Top 6 ngôn ngữ lập trình khoa học dữ liệu

Khoa học dữ liệu đã trở thành một trong những công nghệ phổ biến nhất của Thế kỷ 21. Với nhu cầu nhân lực cao trong ngành này, đòi hỏi nhiều nhà khoa học dữ liệu trang bị những kỹ năng cần thiết. 

Bên cạnh các kỹ năng toán học, nhà khoa học dữ liệu cần có chuyên môn lập trình. Nhưng trước khi có được kiến thức chuyên môn, một nhà khoa học dữ liệu đầy tham vọng xác định được những loại ngôn ngữ lập trình cần thiết cho công việc. 

Bài viết dưới đây cung cấp cho người đọc một số ngôn ngữ lập trình cần thiết để trở thành một nhà khoa học dữ liệu.

1. Python 

Python là ngôn ngữ lập trình hướng tới đối tượng bậc cao, dùng để phát triển website và nhiều ứng dụng khác nhau. Nó dễ dàng để tìm hiểu và đang nổi lên như một trong những ngôn ngữ lập trình nhập môn tốt nhất cho người lần đầu tiếp xúc với ngôn ngữ lập trình. 

Viện ISB _ 6 ngôn ngữ lập trình khoa học dữ liệu
Python là ngôn ngữ lập trình hướng tới đối tượng bậc cao

Python có cấu trúc dữ liệu cấp cao mạnh mẽ và cách tiếp cận đơn giản nhưng hiệu quả đối với lập trình hướng đối tượng. Cú pháp lệnh của Python là điểm cộng vô cùng lớn vì sự rõ ràng, dễ hiểu và cách gõ linh động làm cho nó nhanh chóng trở thành một ngôn ngữ lý tưởng để viết script và phát triển ứng dụng trong nhiều lĩnh vực, ở hầu hết các nền tảng. 

2. R

R là một công cụ rất mạnh cho học máy, thống kê và phân tích dữ liệu. Do đó, nó rất phổ biến trong số các nhà thống kê. Nếu bạn muốn đi sâu vào phân tích dữ liệu và thống kê, thì R là ngôn ngữ dành cho bạn. Hạn chế duy nhất của R là nó không phải là ngôn ngữ lập trình có mục đích chung, điều đó có nghĩa là nó không được sử dụng cho các nhiệm vụ khác ngoài lập trình thống kê.

Viện ISB_ngôn ngữ lập trình khoa học dữ liệu
R là một công cụ rất mạnh cho học máy, thống kê và phân tích dữ liệu

Với hơn 10.000 gói trong kho lưu trữ nguồn mở của CRAN, R phục vụ cho tất cả các ứng dụng thống kê. Một sự phù hợp mạnh mẽ khác của R là khả năng xử lý đại số tuyến tính phức tạp. Điều này làm cho R lý tưởng cho không chỉ phân tích thống kê mà còn cho các mạng thần kinh. Một tính năng quan trọng khác của R là thư viện trực quan của nó ‘ggplot2,.

Ngoài ra còn có các gói studio khác như tidyverse và Sparklyr cung cấp giao diện Apache Spark cho các môi trường dựa trên R. R như RStudio đã giúp việc kết nối cơ sở dữ liệu dễ dàng hơn. Nó có một gói tích hợp có tên là “RMyQuery”, cung cấp khả năng kết nối tự nhiên của R với MySQL. Tất cả các tính năng này làm cho R trở thành một lựa chọn lý tưởng cho các nhà khoa học dữ liệu.

3. SQL

SQL là kỹ năng quan trọng nhất mà nhà khoa học dữ liệu phải có. SQL hoặc ‘Structured Query Language’ là ngôn ngữ truy vấn dữ liệu từ các nguồn dữ liệu có tổ chức. Trong Khoa học dữ liệu, SQL là để cập nhật, truy vấn và thao tác cơ sở dữ liệu. Là một nhà khoa học dữ liệu, biết cách lấy dữ liệu là rất quan trọng trong công việc của họ.

