زبان های برنامه نویسی داده کاوی چیست؟ زبان‌های ترند شده در سال 2022

زبان های برنامه نویسی داده کاوی چیست؟ زبان‌های ترند شده در سال 2022؛ در این مقاله می‌خواهیم در این موارد بحث و بررسی کنیم. با ما همراه باشید.

اگر به ورود به علم داده فکر می‌کنید اما مطمئن نیستید کدام زبان برنامه نویسی را انتخاب کنید در اینجا همه چیزهایی که باید در مورد زبان‌های برنامه نویسی که صنعت علم داده را در سال 2022 هدایت می‌کنند بدانید، آورده‌ایم.

بیشتر بخوانید: ابزارهای داده کاوی چیست؟ – ۱۰ ابزار برتر داده کاوی در سال 2022

هم‌چنین بخوانید: داده کاوی چیست؟ ، کاربردهای داده کاوی و روندهای آن

اگر قصد دارید حرفه‌ای در علم داده را شروع کنید، هر چه زودتر برنامه نویسی را شروع کنید، بهتر است. یادگیری کدنویسی برای هر دانشمند داده آماتور یک گام مهم است. با این حال، ورود به برنامه نویسی می‌تواند دلهره‌آور باشد، به خصوص اگر تا کنون تجربه برنامه نویسی نداشته باشید.

برای انتخاب زبان برنامه نویسی مناسب، ابتدا باید به آنچه دانشمندان داده در کار روزانه خود انجام می‌دهند، توجه کنید. دانشمند داده یک متخصص فنی است که از تکنیک‌های ریاضی و آماری برای دستکاری، تجزیه‌وتحلیل و استخراج بینش و الگو از داده‌ها استفاده می‌کند.

حوزه‌های زیادی در زمینه علم داده وجود دارد، از یادگیری ماشینی و یادگیری عمیق گرفته تا تجزیه‌وتحلیل شبکه، پردازش زبان طبیعی، و تجزیه‌وتحلیل جغرافیایی. دانشمندان داده برای انجام وظایف خود، بر قدرت رایانه‌ها تکیه می‌کنند. برنامه نویسی تکنیکی است که به دانشمندان داده اجازه می‌دهد تا با رایانه‌ها تعامل داشته باشند و دستورالعمل‌ها را به آن‌ها ارسال کنند.

صدها زبان برنامه نویسی وجود دارد که برای اهداف مختلف طراحی شده‌اند. برخی از آن‌ها برای علم داده مناسب‌تر هستند و بهره‌وری و عملکرد بالایی را برای پردازش مقادیر زیادی داده ارائه می‌دهند. با این حال، این گروه هم‌چنان شامل تعداد خوبی از زبان‌های برنامه نویسی است.

در این مقاله، نگاهی به برخی از بهترین زبان های برنامه نویسی داده کاوی برای سال 2022 خواهیم انداخت و نقاط قوت و قابلیت‌های هر کدام را بیان می‌کنیم.

Python

در بین زبان های برنامه نویسی داده کاوی، این زبان در چندین شاخص محبوبیت زبان برنامه نویسی، از جمله شاخص TIOBE و PYPL، در رتبه اول رتبه‌بندی شده است، محبوبیت پایتون در سال‌های اخیر افزایش یافته است. پایتون یک زبان برنامه نویسی همه منظوره و منبع‌باز با کاربرد گسترده نه تنها در صنعت علم داده، بلکه در زمینه‌های دیگر مانند توسعه وب و توسعه بازی‌های ویدیویی است.

هر کار مرتبط با علم داده که تصورش را می‌کنید با پایتون قابل انجام است. این امر عمدتا به لطف اکوسیستم غنی کتابخانه‌های آن است. پایتون با هزاران بسته قدرتمند که توسط جامعه کاربری عظیم خود پشتیبانی می‌شود، می‌تواند همه چیز را از پیش‌پردازش داده، تجسم و تجزیه‌وتحلیل آماری گرفته تا استقرار مدل‌های یادگیری ماشین و یادگیری عمیق انجام دهد.

