أفضل لغات لبرمجة علوم البيانات لطامح البيانات

تعد لغات برمجة علوم البيانات من بين الاتجاهات الشائعة هذه الأيام. وتعد لغات مثل Python و R و SQL هي الأسس الرئيسية
لغات لبرمجة
لغات لبرمجة

أفضل 10 لغات لبرمجة علوم البيانات لطامحي البيانات في عام 2021

تعد لغات برمجة علوم البيانات من بين الاتجاهات الشائعة هذه الأيام. وتعد لغات مثل Python و R و SQL هي الأسس الرئيسية لمعظم علماء البيانات لإرشادهم إلى أدوار التحليلات، بينما يفيد البعض الآخر في وظائف في مجالات مثل تطوير أنظمة البيانات. فيما يلي أفضل 10 لغات لبرمجة علوم البيانات يجب على جميع الطامحين للبيانات معرفتها في عام 2021.

1 بايثون( Python)     

Python هي واحدة من أشهر لغات برمجة علوم البيانات التي يستخدمها علماء البيانات. و هذا بسبب مجموعة واسعة من الاستخدامات مثل التعلم الآلي والتعلم العميق والذكاء الاصطناعي. و كل هذا يتم باستخدام علم بيانات Python من مكتبات الصفر مثل Keras و scikit-Learn و matplotlib و TensorFlow. يمكن أن تدعم Python جمع البيانات والنمذجة والتحليل والتصور للعمل مع البيانات الضخمة. و تُستخدم لغة برمجة علوم البيانات هذه بشكل أفضل للأتمتة. و هذه هي أفضل لغة برمجة لطلاب علوم البيانات.

2 جافا سكريبت  (JavaScript)

JavaScript هي أيضًا لغة برمجة علوم بيانات شائعة أخرى للتعلم. يستخدم هذا لتطوير الويب لقدرتها على بناء صفحات ويب تفاعلية. يمكن أن يكون الخيار الأفضل لإنشاء التصورات وتصميمها. على الرغم من أنها لغة رائعة للتعلم ، إلا أنها مفيدة في علم البيانات للمبتدئين أكثر من الطامحين في لغات برمجة علوم البيانات الأساسية.

3 جافا Java  

الكتابة مرة واحدة ، الركض في أي مكان هو أيضًا اسم مستعار لـ Java. إنها لغة برمجة أخرى لعلوم البيانات شائعة تستخدمها الشركات الكبرى لتأمين تطوير مؤسساتها. يتم استخدام Java أيضًا في المهام التي تتضمن تحليل البيانات والتعلم الآلي واستخراج البيانات. يمكن للغة برمجة علوم البيانات هذه لعلماء البيانات إنشاء تطبيقات معقدة من البداية ويمكنها أيضًا تقديم نتائج أسرع بكثير من اللغات الأخرى أيضًا. تختلف Java عن اللغات الأخرى نظرًا لتجميعها للقمامة مما يجعل لغة البرمجة أكثر كفاءة.

4 R

سعت R إلى الحصول على الكثير من الاهتمام هذه الأيام من علماء البيانات واكتسبت شعبية كواحدة من لغات برمجة علوم البيانات. ومن السهل تعلم R للحوسبة والرسومات الإحصائية. كل هذا يجعل R مثاليًا لمحترفي علوم البيانات الذين يعملون مع علوم البيانات والبيانات الضخمة والتعلم الآلي. يمكن لـ R التعامل مع مجموعات البيانات الكبيرة والمعقدة لأنها لغة برمجة نصية قوية.

5 C/C++

C هي لغة برمجة رائعة لعلوم البيانات لتعلم برامج علوم البيانات لأنها واحدة من أقدم لغات البرمجة و C / C ++ هي قاعدة الكود الخاصة بها. معظم علماء البيانات لا يعرفون C / C ++ ، نظرًا لقدرتها على قاعدة الكود. لغة البرمجة هذه لديها قيادة أوسع لتطبيقاتها. تتيح ميزة C / C ++ للمطورين البحث بشكل أعمق وضبط جوانب معينة من التطبيق لم يكن من الممكن لولا ذلك.

6 SQL

SQL هي لغة برمجة علوم البيانات الأكثر أهمية والتي يتم استخدامها لتعلم كيف تصبح علماء بيانات. هذه البرمجة مهمة للتعامل مع البيانات المنظمة. يوفر SQL الوصول إلى البيانات والإحصاءات مما يجعله مصدرًا مفيدًا للغاية لعلوم البيانات. و تعد قاعدة البيانات إلزامية لعلوم البيانات، مما يجعل استخدام لغة قاعدة البيانات مثل SQL أمرًا ضروريًا. و يحتاج الأشخاص الذين يتعاملون مع البيانات الضخمة إلى تحكم كبير في SQL من أجل الاستعلام عن قواعد البيانات.

7 ماتلاب MATLAB

MATLAB هي أداة قوية تستخدم في الحوسبة الرياضية والإحصائية ، والتي تسمح بتنفيذ الخوارزميات وإنشاء واجهة المستخدم. عندما نتحدث عن إنشاء واجهة المستخدم يكون أمرًا سهلاً مع MATLAB نظرًا لرسوماتها المدمجة لإنشاء مخططات البيانات والتصور.

يعد تعلم MATLAB طريقة مفيدة للانتقال بسهولة إلى التعلم العميق ، نظرًا لوظائفها في التعلم العميق.

8 سكالا Scala

Scala هي لغة برمجة قوية لعلوم البيانات وهي الأنسب لمحترفي علوم البيانات. يعد Scala مثاليًا للعمل مع مجموعات البيانات كبيرة الحجم. هي يتيح إمكانية التشغيل البيني مع Java مما يوفر العديد من الفرص لشخص يعمل في علم البيانات. و يمكن أيضًا استخدام Scala مع شرارة للتعامل مع كميات كبيرة من البيانات المنعزلة. و تحتوي لغة برمجة علوم البيانات هذه أيضًا على عدد كبير من المكتبات.

9 جوليا ( Julia) 

جوليا هي لغة شائعة أخرى يزداد الطلب عليها. و إنها لغة برمجة متعددة الأغراض و تم إنشاؤها للتحليل العددي وللحوسبة العلمية. ولهذا السبب بالذات ، تركز العديد من الشركات البارزة على تحليل السلاسل الزمنية وتخطيط المهام الفضائية وتحليل المخاطر. على الرغم من أن Julia هي لغة مكتوبة ديناميكيًا ، إلا أنها يمكن استخدامها كلغة برمجة منخفضة المستوى إذا لزم الأمر.

10 ساس (SAS)

SAS هي أداة تستخدم لتحليل البيانات الإحصائية التي تستخدم في التحليل الإحصائي. الغرض الرئيسي من الأداة هو استرداد البيانات الإحصائية والإبلاغ عنها وتحليلها. ربما يمكن أن تخلق SAS العديد من الفرص في الأيام القادمة.

اقرأ أيضا: الفرق بين علم البيانات والذكاء الاصطناعي

:شارك هذا

اترك ردّاً