là R, Python và Java. Nhưng vẫn còn những khoảng trống cần được tìm kiếm. Julia chỉ được biết đến trong vài năm đang chứng tỏ mình là một lựa chọn tốt. Julia là một ngôn ngữ cấp cao, cực kỳ nhanh và biểu cảm.
Julia phù hợp nhất để làm việc với các luồng Dữ liệu lớn theo thời gian thực vì các tính năng của nó được xây dựng trên cốt lõi của ngôn ngữ. Hệ sinh thái các tiện ích mở rộng và thư viện của Julia không trưởng thành hoặc phát triển như các ngôn ngữ lâu đời hơn, nhưng hầu hết các chức năng phổ biến đều có sẵn, với tốc độ ổn định và bổ sung thêm nhiều chức năng khác.
6. Lợn Latinh –
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.