데이터 과학을 위한 최고의 프로그래밍 언어 블로그의 첫 번째 부분에서 7개 언어에 대해 이야기했습니다. 여기에는 빅 데이터를 다루는 사람들이 최대로 사용하는 언어가 포함되었습니다.
이 블로그에서는 첫 번째 부분의 프로그래밍 언어와 관련하여 새로 등장한 목록의 나머지 절반을 나열합니다. 그들 중 일부는 Java, Hadoop, R 및 SQL과 유사한 인기를 얻은 반면 다른 일부는 그들이 제공하는 고유한 기능으로 인해 시장에서 놀라운 위치를 차지했습니다.
데이터 과학용 프로그래밍 언어 목록:
1. 파이썬 –
Python은 빅 데이터에 필요한 크고 복잡한 데이터 세트 작업을 위한 최고의 오픈 소스 프로그래밍 언어 중 하나입니다. Python은 객체 지향 언어를 사용하는 프로그래머들 사이에서 인기를 얻었습니다. Python은 R보다 직관적이고 배우기 쉽고 플랫폼은 최근 몇 년 동안 비약적으로 성장하여 R과 같은 통계 분석에 더 적합합니다. Python의 USP는 가독성과 압축입니다.
Pinterest 및 Instagram과 같은 최신 애플리케이션은 Python을 사용하여 구축됩니다. 생산성과 가독성의 추가 수준을 강조하는 전통적인 객체 지향 언어입니다. Python은 또한 신경망을 다루는 빅 데이터 프로젝트에 가장 적합할 것입니다.
2. MATLAB –
MATLAB은 행렬로 작업해야 하는 경우 데이터 과학을 위한 최고의 프로그래밍 언어 중 하나입니다. 오픈 소스 언어는 아니지만 수학적 모델링 및 데이터 수집에 적합하기 때문에 주로 학술적으로 사용됩니다. MATLAB은 처음부터 행렬 작업용으로 설계되었으므로 통계 모델링 및 알고리즘 생성에 사용하기에 매우 좋은 옵션입니다. MATLAB은 선형 대수 계산, 시뮬레이션 및 행렬 계산과 관련된 데이터 과학 작업에도 적합합니다.
MATLAB의 단점은 코드 이식성에 제한이 있다는 것입니다.
3. 스칼라 –
Scala 프로그래밍 언어는 강력하고 확장 가능한 데이터 과학 응용 프로그램을 구축하는 데 도움이 되는 객체 지향 및 기능적 프로그래밍 언어의 융합입니다. 따라서 Java와 Javascript 모두에서 작동합니다. Scala는 다른 언어의 많은 유용한 기능을 하나의 견고하고 사용하기 쉬운 도구로 결합합니다.
Scala는 Java를 기반으로 하며 컴파일된 코드는 JVM 에코시스템에서 실행되므로 모든 플랫폼에서 실행될 수 있으므로 강력하고 유연하게 사용할 수 있습니다. 데이터 과학을 위한 Scala에는 약간의 추상화와 사고력이 필요합니다. Scala의 확장성과 숫자 처리 기능은 Scala를 데이터 과학을 위한 최고의 프로그래밍 언어로 만들었습니다.
4. 하이브 QL –
Apache Hive는 데이터 요약, 쿼리 및 분석을 제공하기 위해 상위 Hadoop에 구축된 데이터 웨어하우스 인프라입니다. Hive QL은 Hadoop과 통합되는 다양한 데이터베이스 및 파일 시스템에 저장된 데이터를 쿼리하기 위한 SQL과 유사한 인터페이스가 있는 Hive 쿼리 언어입니다. Hive는 행 수준 삽입, 업데이트 및 삭제를 지원하지 않습니다.
Hive QL은 Apache Hadoop 또는 Amazon의 S3 파일 시스템과 같은 기타 분산 스토리지 플랫폼에서 작동하도록 설계되었습니다. 데이터베이스의 Hive 개념은 기본적으로 테이블의 카탈로그 또는 네임스페이스일 뿐입니다. Hive를 사용하면 하위 수준 Java API에서 쿼리를 구현하지 않고 Java API에 Hive QL 쿼리를 구현하는 데 필요한 SQL 추상화를 얻을 수 있습니다.
5. 줄리아 –
줄리아는 비교적 새로운 데이터 언어입니다. 가장 많이 선택되는 언어는 R, Python 및 Java입니다. 그러나 여전히 찾아야 할 틈이 있습니다. Julia는 몇 년 동안만 알고 있는 것이 좋은 선택임을 입증하고 있습니다. Julia는 높은 수준의 엄청나게 빠르고 표현력이 풍부한 언어입니다.
Julia는 기능이 언어의 핵심에 구축되어 있기 때문에 빅 데이터의 실시간 스트림 작업에 가장 적합합니다. Julia의 확장 프로그램 및 라이브러리 생태계는 기존 언어만큼 성숙하거나 개발되지 않았지만 꾸준한 속도로 더 많은 기능이 추가되면서 가장 인기 있는 기능을 사용할 수 있습니다.
6. 돼지 라틴어 –
Pig Latin is among the best programming languages for data science which is also oriented with Hadoop and is also an open source system. It forms the Language layer of the apache Pig Platform, which sort and apply mathematical functions to large, distributed datasets.
Pig can execute its Hadoop jobs in MapReduce, Apache Tez, or Apache Spark.
It can be extended by using the user defined functions which could be written in any language that is supported by it like Java, Python, JavaScript, Ruby or Groovy. A function call of these could be made directly from the code of Pig Latin language.
7. GO –
Go, was developed by Google in 2007 which is a free and open source programming language. Though being a new comer in the world of Data Science, it is gaining steam because of its simplicity. In the first place, Go was not developed for statistical computing but it soon got the mainstream presence because of its speed and familiarity.
Go’s syntax is based on C, which prove to be of great aid in its adoption. Go can also call routine programs, which are written in other programming languages like Python to achieve functionalities which are not accommodated in the Go.
The above list tells you about the best 15 data languages that you could choose for your Big Data Organization.
Well, with this we do come to an end of the Functional Layer Architecture, but not to the end of Big Data. Every day a new mystery is unveiled about Big Data. Even after learning about all the tools there is lot more left to know, understand, analyze, learn and accomplish in the Big Data.