빅 데이터를 위한 최고의 프로그래밍 언어 – 파트 1

지난 빅 데이터 블로그에서 기능적 아키텍처의 8개 계층인 데이터 통합 ​​도구에 대해 이야기했습니다. 이 블로그에서는 기능 계층 아키텍처의 9번째 계층을 형성하는 데이터 언어를 나열할 것입니다.

빅 데이터 프로젝트는 이제 빅 데이터가 제공하는 모든 통찰력을 활용하고자 하는 크든 작든 모든 산업에서 공통적입니다. 그러나 우리가 개발하는 고급 GUI 기반 소프트웨어는 컴퓨터 프로그래밍이 모든 것의 핵심입니다. 도구 유형에 대한 이전 블로그가 귀사의 빅 데이터 조직 계획에 도움이 되었기를 바랍니다. 그러나 레이어가 아직 완성되지 않은 상태로 남아 있어 여정을 조금 더 진행할 수 있습니다. 그러나 여정 후반에 데이터가 놀라울 정도로 증가하면 복잡해집니다. 그리고 당신을 위한 유일한 구조는 데이터 언어입니다.

데이터 언어 목록

1. 자바 –

Java의 확고한 인기는 Java가 데이터 과학을 위한 최고의 프로그래밍 언어라는 것을 알 만큼 분명합니다. MapReduce, HDFS, Storm, Kafka, Spark 및 Apache Beam과 같은 JVM 생태계의 일부인 모든 플랫폼은 Java와 호환됩니다. Java는 디버깅 도구, 모니터링 도구, 라이브러리 및 프로파일러의 mongo 컬렉션에 대한 액세스를 제공하므로 데이터 과학에서 가장 많이 테스트되고 수정되고 입증된 언어입니다.

Java가 제공하는 가장 큰 이점은 플랫폼 독립적이며 일단 컴파일되면 모든 플랫폼에서 실행할 수 있다는 것입니다. 따라서 해당 언어에 특정한 컴파일러가 필요하지 않습니다.

가장 큰 문제는 엄청나게 장황하고 반복 개발을 위한 REPL이 없다는 것입니다.

2. R –

R 프로그래밍 언어는 데이터 과학자와 분석가가 사용하는 상위 2개 프로그래밍 언어 중 하나입니다. R 프로그래밍 언어는 기본적으로 통계 계산 및 그래픽을 위한 전용 언어라는 점에서 다른 언어와 많이 다릅니다. 따라서 어떤 언어도 대체할 수 없습니다. R은 단순하고 분명한 매력이 있습니다. 행 및 열 데이터가 지속적으로 변경되거나 증가하는 경우에도 R을 사용하여 이러한 엄청난 수의 계산을 자동화할 수 있습니다.

R은 Google, Facebook, Twitter 및 기타 여러 서비스의 알고리즘을 만드는 데 사용되었습니다. Linux, Windows 및 MacOS에서 실행할 수 있습니다.

3. SQL –

SQL is the acronym for Structured Query Language which has been at the heart of storing and retrieving data for decades. It remains a hugely popular tool among data analysts. Some of the tasks that could be accomplished with SQL are

1. It helps you interact with the database
2. It is used to filter relevant information from an ocean of data.
3. It can reduce the turnaround time for online requests and queries by extracting only relevant part of data and processing it rather than processing entire database tables.
4. It is a standardized programming language used for managing relational databases and performing various operations on the data

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4. Hadoop –

Hadoop is one of the best open source programming languages for data science. It has a Java-based programming framework that supports the processing and storage of extremely large data sets in a distributed computing environment. If you are reading anything about Hadoop then there is no possibility that you would never come across the picture of a little elephant. And if you come across it then you are surely reading about Hadoop.

Hadoop is designed to be robust in your Big Data applications environment, and it would continue its functionality even if individual servers or clusters fail. It is designed to scale up from single servers to thousands of machines, each offering local computation and storage.

Though Hadoop is slower than some other processing tools, but it is proven that the results are very much accurate and which makes it as a best option for backend analysis.

5. JavaScript –

JavaScript is a popular, powerful, dynamic and most widespread scripting and programming languages that is used to crate cool websites and games for the web. We are still confused about the website and web application. It derives much of its syntax from the C language. The most beneficial feature of JavaScript is that it is compatible with all browsers, and is used in over 90% of all web pages.

Though being completely unrelated to Java language, it still does give access to developers to execute client side scripts, interact with the user in real time, control the browser and communicate asynchronously with the server.

6. SAS –

SAS is a short form for Statistical Analysis system is the leader of the best programming languages for data science. It is among the best in commercial analytics space with highest share in private organization. SAS has been used for statistical modelling since the 1960’s and still holds the position after many years of updates and refinements. The main reason behind the popularity is its wide range of statistical functions with a user friendly GUI that could be learned in a very short time. SAS includes a variety of components for accessing databases and flat, un-formatted files, manipulating data, and producing graphical output for publication on web pages and other destinations.

7. SPSS –

SPSS statistics is a software package used for logical batched and non-batched statistical analysis. SPSS is a Windows based program that can be used to perform data entry and analysis and to create tables and graphs. It is capable of handling large amounts of data and can perform all of the analyses covered in text and much more.

IBM SPSS has been in the use for decades and since then it is providing powerful tools for statisticians and data scientists. Over the years, the SPSS platform has evolved to support all phases of the data mining process, which also includes the below –

1. Model development
2. Model deployment
3. Model refresh

My list of the best programming languages for data science is not yet complete. The remaining of the list will continue in the next blog. Till then let me know your favorite programming language for data science in the comments below.