Nella prima parte del blog sui migliori linguaggi di programmazione per la scienza dei dati, abbiamo parlato di 7 linguaggi. Tra questi figurano i linguaggi utilizzati dalla maggior parte delle persone che si occupano di Big Data.
In questo blog, elenco l'altra metà dell'elenco che comprende i nuovi arrivati rispetto ai linguaggi di programmazione nella prima parte. Alcuni di essi hanno guadagnato popolarità in modo simile a Java, Hadoop, R e SQL, mentre altri hanno conquistato un posto notevole nel mercato grazie alle caratteristiche distintive da loro offerte.
Elenco dei linguaggi di programmazione per la scienza dei dati:
1. Python –
Python è uno dei migliori linguaggi di programmazione open source per lavorare con i set di dati grandi e complicati necessari per i Big Data. Python ha guadagnato popolarità tra i programmatori che utilizzano i linguaggi orientati agli oggetti. Python è intuitivo e più facile da imparare rispetto a R e la piattaforma è cresciuta notevolmente negli ultimi anni, rendendola più capace per l'analisi statistica come R. Gli USP di Python sono la leggibilità e la compattezza.
Applicazioni moderne come poiché Pinterest e Instagram sono creati utilizzando Python. È un linguaggio tradizionale orientato agli oggetti, che sottolinea livelli aggiuntivi di produttività e leggibilità. Python sarà anche la soluzione migliore per progetti di big data che hanno a che fare con le reti neurali.
2. MATLAB –
MATLAB è tra i migliori linguaggi di programmazione per la scienza dei dati se devi lavorare con le matrici. Non è un linguaggio open source ma è utilizzato principalmente dal mondo accademico per la sua idoneità alla modellazione matematica e all'acquisizione di dati. MATLAB è stato progettato innanzitutto per lavorare con le matrici, il che lo rende un'ottima opzione per utilizzarlo per la modellazione statistica e la creazione di algoritmi. MATLAB è utile anche per attività di scienza dei dati che coinvolgono calcoli algebrici lineari, simulazioni e calcoli di matrici.
Lo svantaggio di MATLAB è che pone restrizioni sulla portabilità del codice.
3. Scala –
Il linguaggio di programmazione Scala è una fusione di linguaggi di programmazione funzionali e orientati agli oggetti che aiuta a creare applicazioni di data science robuste e scalabili. Quindi, funziona sia con Java che con Javascript. Scala combina molte delle funzionalità vantaggiose di altri linguaggi in un unico strumento compatto e facile da usare.
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Scala è basato su Java e il codice compilato vengono eseguiti su Th e L'ecosistema JVM, che lo rende potente e flessibile fin dall'inizio, poiché può funzionare su qualsiasi piattaforma. Scala per la scienza dei dati richiede una piccola abilità extra di astrazione e pensiero. La scalabilità e le funzionalità di elaborazione dei numeri di Scala lo hanno reso uno dei migliori linguaggi di programmazione per la scienza dei dati.
4. Hive QL –
Apache Hive è un'infrastruttura di data warehouse basata su Hadoop per fornire riepilogo, query e analisi dei dati. Hive QL è il linguaggio di query Hive che dispone di un'interfaccia simile a SQL per interrogare i dati archiviati in vari database e file system che si integrano con Hadoop. Hive non offre supporto per inserimenti, aggiornamenti ed eliminazioni a livello di riga.
Hive QL è progettato per funzionare su Apache Hadoop o altre piattaforme di archiviazione distribuite come il file system S3 di Amazon. Il concetto Hive di database è essenzialmente solo un catalogo o spazio dei nomi di tabelle. Con Hive otteniamo l'astrazione necessaria di SQL per implementare le query Hive QL sull'API Java senza implementare le query nell'API Java di basso livello.
5. Julia –
Julia è relativamente nuova tra i linguaggi dei dati. Bene, i linguaggi più scelti sono R, Python e Java. Ma ci sono ancora delle lacune da ricercare. Julia essendo conosciuta solo da pochi anni si sta rivelando una buona scelta. Julia è un linguaggio di alto livello, incredibilmente veloce ed espressivo.
Julia è particolarmente adatto per lavorare con i flussi in tempo reale di Big Data poiché le sue funzionalità sono basate sul nucleo del linguaggio. L'ecosistema di estensioni e librerie di Julia non è maturo o sviluppato come i linguaggi più consolidati, ma sono disponibili le funzioni più popolari, con altre aggiunte a un ritmo costante.
6. Pig Latin –
Pig Latin è uno dei migliori linguaggi di programmazione per la scienza dei dati, orientato anche a Hadoop ed è anche un sistema open source. Costituisce il livello Language della piattaforma Apache Pig, che ordina e applica funzioni matematiche a set di dati distribuiti di grandi dimensioni.
Pig può eseguire i suoi lavori Hadoop in MapReduce, Apache Tez o Apache Spark.
Può essere esteso utilizzando le funzioni definite dall'utente che potrebbero essere scritte in qualsiasi linguaggio supportato da esso come Java, Python, JavaScript, Ruby o Groovy. Una chiamata di funzione di queste potrebbe essere effettuata direttamente dal codice della lingua latina Pig.
7. GO –
Go, è stato sviluppato da Google nel 2007 ed è un programma di programmazione gratuito e open source lingua. Pur essendo un nuovo arrivato nel mondo della scienza dei dati, sta guadagnando terreno grazie alla sua semplicità. In primo luogo, Go non è stato sviluppato per il calcolo statistico, ma ha presto ottenuto una presenza mainstream grazie alla sua velocità e familiarità.
La sintassi di Go è basata su C, che si rivela di grande aiuto nella sua adozione . Go può anche chiamare programmi di routine, che sono scritti in altri linguaggi di programmazione come Python per ottenere funzionalità che non sono supportate in Go.
L'elenco sopra indica i migliori 15 linguaggi di dati tra cui potresti scegliere la tua organizzazione Big Data.
Bene, con questo arriviamo alla fine dell'architettura del livello funzionale, ma non alla fine dei Big Data. Ogni giorno viene svelato un nuovo mistero sui Big Data. Anche dopo aver appreso tutti gli strumenti, resta molto altro da sapere, comprendere, analizzare, apprendere e realizzare nei Big Data.
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