Python e Java sono tra i primi cinque linguaggi di programmazione più utilizzati a livello globale, mentre JavaScript occupava la posizione n. 1 poiché il 68% delle persone preferiva usarlo nel 2020.
Le statistiche di cui sopra rivelano che la maggiore prevalenza di computer e dispositivi elettronici ha dato origine alla domanda di linguaggi di programmazione. Fondamentalmente, servono come l'insieme di istruzioni che indirizzano i computer a comportarsi e svolgere compiti.
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La conoscenza dei linguaggi di programmazione sta diventando un'abilità importante e la padronanza di uno qualsiasi di questi linguaggi può farti avere successo nel mondo degli affari.
Ambito dei linguaggi di programmazione
È un settore in rapida crescita e anche chi cerca lavoro con competenze in Python, R e JavaScript capisce immediatamente di avere le competenze di scienza dei dati più richieste che possono aiutarli enormemente nella ricerca di un impiego.
Qui in questo articolo, discuteremo i pro ei contro dei principali linguaggi di programmazione che possono rivelarsi molto utili per te.
Pitone
Non solo è il più semplice, ma è il linguaggio di programmazione più efficace che puoi imparare senza alcuna conoscenza preliminare. Anche se non sei uno studente di scienze dei dati, puoi iniziare con esso. Questo linguaggio è utilizzato principalmente per l'apprendimento automatico e l'intelligenza artificiale.
La buona notizia è che non è necessario pagare alcuna commissione per iniziare con Python. Quindi, se sei interessato allo sviluppo web, alla scienza dei dati e alla codifica, dovresti imparare Python come abilità di programmazione.
Al giorno d'oggi, varie aziende utilizzano Python per vari scopi.
Alcune delle aziende che utilizzano Python includono Instagram, Google, Netflix e Spotify. Ancora più importante, viene utilizzato da Google per migliorare le sue capacità del motore di ricerca.
Professionisti
- Facile da usare in quanto è simile alla lingua inglese
- Si concentra sulla versatilità nello sviluppo e non segue la configurazione standard.
- Utile per le aziende nella generazione di report chiari.
- Supporta la metodologia di programmazione OO, procedurale e funzionale.
- Divertente da usare e facile da capire.
- Linguaggio open source con un'ampia comunità.
- Funziona con tutti i tipi di sistemi operativi.
- Linguaggio di programmazione ampiamente utilizzato.
contro
- Non interagisce con i componenti deboli del sistema operativo mobile.
- La velocità di sviluppo è bassa rispetto ad altri linguaggi.
- Nessuna integrazione con browser web.
- Non è il miglior linguaggio di scripting.
JavaScript
JavaScript è un altro linguaggio di programmazione più potente al mondo. Con le migliaia di librerie, puoi optare per diverse visualizzazioni di dati straordinarie. La parte migliore è che è in grado di gestire più attività alla volta. È un linguaggio di programmazione sicuro che puoi incorporare nelle tue applicazioni web e altri dispositivi elettronici.
Mentre la maggior parte lo considererebbe un linguaggio di programmazione avanzato per l'apprendimento della scienza dei dati, gli usi sono così diversi, con la maggior parte delle pagine Web da Wikipedia a Luckster Casino, che utilizzano JavaScript sui loro siti Web. Ciò significa che l'apprendimento di JavaScript ti consentirà non solo di analizzare i dati, ma anche di agire su detti dati in un'attività nel mondo reale.
Professionisti
- Linguaggio di programmazione orientato agli oggetti
- Semplice e sicuro
- Economico ed economico da mantenere.
- È indipendente dalla piattaforma e puoi eseguirlo su qualsiasi macchina anche senza installare alcun software.
- Portatile e stabile.
- Un ottimo linguaggio di codifica.
contro
- Devi gestire codici complessi.
- Richiede uno spazio di memoria significativo.
- Non un aspetto attraente.
- Non fornisce una funzione di backup.
Scala
Essendo uno dei moderni linguaggi di programmazione, è un forte concorrente di Python. Può anche risolvere i problemi che si verificano con Java e viene eseguito su JVM. Viene anche utilizzato per scopi di programmazione web e può eseguire complessi algoritmi di apprendimento automatico. La parte migliore di questo linguaggio di programmazione è che può gestire query di dati complesse. Non solo fornisce supporto per la programmazione orientata agli oggetti, ma anche per la programmazione funzionale.
