Top 10 ngôn ngữ lập trình cho nhà khoa học dữ liệu 2023

Nếu muốn tham gia vào lĩnh vực khoa học dữ liệu, bạn cần phải thành thạo một số ngôn ngữ lập trình vì một ngôn ngữ duy nhất không thể giải quyết vấn đề trong mọi lĩnh vực. Dưới đây là 10 ngôn ngữ lập trình mà bạn nên cân nhắc khi bước chân vào lĩnh vực Data Science.

Ngôn ngữ lập trình là một phần không thể thiếu trong Data Science

1. Python

Trong ít nhất 5 năm tới, trình độ Python sẽ đứng đầu bộ kỹ năng cần thiết trong khoa học dữ liệu. Bằng cách biết Python, kết hợp với khả năng lập luận định lượng và phân tích thực nghiệm, bạn có thể đạt được thành công trong lĩnh vực Data Science.

Một trong những yếu tố khiến Python nổi bật so với phần còn lại là tính linh hoạt của nó. Nếu bạn có Python trong bộ công cụ của mình, bạn có thể xây dựng giải pháp cho nhiều trường hợp sử dụng. Hiện tại, Python chủ yếu được sử dụng để:

• Thực hiện khai thác dữ liệu với các mô-đun như NumPy, SciPy
• Tạo dịch vụ web với Django và Flask
• Phân loại, sắp xếp và phân loại dữ liệu
• Phát triển các thuật toán ML như cây quyết định và rừng ngẫu nhiên

2. R

Trong một thời gian ngắn, R đã vượt qua một số ngôn ngữ lập trình để trở thành một trong những ngôn ngữ nổi bật nhất trong ngành khoa học dữ liệu. R cho phép thiết kế rất nhiều mô hình thống kê. Kho lưu trữ gói R công khai bao gồm các gói được đóng góp từ gần 8.000 mạng. Các nhà thống kê sử dụng nó để thực hiện các nhiệm vụ cho hồi quy. R cũng cung cấp khả năng trực quan hóa dữ liệu với sự hỗ trợ cho các dạng biểu đồ khác nhau.

Trong lĩnh vực học máy, Gmodels, RODBC, TM và Class được sử dụng để tạo các ứng dụng thông minh. R được coi là phù hợp cho các tài liệu nghiên cứu và báo cáo.

3. Java

Trong ba thập kỷ qua, Java vẫn là một ứng dụng yêu thích của các nhà phát triển máy tính để bàn, web và thiết bị di động. Nó chạy trên một môi trường cực kỳ tinh vi, được gọi là JVM (Máy ảo Java).

Java được các doanh nghiệp sử dụng rộng rãi thay cho các ngôn ngữ hiện đại khác, chủ yếu là do mức độ mở rộng mà nó cung cấp. Sau khi một dự án được khởi chạy bằng Java, nó có thể mở rộng quy mô mà không có bất kỳ sự thỏa hiệp nào về hiệu suất. Do đó, nó được xem như một lựa chọn phổ biến để tạo ra các hệ thống máy học quy mô lớn. Một số thư viện Java phổ biến dành cho máy học bao gồm:

• DL4J – Tham gia học sâu
• ADAMS – Để thực hiện khai thác dữ liệu
• Java ML – Để triển khai các thuật toán máy học
• Neuroph – Để tạo và đào tạo mạng lưới thần kinh
• Stanford CoreNLP – Để thực hiện các tác vụ NLP (xử lý ngôn ngữ tự nhiên)

4. JavaScript

JavaScript là một ngôn ngữ hướng đối tượng vào những năm 2000, được sử dụng chủ yếu trong phát triển giao diện người dùng để thiết kế các trang web tương tác. Tuy nhiên, trong suốt những năm 2010, nó đã phát triển đáng kể với sự ra đời của ReactJS, AngularJS, VueJS, NodeJS và nhiều framework khác. Do đó, nó đã trở thành một lựa chọn được tôn trọng để tạo cả giao diện người dùng và mặt sau của trang web, thường có ngăn xếp MEAN và MERN.