SQL là ngôn ngữ chuẩn cho hệ cơ sở dữ liệu quan hệ. Tất cả các hệ thống quản lý cơ sở dữ liệu quan hệ (RDMS) như MySQL, MS Access, Oracle, Sybase, Informix, Postgres và SQL Server đều sử dụng SQL làm ngôn ngữ cơ sở dữ liệu chuẩn.

>> Xem thêm: 10 kỹ năng cần thiết để trở thành Data Scientist

4. Scala

Scala là một phần mở rộng của ngôn ngữ lập trình Java hoạt động trên JVM. Nó là ngôn ngữ lập trình có mục đích chung có các tính năng của công nghệ hướng đối tượng cũng như ngôn ngữ lập trình chức năng. Bạn có thể sử dụng Scala kết hợp với Spark, một nền tảng Big Data. Điều này làm cho Scala trở thành ngôn ngữ lập trình lý tưởng khi xử lý khối lượng dữ liệu lớn.

Một tính năng quan trọng nhất của Scala là khả năng hỗ trợ xử lý song song trên quy mô lớn. Tuy nhiên, ngôn ngữ lập trình Scala có lộ trình học tập phức tạp và chúng tôi không khuyên dùng nó cho người mới bắt đầu. Cuối cùng, nếu sở thích của bạn là một nhà khoa học dữ liệu đang xử lý một khối lượng dữ liệu lớn, thì Scala + Spark là lựa chọn tốt nhất của bạn.

5. Julia

Julia là một ngôn ngữ lập trình được phát triển gần đây, phù hợp nhất cho máy tính kỹ thuật. Julia phổ biến vì nó đơn giản như Python và có hiệu suất nhanh như ngôn ngữ C. Điều này đã làm cho Julia trở thành một ngôn ngữ lý tưởng cho các lĩnh vực đòi hỏi các hoạt động toán học phức tạp.

Julia ra đời và nhanh chóng trở thành một trong những ngôn ngữ với khả năng vận hành thần tốc trên các tập dữ liệu lớn. Tóm lại, Julia giải quyết bất kỳ lỗi thường gặp nào mà các ngôn ngữ lập trình khác không được thiết kế đặc biệt cho khoa học dữ liệu hay mắc phải.

6. SAS

Giống như R, bạn có thể sử dụng SAS để phân tích thống kê. Sự khác biệt duy nhất là SAS không phải là mã nguồn mở như R. Tuy nhiên, nó là một trong những ngôn ngữ lâu đời nhất được thiết kế để thống kê. Các nhà phát triển ngôn ngữ SAS đã phát triển bộ phần mềm của riêng họ để phân tích nâng cao, mô hình dự đoán và thông minh kinh doanh.

SAS có độ tin cậy cao và đã được các chuyên gia và nhà phân tích đánh giá cao. Các công ty đang tìm kiếm một nền tảng ổn định và an toàn, SAS là một ngôn ngữ lập trình hoàn toàn phù hợp với yêu cầu của họ. Mặc dù SAS có thể là một phần mềm nguồn đóng, nó cung cấp một loạt các thư viện và gói để phân tích thống kê và học máy.

Viện ISB_ngôn ngữ lập trình khoa học dữ liệu
SAS là ngôn ngữ lập trình để phân tích thống kê

SAS có một hệ thống hỗ trợ tuyệt vời cho công ty bạn. Tuy nhiên, SAS bị tụt lại phía sau với sự ra đời của phần mềm nguồn mở và tiên tiến. Điều đó tạo nên sự khó khăn và tốn chi phí khi kết hợp các công cụ và tính năng tiên tiến hơn trong SAS mà các ngôn ngữ lập trình hiện đại cung cấp.

Kết luận

Học 6 ngôn ngữ này sẽ giúp bạn có chỗ đứng nhất định trong lĩnh vực khoa học dữ liệu. Mặc dù không có thứ tự ưu tiên cụ thể của từng ngôn ngữ lập trình này, thế nhưng tôi nghĩ có lẽ bạn sẽ muốn tìm hiểu nhiều hơn một ngôn ngữ. Điều này giúp vốn hiểu biết của bạn trở nên linh hoạt hơn và trở thành một nhà khoa học dữ liệu thực thụ.

>> Xem ngay 3 nhóm kiến thức cơ bản nào mọi Data Scientist cần có

Nguồn: data-flair.training