7 زبان برنامه‌نویسی که دانشمندان علم داده‌ها به آن ها نیاز دارند

داده‌ها در یک دهه گذشته ارزش بسیار زیادی پیدا کرده‌اند. هر شرکت بزرگی داده‌های ارزشمند زیادی دارد که برای تحلیل آن‌ها نیازمند استخدام یک دانشمند داده خوب و خبره است تا بتواند به مزیت‌های رقابتی قابل توجهی دست پیدا کند. با توجه به این‌که دنیای فناوری اطلاعات دستخوش تغییرات زیادی شده که رکن اصلی تمامی آن‌ها داده‌ها است، از این‌رو، تفاضا برای دانشمندان داده در حال افزایش است.

اگر می‌خواهید دانشمند داده شوید، اولین نکته‌ای که باید به آن دقت کنید، یادگیری زبان‌های برنامه‌نویسی کارآمد در این زمینه است. به همین دلیل اجازه دهید در ادامه با محبوب‌ترین زبان‌ها که قابلیت‌های خوبی در ارتباط با علم داده‌ها (Data Science) ارائه می‌کنند، آشنا شویم.

1. پایتون

امروزه پایتون پرکاربردترین زبان برنامه‌نویسی است و تقریبا تمامی سایت‌های بزرگ مثل PYPL و TIOBE به این نکته اذعان دارند. پایتون یکی از قدرتمندترین و منعطف‌ترین زبان‌های موجود است و در علم داده نیز بسیار مورد استفاده قرار می‌گیرد. دلیل اصلی آن، ترکیب نحوی آسان و زیبا، همراه با مجموعه بزرگی از کتابخانه‌های شخص ثالث است. یکی از دلایل مهم در این زمینه یکپارچگی خوب پایتون با ابزار Jupyter است که به شکل گسترده‌ای در علم داده‌ها استفاده می‌شود. با نوت‌بوک‌های Jupyter، می‌توانید به سرعت نتایج کدهایی که تایپ می‌کنید را مشاهده کنید، داده‌ها را مصورسازی کنید و اسناد کد خود را از طریق بلوک‌های علامت‌گذاری‌شده ایجاد کنید. لازم به توضیح است که ژوپیتر قابلیت‌هایی فراتر از کار با پایتون دارد، اما رایج‌ترین ترکیب در این زمینه پایتون و ژوپیتر است.

2. آر

R یک زبان برنامه‌نویسی منبع باز است که برای اولین بار در سال 1993 معرفی شد و برای محاسبات آماری، تجزیه و تحلیل داده‌ها و یادگیری ماشین استفاده می‌شود. طبق مطالعاتی که سایت Stack Overflow انجام داده، محبوبیت R در طول چند سال گذشته افزایش یافته است. اگرچه R به طور گسترده توسط محققان استفاده می‌شود، اما امروزه توسط شرکت‌های بزرگ فناوری مانند گوگل، فیس‌بوک و توییتر در ارتباط با تجزیه و تحلیل داده‌ها و آمار استفاده می‌شود.

R، درست مانند پایتون، یک زبان تفسیر شده است، بنابراین می‌توانید کد خود را بدون نیاز به کامپایلر اجرا کنید. در عین حال، R چندسکویی است و بنابراین لازم نیست نگران سیستم عاملی باشید که هماهنگ با آن باشد.

R به اندازه‌ای محبوب است که ویرایشگرها و محیط‌های توسعه یکپارچه زیادی برای آن طراحی شده‌اند، اما برای سال‌ها متمادی است که RStudio محبوب‌ترین IDE برای توسعه R است.

شما می‌توانید از آر برای کارهایی فراتر از محاسبات آماری استفاده کنید. با استفاده از R، به مجموعه عظیمی از کتابخانه‌ها دسترسی دارید که به شما امکان می‌دهند برنامه‌های کاربردی متنوعی بسازید. به عنوان مثال، با بسته Shiny، می‌توانید اپلیکیشن‌های وب مبتنی بر اصول زیبایی‌شناسی را با استفاده از آر توسعه دهید.

3. جولیا

جولیا گلچینی از بهترین قابلیت‌های کاربردی زبان‌هایی مثل Python، Ruby، Lisp و R را در قالب یک زبان برنامه‌نویسی تقریبا جدید ارائه می‌کند. جولیا سرعت C را همراه با نمادهای ریاضی کاربردی Matlab در اختیار برنامه‌نویسان قرار می‌دهد.

