En la primera parte del blog sobre Los mejores lenguajes de programación para ciencia de datos, hablamos de 7 lenguajes. Entre ellos se incluyen los lenguajes que utilizan el máximo de personas que se ocupan de Big Data.
En este blog, enumero la otra mitad de la lista que comprende los recién llegados con respecto a los lenguajes de programación. En la primera parte. Algunos de ellos han ganado popularidad similar a Java, Hadoop, R y SQL, mientras que otros se han ganado un lugar destacado en el mercado debido a las características distinguidas que ofrecen.
Lista de lenguajes de programación para ciencia de datos:
1. Python –
Python es uno de los mejores lenguajes de programación de código abierto para trabajar con los grandes y complicados conjuntos de datos necesarios para Big Data. Python ha ganado popularidad entre los programadores que utilizan lenguajes orientados a objetos. Python es intuitivo y más fácil de aprender que R, y la plataforma ha crecido dramáticamente en los últimos años, lo que la hace más capaz para el análisis estadístico como R. El PVU de Python es la legibilidad y el tamaño compacto.
Aplicaciones modernas como ya que Pinterest e Instagram se crean con Python. Es un lenguaje tradicional orientado a objetos, que enfatiza niveles adicionales de productividad y legibilidad. Python también será la mejor opción para proyectos de big data relacionados con redes neuronales.
2. MATLAB –
MATLAB se encuentra entre los mejores lenguajes de programación para ciencia de datos si tiene que trabajar con matrices. No es un lenguaje de código abierto, pero se utiliza principalmente en el ámbito académico debido a su idoneidad para el modelado matemático y la adquisición de datos. MATLAB fue diseñado para trabajar con matrices en primer lugar, lo que lo convierte en una muy buena opción para usarlo en modelado estadístico y creación de algoritmos. MATLAB también es bueno para tareas de ciencia de datos que involucran cálculos algebraicos lineales, simulaciones y cálculos matriciales.
El inconveniente de MATLAB es que plantea restricciones en la portabilidad del código.
3. Scala –
El lenguaje de programación Scala es una fusión de lenguajes de programación funcionales y orientados a objetos que ayuda a crear aplicaciones de ciencia de datos sólidas y escalables. Por lo tanto, funciona tanto con Java como con Javascript. Scala combina muchas de las características beneficiosas de otros lenguajes en una herramienta completa y fácil de usar.
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Scala se basa en Java y el código compilado se ejecutan en th El ecosistema JVM, lo que lo hace potente y flexible desde el principio, ya que puede ejecutarse en cualquier plataforma. Scala para la ciencia de datos requiere un poco más de habilidad de abstracción y pensamiento. Las características de escalabilidad y cálculo numérico de Scala lo han convertido en uno de los mejores lenguajes de programación para ciencia de datos.
4. Hive QL –
Apache Hive es una infraestructura de almacén de datos construida sobre Hadoop para proporcionar resúmenes, consultas y análisis de datos. Hive QL es el lenguaje de consulta de Hive que tiene una interfaz similar a SQL para consultar datos almacenados en varias bases de datos y sistemas de archivos que se integran con Hadoop. Hive no ofrece soporte para inserciones, actualizaciones y eliminaciones a nivel de fila.
Hive QL está diseñado para funcionar sobre Apache Hadoop u otras plataformas de almacenamiento distribuido, como el sistema de archivos S3 de Amazon. El concepto de base de datos de Hive es esencialmente solo un catálogo o espacio de nombres de tablas. Con Hive obtenemos la abstracción necesaria de SQL para implementar consultas QL de Hive en la API de Java sin implementar las consultas en la API de Java de bajo nivel.
5. Julia –
Julia es comparativamente nueva entre los lenguajes de datos. Bueno, los lenguajes más elegidos son R, Python y Java. Pero aún quedan lagunas por buscar. El hecho de que Julia sea conocida sólo desde hace unos años está demostrando ser una buena elección. Julia es un lenguaje de alto nivel, increíblemente rápido y expresivo.
Julia es más adecuado para trabajar con flujos de Big Data en tiempo real, ya que sus funciones se basan en el núcleo del lenguaje. El ecosistema de extensiones y bibliotecas de Julia no está tan maduro ni desarrollado como los lenguajes más establecidos, pero las funciones más populares están disponibles y se agregan más a un ritmo constante.
6. Pig Latin –
Pig Latin se encuentra entre los mejores lenguajes de programación para ciencia de datos, que también está orientado con Hadoop y también es un sistema de código abierto. Forma la capa de lenguaje de la plataforma Apache Pig, que clasifica y aplica funciones matemáticas a grandes conjuntos de datos distribuidos.
Pig puede ejecutar sus trabajos de Hadoop en MapReduce, Apache Tez o Apache Spark.
Se puede ampliar utilizando funciones definidas por el usuario que se pueden escribir en cualquier lenguaje compatible, como Java, Python, JavaScript, Ruby o Groovy. Una llamada de función de estos podría realizarse directamente desde el código del lenguaje Pig Latin.
7. GO –
Go, fue desarrollado por Google en 2007, que es una herramienta de programación gratuita y de código abierto. lenguaje. Aunque es un recién llegado al mundo de la ciencia de datos, está ganando fuerza debido a su simplicidad. En primer lugar, Go no fue desarrollado para computación estadística, pero pronto consiguió una presencia generalizada debido a su velocidad y familiaridad.
La sintaxis de Go se basa en C, lo que resulta de gran ayuda en su adopción. . Go también puede llamar a programas de rutina, que están escritos en otros lenguajes de programación como Python para lograr funcionalidades que no están incluidas en Go.
La lista anterior le informa sobre los mejores 15 lenguajes de datos que puede elegir. su organización de Big Data.
Bueno, con esto llegamos al final de la Arquitectura de Capa Funcional, pero no al final de Big Data. Cada día se devela un nuevo misterio sobre el Big Data. Incluso después de conocer todas las herramientas, queda mucho más por conocer, comprender, analizar, aprender y lograr en Big Data.
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