در اینجا تعدادی از پرکاربردترین کتابخانه ها برای اهداف علم داده و یادگیری ماشین آورده شده است:

NumPy: یک بسته محبوب است که مجموعه بزرگی از توابع ریاضی پیشرفته را ارائه می‌دهد. بسیاری از بسته‌ها بر اساس اشیاء Numpy هستند، مانند آرایه های معروف NumPy.

pandas: یک کتابخانه کلیدی در علم داده است که برای انجام انواع دستکاری‌های پایگاه داده استفاده می شود که DataFrames نیز نامیده می‌شود.

Matplotlib: کتابخانه استاندارد پایتون برای تجسم داده‌ها.

scikit-learn: ساخته شده بر روی NumPy و SciPy، به محبوب‌ترین کتابخانه پایتون برای توسعه الگوریتم‌های یادگیری ماشین تبدیل شده است.

TensorFlow: که یک چارچوب محاسباتی قدرتمند برای توسعه الگوریتم‌های یادگیری ماشینی و یادگیری عمیق است که توسط گوگل توسعه یافته است.

Keras: یک کتابخانه منبع‌باز طراحی شده برای آموزش شبکه‌های عصبی با کارایی بالا است. به دلیل سینتکس ساده و خوانا، بسیار کاربردی است.

پایتون اغلب یکی از ساده‌ترین زبان‌های برنامه نویسی برای مبتدیان برای یادگیری و استفاده در نظر گرفته می‌شود. اگر در علم داده تازه.کار هستید و مطمئن نیستید که ابتدا کدام زبان را یاد بگیرید، پایتون یکی از بهترین گزینه‌ها است.

R

با توجه به شاخص‌های محبوبیت، R یک گزینه عالی برای دانشمندان مشتاق داده است. یادگیری یکی از این دو زبان که اغلب در انجمن‌های علم داده به عنوان رقیب اصلی پایتون تبلیغ می‌شود، گامی حیاتی برای ورود به این حوزه است.

زبان R یک زبان منبع‌باز و با دامنه اختصتصی است که برای علم داده طراحی شده است. زبان R که در امور مالی و دانشگاهی بسیار محبوب است، یک زبان عالی برای دستکاری کردن داده‌ها، پردازش و تجسم، و هم‌چنین برای محاسبات آماری و یادگیری ماشین است.

مانند پایتون، R دارای یک جامعه کاربری بزرگ و هم‌چنین مجموعه گسترده‌ای از کتابخانه‌های تخصصی برای تجزیه‌وتحلیل داده‌ها است.

برخی از برجسته‌ترین آن‌ها از خانواده Tidyverse هستند، مجموعه‌ای از بسته‌های علم داده. این شامل dplyr، برای دستکاری داده‌ها، و ggplot2 قدرتمند، کتابخانه استاندارد برای تجسم داده‌ها در R است. وقتی صحبت از وظایف یادگیری ماشینی می‌شود، کتابخانه‌هایی مانند caret زندگی شما را هنگام توسعه الگوریتم‌هایتان آسان‌تر می‌کنند.

اگرچه می‌توان مستقیماً با R در خط فرمان کار کرد، اما استفاده از Rstudio، یک رابط شخص ثالث قدرتمند که ویژگی‌های مختلفی مانند ویرایشگر داده، نمایشگر داده و دیباگر را ادغام می‌کند، رایج است.

چه در علم داده تازه‌کار باشید و چه بخواهید زبان‌های جدیدی را به مجموعه خود اضافه کنید، یادگیری R یک انتخاب عالی است.

SQL

بسیاری از داده‌۷ای جهان در پایگاه‌های داده ذخیره می‌شود. SQL (زبان پرس‌وجوی ساختاریافته) یک زبان دامنه خاص است که به برنامه نویسان امکان می‌دهد تا با یکدیگر ارتباط برقرار کنند، تغییر دهند و داده‌ها را از پایگاه داده استخراج کنند.

