데이터 과학을 위한 최고의 프로그래밍 언어에 대한 블로그의 첫 번째 부분에서는 7개 언어에 대해 이야기했습니다. 여기에는 빅 데이터를 다루는 대부분의 사람들이 사용하는 언어가 포함됩니다.
이 블로그에서는 프로그래밍 언어와 관련하여 새로 등장한 언어로 구성된 목록의 나머지 절반을 나열합니다. 첫 번째 부분에서. 그 중 일부는 Java, Hadoop, R 및 SQL과 유사한 인기를 얻은 반면 다른 일부는 제공되는 뛰어난 기능으로 인해 시장에서 주목할만한 위치를 차지했습니다.
데이터 과학을 위한 프로그래밍 언어 목록:
1. Python –
Python은 빅 데이터에 필요한 크고 복잡한 데이터 세트를 처리하기 위한 최고의 오픈 소스 프로그래밍 언어 중 하나입니다. Python은 객체 지향 언어를 사용하는 프로그래머들 사이에서 인기를 얻었습니다. Python은 R보다 직관적이고 배우기 쉬우며, 최근 몇 년 동안 플랫폼이 획기적으로 성장하여 R과 같은 통계 분석에 더욱 적합해졌습니다. Python의 USP는 가독성과 컴팩트함입니다.
다음과 같은 현대 애플리케이션 Pinterest와 Instagram은 Python을 사용하여 구축되었습니다. 이는 생산성과 가독성의 추가 수준을 강조하는 전통적인 객체 지향 언어입니다. Python은 신경망을 다루는 빅데이터 프로젝트에도 가장 적합합니다.
2. MATLAB –
MATLAB은 행렬로 작업해야 하는 경우 데이터 과학을 위한 최고의 프로그래밍 언어 중 하나입니다. 오픈 소스 언어는 아니지만 수학적 모델링 및 데이터 수집에 적합하기 때문에 주로 학술용으로 사용됩니다. MATLAB은 처음부터 행렬 작업을 위해 설계되었으므로 통계 모델링 및 알고리즘 생성에 사용하기에 매우 좋은 옵션입니다. MATLAB은 선형 대수 계산, 시뮬레이션, 행렬 계산과 관련된 데이터 과학 작업에도 적합합니다.
MATLAB의 단점은 코드 이식성에 제한이 있다는 것입니다.
3. Scala –
Scala 프로그래밍 언어는 강력하고 확장 가능한 데이터 과학 애플리케이션을 구축하는 데 도움이 되는 객체 지향 프로그래밍 언어와 함수형 프로그래밍 언어의 융합입니다. 따라서 Java와 Javascript 모두에서 작동합니다. Scala는 다른 언어의 많은 유용한 기능을 하나의 단단하고 사용하기 쉬운 도구로 결합합니다.
참조: 클라우드 컴퓨팅에 대해 기억해야 할 사항: Dos
Scala는 다음을 기반으로 합니다. Java 및 컴파일된 코드는 th에서 실행됩니다. e JVM 생태계는 모든 플랫폼에서 실행될 수 있으므로 강력하고 유연하게 만듭니다. 데이터 과학을 위한 스칼라에는 추상화와 사고에 대한 약간의 추가 요령이 필요합니다. Scala의 확장성과 숫자 처리 기능은 Scala를 데이터 과학을 위한 최고의 프로그래밍 언어로 만들었습니다.
4. Hive QL –
Apache Hive는 데이터 요약, 쿼리 및 분석을 제공하기 위해 Hadoop 위에 구축된 데이터 웨어하우스 인프라입니다. Hive QL은 Hadoop과 통합되는 다양한 데이터베이스 및 파일 시스템에 저장된 데이터를 쿼리하기 위한 SQL과 유사한 인터페이스를 갖춘 Hive 쿼리 언어입니다. Hive는 행 수준 삽입, 업데이트 및 삭제를 지원하지 않습니다.
Hive QL은 Apache Hadoop이나 Amazon S3 파일 시스템과 같은 기타 분산 스토리지 플랫폼 위에서 작동하도록 설계되었습니다. 데이터베이스의 Hive 개념은 기본적으로 테이블의 카탈로그 또는 네임스페이스입니다. Hive를 사용하면 하위 수준 Java API에서 쿼리를 구현하지 않고 Java API에 Hive QL 쿼리를 구현하는 데 필요한 SQL 추상화를 얻을 수 있습니다.
5. Julia –
Julia는 데이터 언어 중에서 비교적 새로운 언어입니다. 글쎄, 가장 많이 선택한 언어는 R, Python 및 Java입니다. 그러나 아직 살펴봐야 할 공백이 있습니다. Julia가 몇 년 동안만 알고 있다는 것은 그 자체가 좋은 선택이라는 것을 증명합니다. Julia는 매우 빠르고 표현력이 뛰어난 고급 언어입니다.
Julia의 기능은 언어의 핵심을 기반으로 구축되었으므로 실시간 빅 데이터 스트림 작업에 가장 적합합니다. Julia의 확장 기능 및 라이브러리 생태계는 기존 언어만큼 성숙하거나 개발되지 않았지만 가장 인기 있는 기능을 사용할 수 있으며 꾸준한 속도로 더 많은 기능이 추가됩니다.
6. Pig Latin –
Pig Latin은 Hadoop을 지향하며 오픈 소스 시스템이기도 한 데이터 과학을 위한 최고의 프로그래밍 언어 중 하나입니다. 이는 대규모 분산 데이터세트에 수학 함수를 정렬하고 적용하는 Apache Pig 플랫폼의 언어 계층을 형성합니다.
Pig는 MapReduce, Apache Tez 또는 Apache Spark에서 Hadoop 작업을 실행할 수 있습니다.
Java, Python, JavaScript, Ruby 또는 Groovy와 같이 지원되는 모든 언어로 작성할 수 있는 사용자 정의 함수를 사용하여 확장할 수 있습니다. 이들의 함수 호출은 Pig Latin 언어의 코드에서 직접 이루어질 수 있습니다.
7. GO –
Go는 2007년 Google에서 개발한 무료 오픈 소스 프로그래밍 소프트웨어입니다. 응게. 데이터 과학의 세계에 새로 등장했지만 단순성 때문에 인기를 얻고 있습니다. 우선 Go는 통계 컴퓨팅용으로 개발되지 않았지만 속도와 친숙성으로 인해 곧 주류로 자리 잡았습니다.
Go의 구문은 C를 기반으로 하며 이는 Go 도입에 큰 도움이 되는 것으로 입증되었습니다. . Go에서는 Go에서 지원되지 않는 기능을 달성하기 위해 Python과 같은 다른 프로그래밍 언어로 작성된 루틴 프로그램을 호출할 수도 있습니다.
위 목록은 선택할 수 있는 최고의 데이터 언어 15개에 대해 알려줍니다. 빅 데이터 조직.
글쎄, 이것으로 우리는 Functional Layer Architecture의 끝에 도달했지만 빅 데이터의 끝에는 도달하지 않았습니다. 빅데이터에 대한 새로운 미스터리가 매일 밝혀지고 있습니다. 모든 도구에 대해 배운 후에도 빅 데이터에 대해 알고, 이해하고, 분석하고, 배우고, 성취해야 할 것이 더 많이 남아 있습니다.
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