Наука о данных — это быстро развивающаяся область, возникшая в результате слияния статистики, компьютерных наук и знаний в предметной области.

Основная цель науки о данных — извлечение информации из больших и сложных наборов данных, которые становятся все более важными в нашей жизни и бизнесе. В результате спрос на специалистов по обработке и анализу данных резко возрос, и изучение данных становится важным навыком для многих профессионалов. В этой статье мы рассмотрим языки, которые вам нужно знать, чтобы изучать науку о данных с нуля.

Питон:

Python — самый популярный язык в науке о данных, и на то есть веские причины. Он прост в освоении, имеет обширную экосистему библиотек и очень универсален. Python используется для всего: от анализа данных и машинного обучения до веб-разработки и автоматизации. Некоторые из самых популярных библиотек для обработки данных в Python включают NumPy, Pandas, Matplotlib и Scikit-Learn. Благодаря простому синтаксису и простоте использования Python является отличным выбором для новичков в программировании.

Популярность Python в науке о данных обусловлена ​​его сильной поддержкой анализа и визуализации данных. NumPy и Pandas — две наиболее важные библиотеки Python для анализа данных, предоставляющие мощные инструменты для обработки, очистки и предварительной обработки данных. Matplotlib — отличная библиотека для создания визуализаций данных, а Scikit-Learn — популярная библиотека машинного обучения для построения прогностических моделей.

R:

R — еще один популярный язык в науке о данных, особенно в академическом мире. Это мощный инструмент для статистического анализа и имеет сильное сообщество пользователей, которые разрабатывают и вносят свой вклад в его библиотеки. R часто используется для визуализации данных, машинного обучения и статистического моделирования. Некоторые популярные библиотеки R включают ggplot2, dplyr и Caret.

Хотя R может быть более сложным для изучения, чем Python, стоит подумать, если вы заинтересованы в карьере в академических кругах или если вы работаете над проектом, требующим расширенного статистического анализа. R имеет богатый набор встроенных функций и библиотек для анализа и визуализации данных, что делает его мощным инструментом для специалистов по данным.

SQL:

SQL (язык структурированных запросов) — это язык баз данных, используемый для управления данными и манипулирования ими. Хотя SQL не является языком программирования, это критически важный навык для специалистов по данным, поскольку большая часть данных хранится в базах данных. SQL используется для извлечения данных, их фильтрации, сортировки и агрегирования, а также для объединения таблиц. Если вы планируете работать с данными, важно хорошо понимать SQL.

SQL используется не только для запросов к реляционным базам данных, но также для хранения данных, аналитики и бизнес-аналитики. SQL — это стандартный язык для управления данными, и большинство компаний используют его для хранения данных и управления ими. Глубокое понимание SQL сделает вас ценным специалистом по данным, который может работать с различными базами данных и извлекать ценную информацию из данных.

Java:

Java — это язык программирования общего назначения, используемый для широкого круга приложений, включая веб-разработку и мобильные приложения. Хотя Java не так популярен в науке о данных, как Python или R, его все же стоит изучить, особенно если вы интересуетесь большими данными. Hadoop, популярная платформа для обработки больших данных, построена на Java. Java также используется для распределенных вычислений и машинного обучения с помощью таких инструментов, как Apache Spark.

Java — это мощный язык для создания крупномасштабных приложений, что делает его отличным выбором для работы с большими данными. Кроме того, это объектно-ориентированный язык, что означает, что он поддерживает абстракцию, инкапсуляцию и полиморфизм. Если вы заинтересованы в работе с крупномасштабными данными и создании распределенных систем, изучение Java может оказаться ценным навыком.

Скала:

Scala — это язык программирования, который набирает популярность в науке о данных благодаря своей совместимости с Apache Spark. Scala — это функциональный язык программирования, краткий и эффективный, что делает его отличным выбором для работы с большими данными. Scala совместима с Java, что означает, что вы можете легко интегрировать библиотеки Java в приложения Scala. Scala также является строго типизированным языком, что означает, что он перехватывает ошибки во время компиляции, что упрощает написание кода без ошибок.

Популярность Scala в науке о данных обусловлена ​​ее совместимостью с Apache Spark, распределенной вычислительной средой для обработки больших данных. Apache Spark написан на Scala, что делает его наиболее естественным языком для использования при работе со Spark. API-интерфейсы Spark предназначены для использования со Scala, что упрощает написание распределенных приложений машинного обучения.

В заключение, чтобы изучать науку о данных с нуля, вам необходимо знать Python, R, SQL, Java и Scala. У каждого языка есть свои сильные и слабые стороны, и выбор языка зависит от требований вашего проекта и личных предпочтений. Хотя изучение нескольких языков может показаться непосильным, овладение этими языками сделает вас ценным специалистом по данным, который сможет заниматься сложными проектами и решать бизнес-задачи. Глубокое понимание этих языков необходимо для всех, кто хочет работать с данными и создавать приложения, управляемые данными.