Programmation

Langages de programmation pour la science des données

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La science des données est une enquête sur l’analyse des données sous divers aspects. Dans plusieurs cas où l’analyse des données est envisagée, il existe un cadre abstrait général qui décrit une structure de base de la façon dont les données doivent être conçues. Par exemple, lors de la génération de notes de musique, il existe un certain critère, tel que l’utilisation uniquement de certaines notes de musique pour les mélodies respectives. Décrire l’analyse des données est une énigme difficile. Développer un cadre implique de considérer les éléments des données et de les implémenter à l’aide d’un langage de programmation.

Pourquoi devrions-nous utiliser des langages de programmation pour l’analyse des données?

Comme nous le savons, les données sont utilisées dans de nombreux flux tels que les banques – pour stocker les données des clients, les hôpitaux – pour stocker les dossiers des patients, etc. Pour cela, nous avons besoin d’un endroit pour stocker toutes les données. Pour le faire fonctionner selon les exigences, nous utilisons un langage de programmation.

Jetons un coup d’œil aux différents langages de programmation que nous utilisons pour la science des données.

Langages de programmation-

  1. Python – le langage le plus utilisé et le plus populaire à l’heure actuelle, utilisé pour une grande variété d’applications ainsi que dans la science des données. La principale raison d’utiliser Python est en raison de ses énormes outils et de sa convivialité. C’est un langage interprété car il produit la sortie simultanément tandis que nous fournissons une entrée à l’interpréteur. Ainsi, il fournit une base pour toutes les données à stocker.

  2. R- c’est aussi un langage de programmation spécialement conçu pour répondre aux besoins des mineurs de données. L’IDE (environnement de développement intégré) le plus basique utilisé est RStudio. C’est une programmation conviviale qui se compose de fonctions intégrées pour le rendre plus facile.

  3. Java est le langage largement utilisé et populaire utilisé pour diverses applications. Il a de nombreux IDE, tout comme les autres langues. Java est très facile à lier avec les bases de données et c’est la principale raison pour laquelle nous l’utilisons à de nombreuses fins.

Il existe de nombreux autres langages tels que c / c ++, scala, perl, julia utilisés pour l’analyse des données.

Puisqu’il y a beaucoup de possibilités pour une carrière dans la science des données, la connaissance de ces langages joue un rôle énorme dans la construction de votre carrière. De nos jours, la programmation est un incontournable dans tous les domaines. Surtout lorsqu’il s’agit de données. Mais le simple fait d’avoir des connaissances en programmation ne vous rapportera pas grand-chose. Pour considérer cela, jetons un coup d’œil à la question générale qui peut se poser.

Qui devrait entrer dans le domaine de la science des données?

La réponse est claire. Si vous avez les compétences nécessaires pour répondre aux exigences d’un data scientist, vous êtes prêt à partir! Jetons un coup d’œil aux compétences requises.

  1. Compétences statistiques: La raison pour laquelle cela est important est que les données ont à voir avec l’analyse quantitative des données.

  2. Programmation: Comme mentionné précédemment, la programmation est nécessaire pour concevoir le cadre de conservation des données.

  3. Capacité à travailler avec des données non structurées – de nombreuses entreprises récupèrent les données sous une forme non structurée. Le data scientist doit être capable de traiter ces données.

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