データ サイエンスに最適なプログラミング言語に関するブログの最初の部分では、7 つの言語について説明しました。これらには、ビッグ データを扱うほとんどの人が使用している言語が含まれています。
このブログでは、プログラミング言語に関して新規参入者で構成されるリストの残りの半分をリストします。最初の部分で。それらの中には、Java、Hadoop、R、SQL と同様の人気を博しているものもありますが、それらが提供する際立った機能により市場で注目すべき地位を築いているものもあります。
データ サイエンス用プログラミング言語のリスト:
1. Python –
Python は、ビッグ データに必要な大規模で複雑なデータ セットを操作するのに最適なオープン ソース プログラミング言語の 1 つです。 Python は、オブジェクト指向言語を使用するプログラマーの間で人気を集めています。 Python は直感的で R よりも学習が簡単で、プラットフォームは近年劇的に成長し、R のような統計分析の能力が向上しています。Python の USP は読みやすさとコンパクトさです。
次のような現代のアプリケーションPinterest と Instagram は Python を使用して構築されているためです。これは伝統的なオブジェクト指向言語であり、さらなる生産性と読みやすさを重視した言語です。 Python は、ニューラル ネットワークを扱うビッグ データ プロジェクトにも最適です。
2. MATLAB –
MATLAB は、行列を扱う必要がある場合のデータ サイエンスに最適なプログラミング言語の 1 つです。これはオープンソース言語ではありませんが、数学的モデリングとデータ取得に適しているため、主に学術目的で使用されています。 MATLAB はそもそも行列を操作するように設計されているため、統計モデリングやアルゴリズムの作成に使用するのに非常に優れたオプションになります。 MATLAB は、線形代数計算、シミュレーション、行列計算を含むデータ サイエンス タスクにも適しています。
MATLAB の欠点は、コードの移植性に制限があることです。
3. Scala –
Scala プログラミング言語は、オブジェクト指向プログラミング言語と関数型プログラミング言語を融合したもので、堅牢でスケーラブルなデータ サイエンス アプリケーションの構築に役立ちます。したがって、Java と JavaScript の両方で動作します。 Scala は、他の言語の多くの有益な機能を 1 つの強力で使いやすいツールに組み合わせています。
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Scala は、以下に基づいています。 Java とコンパイルされたコードは Java 上で実行されます。 JVM エコシステム。どのプラットフォームでも実行できるため、すぐに強力かつ柔軟になります。データ サイエンス用の Scala には、抽象化と思考に関するもう少しコツが必要です。 Scala のスケーラビリティと計算処理機能により、Scala はデータ サイエンスに最適なプログラミング言語の 1 つになりました。
4. Hive QL –
Apache Hive は、データの要約、クエリ、分析を提供するために Hadoop 上に構築されたデータ ウェアハウス インフラストラクチャです。 Hive QL は、Hadoop と統合されるさまざまなデータベースやファイル システムに保存されているデータをクエリするための SQL のようなインターフェイスを備えた Hive クエリ言語です。 Hive は、行レベルの挿入、更新、削除のサポートを提供しません。
Hive QL は、Apache Hadoop または Amazon の S3 ファイル システムなどの他の分散ストレージ プラットフォーム上で動作するように設計されています。 Hive のデータベースの概念は、本質的には単なるテーブルのカタログまたは名前空間です。 Hive を使用すると、低レベルの Java API にクエリを実装せずに、Java API に Hive QL クエリを実装するために必要な SQL の抽象化を実現できます。
5. Julia –
Julia はデータ言語の中でも比較的新しい言語です。そうですね、最も選ばれている言語は R、Python、Java です。しかし、まだ探すべきギャップがあります。ジュリアはまだ数年しか知られていないが、それ自体が良い選択であることが証明されている。 Julia は、非常に高速で表現力豊かな高レベル言語です。
Julia の機能は言語のコア上に構築されているため、ビッグ データのリアルタイム ストリームを操作するのに最適です。 Julia の拡張機能とライブラリのエコシステムは、確立された言語ほど成熟または開発されていませんが、最も人気のある機能は利用可能であり、安定した速度でさらに追加されています。
6. Pig Latin –
Pig Latin は、データ サイエンスに最適なプログラミング言語の 1 つであり、Hadoop と連携しており、オープン ソース システムでもあります。これは、Apache Pig プラットフォームの言語レイヤーを形成し、数学関数を並べ替えて大規模な分散データセットに適用します。
Pig は、MapReduce、Apache Tez、または Apache Spark で Hadoop ジョブを実行できます。
Java、Python、JavaScript、Ruby、Groovy など、サポートされている言語で作成できるユーザー定義関数を使用して拡張できます。これらの関数呼び出しは、Pig Latin 言語のコードから直接行うことができます。
7. GO –
Go は、2007 年に Google によって開発された、無料のオープンソース プログラミング ツールです。 ング。データ サイエンスの世界では新参者ですが、そのシンプルさから勢いを増しています。そもそも Go は統計コンピューティング用に開発されたものではありませんでしたが、その速度と親しみやすさにより、すぐに主流の存在になりました。
Go の構文は C に基づいており、これが導入に大きな助けとなることが証明されています。 。 Go は、Python などの他のプログラミング言語で書かれたルーチン プログラムを呼び出して、Go に対応していない機能を実現することもできます。
上記のリストは、最適な 15 のデータ言語を示しています。
さて、これで機能層アーキテクチャの終わりには到達しましたが、ビッグデータの終わりではありません。ビッグデータに関する新たな謎が毎日明らかにされています。すべてのツールについて学んだ後でも、ビッグデータに関して知り、理解し、分析し、学習し、達成しなければならないことがまだたくさん残っています。
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