ビッグ データに最適なプログラミング言語 – パート 1

ビッグデータに関する前回のブログでは、機能アーキテクチャの 8 つのレイヤーであるデータ統合ツールについて説明しました。このブログでは、機能層アーキテクチャの第 9 層を形成するデータ言語をリストします。

現在、ビッグ データ プロジェクトは、大小を問わずすべての業界で一般的になっています。すべての業界が、ビッグ データが提供するすべての洞察を活用しようとしています。どんなに高度な GUI ベースのソフトウェアを開発しても、コンピュータ プログラミングはすべての中核です。ツールの種類に関する以前のブログが、貴社のビッグ データ オーガニゼーションの計画に役立つことを願っています。しかし、レイヤーはまだ未完成のままであり、それがなければ旅を少し進めることができます.しかし、後になってデータが驚くべき量に増加すると、データは複雑になります。その場合、唯一の救いはデータ言語です。

データ言語のリスト

1.ジャワ –

Java の揺るぎない人気は、Java がデータ サイエンスに最適なプログラミング言語であることを十分に示しています。 MapReduce、HDFS、Storm、Kafka、Spark、Apache Beam など、JVM エコシステムの一部であるすべてのプラットフォームは、Java と互換性があります。 Java は、デバッグ ツール、監視ツール、ライブラリ、およびプロファイラーの mongo コレクションへのアクセスを提供するため、データ サイエンス向けの最もテストされ、改訂され、証明された言語です。

Java が提供する最大の利点は、Java がプラットフォームに依存せず、一度コンパイルするとどのプラットフォームでも実行できることです。したがって、その言語に固有のコンパイラが不要になります。

最大の問題は、途方もなく冗長であり、反復開発用の REPL がないことです。

2. R –

R プログラミング言語は、データ サイエンティストとアナリストが使用する上位 2 つのプログラミング言語の 1 つです。 Rプログラミング言語は、本質的に統計計算とグラフィックス専用の言語であるため、他の言語とは大きく異なります。したがって、どの言語の代わりにもなりません。 R には単純明快な魅力があります。 R を使用すると、行と列のデータが絶えず変化または増加している場合でも、これらの膨大な数の計算を自動化できます。

R は、Google、Facebook、Twitter、およびその他の多くのサービスの背後にあるアルゴリズムを作成するために使用されました。 Linux、Windows、MacOS で実行できます。

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.