اگر می‌خواهید دانشمند داده شوید، داشتن دانش کاری از پایگاه‌های داده و SQL ضروری است.

تسلط داشتن بر SQL به شما این امکان را می‌دهد که با پایگاه داده‌های رابطه‌ای مختلف از جمله سیستم‌های محبوب مانند SQLite، MySQL و PostgreSQL کار کنید. علی‌رغم تفاوت‌های کوچک بین این پایگاه‌های داده رابطه‌ای، نحو پرس‌وجو اولیه کاملاً مشابه است، که SQL را به یک زبان بسیار همه‌کاره تبدیل می‌کند.

چه پایتون یا R را برای شروع کار علم داده خود انتخاب کنید، باید یادگیری SQL را نیز در نظر بگیرید. SQL به دلیل دستور و سینتکس ساده‌ای که دارد در مقایسه با زبان‌های دیگر بسیار آسان است و در این راه به شما کمک زیادی می‌کند.

Java

جاوا با رتبه 2 در شاخص PYPL و شماره 3 در شاخص TIOBE، یکی از محبوب‌ترین زبان‌های برنامه نویسی در جهان است. جاوا یک زبان منبع.باز و شی‌گرا است که به دلیل عملکرد و کارایی درجه یک خود شناخته شده است. فناوری‌های بی‌نهایت، برنامه‌های کاربردی نرم‌افزاری و وب‌سایت‌ها به اکوسیستم جاوا متکی هستند.

اگرچه جاوا از همان هنگام توسعه وب‌سایت یا ساخت برنامه‌های کاربردی، انتخابی ارجح بوده است، در سال‌های اخیر نیز نقش بسیار برجسته‌ای در صنعت علم داده به دست آورده است. این قضیه عمدتاً به دلیل وجود ماشین‌های مجازی جاوا است که یک چارچوب محکم و کارآمد برای ابزارهای کلان داده محبوب مانند Hadoop، Spark و Scala ارائه می‌دهند.

جاوا به دلیل کارایی بالا زبان مناسبی برای توسعه وظایف ETL و انجام وظایف داده‌ای است که نیاز به فضای ذخیره‌سازی بزرگ و نیازمندی‌های پردازشی پیچیده مانند الگوریتم‌های یادگیری ماشین دارند.

Julia

زبان Julia را می توان یک ستاره در حال ظهور در علم داده در نظر گرفت. جولیا علیرغم اینکه یکی از جوان‌ترین زبان‌های این لیست است (در سال 2011 منتشر شد)، اما پیش از این هم دنیای محاسبات دیجیتال را تحت تأثیر قرار داده است. جولیا که گاهی وارث پایتون نامیده می‌شود، در مقایسه با سایر زبان‌های مورد استفاده برای تجزیه و تحلیل داده‌ها، ابزار بسیار کارآمدی است.

اگرچه جولیا با پذیرش زودهنگام آن توسط چندین سازمان بزرگ، از جمله بسیاری از آن‌ها در صنعت مالی، شهرت پیدا کرده است، اما هنوز بلوغ لازم برای رقابت با زبان‌های برتر علم داده را ندارد.

جامعه کاربری آن هنوز کوچک است و به اندازه رقبای اصلی خود، پایتون یا R، کتابخانه‌های زیادی ندارد.

نقطه ضعف اصلی جولیا، جوانی اوست، اما دلایل زیادی برای زیر نظر گرفتن آن وجود دارد. بیایید ببینیم که در سال‌های آینده چگونه تکامل می‌یابد.

Scala

اگرچه دیدن Scala در رتبه‌بندی برتر زبان‌های برنامه‌نویسی چندان منطقی نیست، (زیرا در شاخص PYPL جایگاه 18 و در TIOBE رتبه 33 را به خود اختصاص داده است.) اما انجام بحث و بررسی در مورد این زبان برنامه‌نویسی در زمینه علم داده الزامی است.