JavaScript rất dễ sử dụng vì các nhà khoa học dữ liệu đầy tham vọng có thể truy cập các mô hình và thuật toán trong trình duyệt web. Tương tự, nó cho phép người dùng xây dựng trực quan hóa dữ liệu tương tác từ bộ dữ liệu trên bảng điều khiển dựa trên web

5. SAS (Statistical Analysis System)

SAS là bộ phần mềm thường được sử dụng để thực hiện mô hình thống kê cho các lĩnh vực như quản lý dữ liệu, kinh doanh thông minh, phân tích đa biến và phân tích dự đoán. Được phát hành lần đầu tiên vào năm 1976, SAS đã khẳng định mình là cái tên hàng đầu trong ngành phân tích. Bạn có thể sử dụng SAS để truy cập dữ liệu ở nhiều định dạng, quản lý và thao tác dữ liệu, phân tách và hợp nhất các bộ dữ liệu cũng như thực hiện các phương pháp thống kê để phân tích dữ liệu

6. Scala

Scala là một trong những ngôn ngữ chức năng phổ biến nhất. Nó chạy trên JVM. Đó là một lựa chọn lý tưởng nếu bạn thường xuyên phải làm việc với các tập dữ liệu có khối lượng lớn. Do nguồn gốc JVM của nó, nó có thể dễ dàng được sử dụng với Java trong khoa học dữ liệu. Hãy nhớ rằng Scala đã được sử dụng để viết Apache Spark, một khung tính toán cụm nổi tiếng. Vì vậy, nếu các nhiệm vụ khoa học dữ liệu của bạn sẽ xoay quanh Spark, thì Scala là một lựa chọn tốt.

7. TensorFlow

TensorFlow là một trong những thư viện hàng đầu cho tính toán số. Nó là một khung dựa trên ML được sử dụng để xử lý các bộ dữ liệu lớn. TensorFlow hoạt động rất tốt với điện toán phân tán. Trong TensorFlow, bạn có thể chia biểu đồ của mình thành nhiều phần và chạy chúng song song trên các CPU và GPU khác nhau. Do đó, nó có thể giúp bạn huấn luyện các mạng lưới thần kinh lớn và phức tạp một cách nhanh chóng.

8. C#

Microsoft đã phát triển C#, hiện đã trở thành một trong những ngôn ngữ lập trình được sử dụng rộng rãi nhất trong hai thập kỷ qua. C# lấy cảm hứng từ Java và bổ sung thêm nét hiện đại để tinh chỉnh nó hơn nữa. Để làm cho khoa học dữ liệu trở nên khả thi với C#, Microsoft đã mở khung Hadoop cho Windows. Bạn cũng có thể sử dụng khung ML.NET để tạo các ứng dụng máy học đa nền tảng.

9. Ruby

Ruby thường được sử dụng để thực hiện xử lý văn bản. Các nhà phát triển cũng đã sử dụng nó để thử nghiệm các nguyên mẫu, viết máy chủ và tham gia vào các hoạt động chung khác. Đối với khoa học dữ liệu với Ruby, bạn có thể sử dụng:

• Hạt nhân iruby cho Jupyter
• Rserve-client để kết nối với Rserve (máy chủ nhị phân của R)
• Trình quản lý quy trình công việc Jongleur để thao tác dữ liệu
• Rb-gsl để truy cập Thư viện khoa học GNU

Mong rằng với những chia sẻ trên đây, các bạn đã chọn được ngôn ngữ cho mình khi bước chân vào lĩnh vực Data Science. Đừng quên đón xem các bài viết mới nhất sẽ được cập nhật tại BAC's Blog.

Nguồn tham khảo:

https://www.simplilearn.com/

Nhu cầu đào tạo doanh nghiệp