È un linguaggio veloce, efficiente e compatto rispetto a Java e Python.
Professionisti
- Fornisce un supporto IDE abbastanza buono.
- Divertente da usare e facile da raccogliere.
- Altamente funzionale e ottimo per l'analisi dei dati.
- Può gestire grandi progetti con precisione ed efficienza.
- Altamente scalabile (il suo nome deriva dalle parole, scalabile e lingua)
- Capace di eseguire complessi algoritmi di machine learning.
- Supporta un'ampia gamma di linguaggi e framework.
contro
- A volte devi avere a che fare con bug.
- Non è completamente gratuito e open source.
R
È un linguaggio di programmazione open source creato principalmente per statistici. È interessante notare che i suoi creatori sono anche statistici e sembra che lo abbiano sviluppato per aiutarsi a vicenda. Con questo linguaggio di programmazione, puoi gestire tutti i tipi di calcolo statistico, inclusa la formazione di grafici e grafici.
Sebbene non sia facile come Python e Java, puoi impararlo in pochi mesi se sei pronto a passare del tempo. Ci sono molte librerie per la scienza dei dati in R che lo rendono diverso. Quindi l'apprendimento può richiedere molto tempo se non si hanno conoscenze pregresse perché ha una curva di apprendimento ripida.
Professionisti
- È un linguaggio di programmazione open source
- Fornisce un supporto esemplare per il data wrangling.
- Linguaggio altamente compatibile.
- Linguaggio indipendente dalla piattaforma.
- Fornisce report accattivanti.
- Può sviluppare strumenti statistici.
- Con l'ampia gamma di pacchetti, questo linguaggio si rivolge a un'ampia gamma di settori.
contro
- Non supporta le tecnologie dinamiche e 3D.
- Utilizza più memoria rispetto ad altre lingue.
- Non è un'opzione ideale quando si tratta di big data.
- R manca di sicurezza di base.
Giulia
Ultimo ma non meno importante, è un potente linguaggio di programmazione in grado di competere con Java e avvicinarsi alle prestazioni del C++. Sebbene sia un linguaggio di alto livello e ad alte prestazioni, puoi usarlo per impararlo molto rapidamente e facilmente. Essendo un linguaggio di programmazione dinamico e veloce, può fornire la migliore velocità di calcolo numerico. Puoi anche usarlo per implementare concetti matematici come l'algebra lineare.
In breve, molte delle sue caratteristiche sono sviluppate per la scienza computazionale e l'analisi numerica. Nel mondo dello sviluppo web, può essere utilizzato sia per scopi di sviluppo front-end che per scopi di sviluppo back-end.
Ricorda che Julia è molto veloce e funziona più velocemente di Python, R e C++.
Professionisti
- Offre le sintassi più semplici.
- 30 volte più veloce di Python.
- Facile da imparare.
- Le migliori librerie per operazioni matematiche e differenziazione automatica.
- Supporta un incredibile grado di interoperabilità tra librerie e basi di codice non correlate.
- Gratuito e open source.
- Potenti capacità simili a una shell.
- Integrazione del notebook Jupyter.
contro
- È difficile da padroneggiare.
- Non ha abbastanza applicazioni killer.
- Serve principalmente nicchie scientifiche.
Conclusione
Ora abbiamo esaminato i linguaggi di programmazione più diffusi per la scienza dei dati, ricorda che non sono privi di svantaggi o svantaggi. Il settore della scienza dei dati sta rapidamente superando i suoi punti deboli e migliora continuamente.
Nel 2021, Python è un linguaggio di alto livello ed è considerato il miglior linguaggio in quanto ha molte librerie per la scienza dei dati e un numero enorme di pacchetti. Tuttavia, altri linguaggi di programmazione stanno dando il loro contributo e possono svolgere varie funzioni di scienza dei dati. Se vuoi imparare i linguaggi di programmazione, devi conoscere la sintassi rigorosa, l'obiettivo c, le applicazioni GUI, gli sviluppatori PHP, l'analisi dei dati, il codice riutilizzabile, la comunità attiva, l'allocazione della memoria, il contenuto visivo del preprocessore ipertestuale delle applicazioni web e la raccolta dei rifiuti.
Ebbene, quale dei suddetti linguaggi di programmazione ti sembra più utile? Python o Scala?
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