اسکالا اخیراً به یکی از بهترین زبان‌ها برای یادگیری ماشین و داده بزرگ تبدیل شده است. اسکالا که در سال 2004 منتشر شد، یک زبان چند پارادایمی است که برای این هدف طراحی شده که جایگزینی پاک‌تر و کم‌حجم‌تر برای جاوا باشد.

اسکالا هم‌چنین بر روی ماشین مجازی جاوا اجرا می‌شود و قابلیت همکاری با جاوا را امکان‌پذیر می‌کند و آن را به زبانی عالی برای پروژه‌های کلان داده‌های توزیع شده تبدیل می‌کند. به عنوان مثال، چارچوب محاسباتی کلاستر آپاچی اسپارک در اسکالا نوشته شده است.

C/C++

در نظر گرفتن دو تا از بهینه‌ترین زبان‌ها، آشنایی با C و C++ نسبت نزدیک آن، می‌تواند در هنگام کار با کارهای محاسباتی فشرده علم داده بسیار مفید باشد.

C و C++ نسبتاً سریع‌تر از سایر زبان‌های برنامه‌نویسی هستند، و از آن‌ها نامزدهای مناسبی برای توسعه داده‌های بزرگ و برنامه‌های یادگیری ماشینی می‌سازند.

تصادفی نیست که برخی از اجزای اصلی کتابخانه‌های یادگیری ماشینی محبوب، از جمله PyTorch و TensorFlow، به زبان C++ نوشته شده‌اند.

زبان‌های C و C++ به دلیل ماهیت سطح پایین خود از پیچیده‌ترین زبان‌ها برای یادگیری هستند. بنابراین، در حالی که ممکن است هنگام ورود به دنیای علم داده انتخاب اول نباشند، هنگامی که شما درک کاملی از اصول برنامه نویسی داشته باشید، تسلط بر آن‌ها یک تصمیم هوشمندانه است که می‌تواند تفاوت بزرگی در CV شما ایجاد کند.

JavaScript

بر اساس نظرسنجی توسعه‌دهندگان Stack Overflow 2021، جاوااسکریپت در صدر فهرست زبان‌های برنامه نویسی ترجیحی قرار دارد. جاوا اسکریپت یک زبان چند پارادایمی و همه‌کاره است که به شکلی گسترده و به دلیل توانایی آن در ایجاد صفحات وب غنی و تعاملی شناخته شده است.

اگرچه اکثر کاربران جاوااسکریپت در صنعت توسعه وب کار می‌کنند، اما در سال‌های اخیر این زبان در صنعت علم داده نیز شهرتی به هم زده است. امروزه جاوااسکریپت از کتابخانه‌های محبوب برای یادگیری ماشین و یادگیری عمیق مانند TensorFlow و Keras و هم‌چنین ابزارهای تجسم فوق‌العاده قدرتمند مانند D3 پشتیبانی می‌کند.

به لطف پشتیبانی از کتابخانه‌های محبوب برای یادگیری ماشین و نیز به دلیل محبوبیت بالای آن در بین توسعه‌دهندگان وب، جاوااسکریپت یک گزینه ورود آسان برای همه برنامه نویسان front-end و back-end است که به دنبال دستیابی به علم داده هستند.

Swift

یکی از اشکالات پایتون و R این است که هیچ کدام برای دستگاه‌های تلفن همراه طراحی نشده‌اند. در سال‌های آینده، می‌توانیم انتظار رشد بیشتری را در زمینه موبایل، ابزارهای پوشیدنی و اینترنت اشیاء داشته باشیم.

سوئیفت توسط اپل توسعه داده شد تا ساخت اپلیکیشن‌ها را آسان‌تر کند و با آن اکوسیستم اپلیکیشن‌هایش را رشد دهد و وفاداری مشتریان را افزایش دهد. مدت کوتاهی پس از انتشار آن در سال 2014، اپل و گوگل شروع به همکاری با یکدیگر کردند تا آن را به ابزاری کلیدی در تعامل بین موبایل و یادگیری ماشین تبدیل کنند.

