By | February 2, 2022

เนื่องจากความก้าวหน้าของ Data Science กำลังได้รับความนิยมมากขึ้น โอกาสในการทำงานในสาขานี้มีมากขึ้น ดังนั้น เพื่อที่จะได้รับความรู้และกลายเป็นพนักงานมืออาชีพ คุณต้องมีแนวคิดสั้น ๆ เกี่ยวกับภาษาเหล่านี้อย่างน้อยหนึ่งภาษาที่จำเป็นใน Data Science

ไพทอน

Python เป็นวัตถุประสงค์ทั่วไป หลายกระบวนทัศน์ และเป็นหนึ่งในภาษาที่ได้รับความนิยมมากที่สุด เป็นเรื่องง่าย ง่ายต่อการเรียนรู้ และใช้กันอย่างแพร่หลายโดยนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล Python มีไลบรารี่จำนวนมากซึ่งเป็นจุดแข็งที่ใหญ่ที่สุด และสามารถช่วยให้เราทำงานหลายอย่าง เช่น การประมวลผลภาพ การพัฒนาเว็บ การขุดข้อมูล ฐานข้อมูล ส่วนต่อประสานกราฟิกกับผู้ใช้ เป็นต้น เนื่องจากเทคโนโลยีเช่นปัญญาประดิษฐ์และการเรียนรู้ของเครื่องได้ก้าวไปสู่ระดับที่ยอดเยี่ยม ส่วนสูง ความต้องการผู้เชี่ยวชาญ Python เพิ่มขึ้น เนื่องจาก Python ผสมผสานการปรับปรุงเข้ากับความสามารถในการเชื่อมต่อกับอัลกอริธึมประสิทธิภาพสูงที่เขียนด้วยภาษา C หรือ Fortran จึงกลายเป็นภาษาที่นิยมใช้กันมากที่สุดในหมู่นักวิทยาศาสตร์ด้านข้อมูล กระบวนการของ Data Science นั้นหมุนรอบกระบวนการ ETL (การสกัด-การแปลง-โหลด) ซึ่งทำให้ Python เหมาะสมอย่างยิ่ง

R

เพื่อวัตถุประสงค์ในการคำนวณทางสถิติ R ในวิทยาศาสตร์ข้อมูลถือเป็นภาษาโปรแกรมที่ดีที่สุด เป็นภาษาโปรแกรมและสภาพแวดล้อมของซอฟต์แวร์สำหรับกราฟิกและการคำนวณทางสถิติ เป็นโดเมนเฉพาะและมีช่วงคุณภาพสูงที่ยอดเยี่ยม R ประกอบด้วยแพ็คเกจโอเพ่นซอร์สสำหรับแอปพลิเคชันทางสถิติและเชิงปริมาณ ซึ่งรวมถึงการวางแผนขั้นสูง การถดถอยแบบไม่เชิงเส้น โครงข่ายประสาทเทียม สายวิวัฒนาการ และอื่นๆ อีกมากมาย สำหรับการวิเคราะห์ข้อมูล Data Scientists และ Data Miners ใช้ R อย่างกว้างขวาง

SQL

SQL หรือที่รู้จักกันในชื่อ Structured Query Language เป็นหนึ่งในภาษาที่ได้รับความนิยมมากที่สุดในสาขา Data Science เป็นภาษาโปรแกรมเฉพาะโดเมนและออกแบบมาเพื่อจัดการฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์ เป็นระบบในการจัดการและอัปเดตฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์ และใช้สำหรับแอปพลิเคชันที่หลากหลาย SQL ยังใช้สำหรับดึงและจัดเก็บข้อมูลเป็นเวลาหลายปี ไวยากรณ์การประกาศของ SQL ทำให้เป็นภาษาที่สามารถอ่านได้ ประสิทธิภาพของ SQL เป็นข้อพิสูจน์ว่านักวิทยาศาสตร์ข้อมูลเห็นว่าเป็นภาษาที่มีประโยชน์

จูเลีย

Julia เป็นภาษาที่รวบรวม JIT (“just-in-time”) ในระดับสูง มีการพิมพ์แบบไดนามิก ความสามารถในการเขียนสคริปต์ และความเรียบง่ายของภาษาอย่าง Python เนื่องจากการดำเนินการที่รวดเร็วขึ้น จึงเป็นทางเลือกที่ดีในการจัดการกับโครงการที่ซับซ้อนซึ่งมีชุดข้อมูลจำนวนมาก ความสามารถในการอ่านเป็นข้อได้เปรียบหลักของภาษานี้ และ Julia ก็เป็นภาษาการเขียนโปรแกรมเอนกประสงค์

สกาล่า

Scala เป็น multiparadigm, โอเพ่นซอร์ส, ภาษาโปรแกรมทั่วไป โปรแกรม Scala เป็นไปตาม Java Bytecode ซึ่งทำงานบน JVM สิ่งนี้ทำให้สามารถทำงานร่วมกันได้กับภาษา Java ทำให้เป็นภาษาที่สำคัญซึ่งเหมาะสำหรับ Data Science Scala + Spark เป็นทางออกที่ดีที่สุดเมื่อคำนวณเพื่อทำงานกับ Big Data

จาวา

Java ยังเป็นวัตถุประสงค์ทั่วไป ภาษาการเขียนโปรแกรมเชิงวัตถุที่ได้รับความนิยมอย่างมาก โปรแกรม Java ได้รับการคอมไพล์เป็นไบต์โค้ดซึ่งไม่ขึ้นกับแพลตฟอร์มและทำงานบนระบบใดๆ ที่มี JVM คำแนะนำใน Java ดำเนินการโดยระบบรันไทม์ Java ที่เรียกว่า Java Virtual Machine (JVM) ภาษานี้ใช้ในการสร้างแอปพลิเคชันเว็บ ระบบแบ็กเอนด์ และแอปพลิเคชันเดสก์ท็อปและมือถือ กล่าวกันว่า Java เป็นตัวเลือกที่ดีสำหรับ Data Science ความปลอดภัยและประสิทธิภาพของ Java ได้รับการกล่าวขานว่าเป็นประโยชน์อย่างมากสำหรับ Data Science เนื่องจากบริษัทต้องการรวมรหัสการผลิตเข้ากับฐานรหัสที่มีอยู่โดยตรง