می‌توانیم به جولیا به عنوان تلاش بلندپروازانه برای ایجاد یک زبان به اندازه خوب برای برنامه‌نویسی همه‌منظوره و در عین حال شگفت‌انگیز در ارتباط با رشته‌های خاص علوم رایانه، مانند یادگیری ماشین، داده‌کاوی، محاسبات توزیع‌شده و موازی اشاره کنیم.

• یکی از مزایای اصلی جولیا سرعت آن است که با زبان‌هایی مانند C، Rust، Lua و Go قابل مقایسه است. این به این دلیل است که کدهای این زبان توسط کامپایلر JIT کامپایل می‌شوند. در چند سال گذشته، جولیا به طور چشمگیری مورد توجه توسعه‌دهندگان قرار گرفته است.

از مهم‌ترین دلایل محبوبیت جولیا در علم داده به موارد زیر باید اشاره کرد:

• یادگیری این زبان برای ریاضیدانان ساده است. از ترکیب نحوی مشابه فرمول‌های ریاضی که توسط غیر برنامه‌نویسان استفاده می‌شود پشتیبانی می‌کند.
• از مدیریت خودکار حافظه با کنترل دستی روی فناوری Garbage collection استفاده می‌کند.
• بهینه شده برای یادگیری ماشین و مباحث آماری است.
• Dynamic typing است، به طوری که تصور می‌کنید در حال کار با یک زبان برنامه‌نویسی هستید.
• چندین کتابخانه برای تعامل با داده‌ها (DataFrames.jl، JuliaGraphs، و غیره) در اختیار برنامه‌نویسان قرار می‌دهد.
• جامعه فعالی از توسعه‌دهندگان از جولیا پشتیبانی می‌کنند.

اگر می‌خواهید زبانی با پشتیبانی از علم داده، سهولت استفاده از پایتون و سرعت C داشته باشید، جولیا زبان انتخابی شما است.

4. اسکالا

اسکالا (Scala) یک زبان ‌رنامه نویسی سطح بالا است که برای اولین بار در سال 2004 معرفی شد و در JVM (ماشین مجازی جاوا) یا با جاوا اسکریپت در مرورگرها اجرا می‌شود.

اسکالا برای بهبود برخی از جنبه‌هایی که برنامه‌نویسان جاوا از آن‌ها خسته شده یا آن‌ها را عاملی محدودکننده در برنامه‌نویسی می‌دانند پدید آمد. در میان این پیشرفت‌ها، ما ادغام برنامه‌نویسی تابعی را به غیر از پارادایم شی‌گرایی در این زبان مشاهده می‌کنیم. این یک نکته مثبت است که اسکالا در مقایسه با پایتون یا حتی خود جاوا زبان سریع‌تری است.

بسیاری از دانشمندان داده اسکالا را در مجموعه ابزار خود گنجانده‌اند، زیرا هنگام صحبت در مورد تجزیه و تحلیل مجموعه‌های داده بزرگ، بسیار ارزشمند است.

طبق نظرسنجی سال 2021 سایت Stack Overflow ، اسکالا هفتمین زبان پردرآمد در جهان است، اما مهم است به این نکته اشاره کنیم که اسکالا در مقایسه با زبان‌های دیگر هنوز در این حوزه مورد توجه شرکت‌های بزرگ قرار ندارد.

از آن‌جایی که Scala بر روی JVM اجرا می‌شود، به تعداد زیادی کتابخانه موجود و برخی بسته‌ها در ارتباط با کار روی کلان داده‌ها، ریاضیات، پایگاه‌های داده و به طور کلی علوم کامپیوتر دسترسی دارد.  اگر در گذشته با زبان برنامه‌نویسی جاوا کار می‌کردید، Scala می‌تواند جایگزین مناسبی در این زمینه و برای کار با علم داده‌ها باشد.

5. جاوا (Java)

جاوا یکی از پرکاربردترین و محبوب‌ترین زبان‌های برنامه‌نویسی چند دهه اخیر به شمار می‌رود. یک زبان برنامه‌نویسی همه منظوره است که تقریباً در هر موقعیت قابل تصوری قابل استفاده است.