زبان Swift اکنون با TensorFlow سازگار است و با پایتون نیز قابلیت همکاری دارد. یکی دیگر از مزایای Swift این است که دیگر محدود به اکوسیستم iOS نیست و به منبعی باز برای اجرا در لینوکس تبدیل شده است.

به این دلایل، اگر شما یک توسعه‌دهنده موبایل هستید که به علم داده علاقه‌مند است، Swift همان چیزی است که به دنبال آن هستید.

Go

زبان Go (یا GoLang) یک زبان با محبوبیتی فزاینده است، به ویژه برای پروژه‌های یادگیری ماشین. گوگل آن را در سال 2009 با سینتکس و طرح‌بندی شبیه به C معرفی کرد. به گفته بسیاری از توسعه‌دهندگان، Go نسخه قرن 21 C است.

بیش از یک دهه پس از راه‌اندازی، Go به لطف زبان منعطف و قابل درک آن بسیار محبوب شده است. در زمینه علم داده، Go می‌تواند متحد خوبی برای وظایف یادگیری ماشین باشد. با وجود افق‌های آن، جامعه علم داده Go هنوز بسیار کوچک است.

Matlab

متلب زبانی است که عمدتاً برای محاسبات عددی طراحی شده است. متلب که از زمان راه‌اندازی آن در سال 1984 به شکل گسترده‌ای در دانشگاه‌ها و مراکز تحقیقات علمی پذیرفته شده است، ابزارهای قدرتمندی را برای انجام عملیات ریاضی و آماری پیشرفته ارائه می‌دهد و آن را به یک کاندیدای عالی برای علم داده تبدیل می‌کند.

با این حال، متلب یک اشکال مهم دارد: اختصاصی بودن. بسته به مورد (استفاده آکادمیک، شخصی یا حرفه‌ای)، ممکن است مجبور باشید مبلغ زیادی را برای دریافت مجوز بپردازید، که جذابیت آن را نسبت به سایر زبان های برنامه نویسی که می‌توان به صورت رایگان استفاده کرد، کمتر می‌کند.

SAS

زبان SAS (Statistical Analytical System) یک محیط نرم‌افزاری است که برای هوش تجاری (BI) و محاسبات عددی پیشرفته طراحی شده است. SAS برای مدت طولانی وجود داشته است و اکنون نیز به شکلی گسترده توسط شرکت‌های بزرگ در بسیاری از صنایع مورد استفاده قرار می‌گیرد و به بازار بزرگی برای توسعه‌دهندگان SAS دست یافته است.

با این حال، SAS به طور پیوسته در مقایسه با سایر زبان.های برنامه نویسی علم داده مانند پایتون و R محبوبیت خود را از دست می‌دهد. این امر عمدتاً به این دلیل است که همان‌طور که در MATLAB اتفاق افتاد، برای استفاده از SAS به مجوز نیاز دارید، که مانعی مهم برای ورود کاربران و شرکت‌های جدید ایجاد می‌کند که تمایل به استفاده از زبان‌های منبع باز و رایگان دارند.

جمع‌بندی و نتیجه‌گیری

امیدواریم این مقاله به شما کمک کند تا در ترسیم چشم‌اندازی غنی و متنوع در زمینه زبان های برنامه نویسی داده کاوی حرکت کنید.

هیچ زبان واحدی وجود ندارد که برای حل تمام مشکلات و موقعیت.هایی که ممکن است در حین کار شما به عنوان یک دانشمند داده ایجاد شود، بهترین باشد. با این حال، اگر در علم داده تازه‌کار هستید، توصیه می‌کنیم ابتدا پایتون یا R را انتخاب کنید.

در ابن مقاله درباره زبان های برنامه نویسی داده کاوی مباحثی را مطرح کرده و تعدادی از زبان‌های ترند در سال ۲۰۲۲ را معرفی نمودیم. امیدواریم که مورد توجه شما قرار گرفته باشد. با سپاس از مطالعه شما.

منابع استفاده شده

۱. معرفی زبان‌های برنامه‌نویسی مناسب علم داده در سال ۲۰۲۲ – ترجمه از انگلیسی