در نتیجه علم داده نیز از این قاعده مستثنا نیست. اگرچه جاوا در درجه اول در ارتباط با ساخت برنامه‌های موبایل و وب استفاده می‌شود، اما به دلیل پایگاه کاربری قوی آن، در کنار سایر فریم‌ورک‌های محبوب مانند Hadoop یا Spark برای انجام تجزیه و تحلیل کلان داده‌ها استفاده می‌شود. به ویژه آن‌که توانایی توسعه برنامه‌های چندریسمانی را نیز دارد.

در پایان، بیش از صحبت در مورد جاوا به عنوان بهترین و مناسب‌ترین گزینه برای علم داده، باید توجه داشته باشید که با توجه به تعداد توسعه‌دهندگان جاوا و شرکت‌هایی که قبلاً از این زبان برنامه‌نویسی برای ساخت برنامه‌های کاربردی استفاده کنند، در بیشتر موارد اگر با مشکلی روبرو شوید، این توسعه‌دهندگان قادر به پشتیبانی از شما هستند.

با این اوصاف، جاوا در بسیاری از زمینه‌های علم داده، مانند مدیریت پایگاه داده، یادگیری ماشین و.... قابل استفاده است. اگر سابقه کار با زبان برنامه‌نویسی جاوا را دارید، در یادگیری کتابخانه‌های مرتبط با این زبان برای کار با عمل داده‌ها با مشکل خاصی روبرو نمی‌شوید. علاوه بر این، فراموش نکنید کار با جاوا در این زمینه کاملاً متفاوت با R یا Julia است.

6. متلب (MATLAB)

متلب یک زبان برنامه‌نویسی اختصاصی است که توسط میلیون‌ها مهندس و دانشمند برای محاسبات ریاضی و آماری استفاده می‌شود. دانشمندان داده عمدتاً از این زبان برای تجزیه و تحلیل داده‌ها و یادگیری ماشین استفاده می‌کنند. بهترین نکته در ارتباط با متلب این است که همه چیز را در یک فضای کاری واحد در اختیار دارید.

متلب بیشتر توسط دانشگاه‌ها و دانشگاهیان استفاده می‌شود، اما هنوز یک انتخاب عالی برای ایجاد یک پایه عمیق بر روی مفاهیم علم داده است.

تنها نقطه ضعف متلب این است که یک نرم‌افزار غیررایگان است، بنابراین اگر در دانشگاهی ثبت نام کرده باشید یا قبلاً از آن در محل کار خود استفاده کرده‌اید، باید برای استفاده از آن در خانه هزینه خرید لایسنس را پرداخت کنید.

7. سی پلاس پلاس (++C)

برای تکمیل این لیست، به زبان برنامه نویسی سی‌پلاس‌پلاس نیاز داریم. درست است که سی‌پلاس‌پلاس بیشتر برای ساخت برنامه‌ها و سیستم‌های عامل استفاده می‌شود، اما در زمینه‌های دیگری مثل علم داده‌ها توانایی زیادی دارد.

در حالت کلی، دانشمندان داده زبان‌های با کاربرد و اشکال‌زدایی آسان مثل پایتون یا R را ترجیح می‌دهند، زیرا نمی‌خواهند وقت خود را صرف رفع برخی باگ‌های عجیب سی پلاس پلاس کنند.

با این حال، سی پلاس پلاس نقش مهمی در علم داده دارد، زیرا بسیاری از کتابخانه‌های مورد استفاده در زبان‌های دیگر توسط این زبان نوشته شده‌اند. ایجاد یک مدل یادگیری ماشینی نیازمند تلاش محاسباتی است، بنابراین استفاده از یک زبان کارآمد مانند مثل سی پلاس پلاس منطقی است.

اگر می‌خواهید با توسعه کتابخانه برای زبان‌های دیگر در صنعت علم داده شرکت کنید، سی پلاس پلاس ممکن است انتخاب مناسبی باشد.

کلام آخر

در این پست، بهترین زبان‌های برنامه‌نویسی مورد استفاده برای علم داده را بررسی کردیم. این رشته به طور انفجاری در حال رشد است و امروز بهترین زمان برای ورود حرفه‌ای به این حوزه به عنوان یک دانشمند داده هستید.

اگر تازه به این وادی قدم گذاشته‌اید، توصیه می‌کنم با پایتون یا R شروع کنید. هنگامی که تجربه‌ای در دنیای واقعی ایجاد پروژه‌ها به دست آوردید، می‌توانید با یادگیری زبان‌های دیگر مانند جولیا یا اسکالا، مجموعه ابزار خود را گسترش دهید.