كيف تُحدث لغات البرمجة الحديثة ثورة في علم البيانات

كيف تُحدث لغات البرمجة الحديثة ثورة في علم البيانات

يشهد علم البيانات حاليًا تحولًا مثيرًا، تتشكل بشكل كبير من خلال لغات البرمجة الحديثة مثل Python وRust وJulia. توفر هذه اللغات مزايا شاملة للمحللين الذين يعملون بكميات كبيرة من البيانات وتمكن من تطوير حلول فعالة من خلال المكتبات المتخصصة.

أصبحت بايثون اللغة الفعلية لعلماء البيانات. يسمح بناء الجملة سهل الاستخدام للمطورين بإنشاء نماذج أولية بسرعة والاستفادة من العديد من المكتبات الموجودة مسبقًا. توفر هذه الحلول الدعم لمهام مثل تحليل البيانات والتعلم الآلي. المكتبات مثل NumPy للعمليات الحسابية وPandas لمعالجة البيانات، والتي تعمل على تبسيط إدارة البيانات بشكل كبير، معروفة بشكل خاص. باستخدام Python، يمكن الوصول إلى هذه الأدوات بسلاسة من مناطق مختلفة، مما يجعلها اللغة المفضلة للعديد من الشركات.

الصدأ: أداة جديدة لعلماء البيانات

تعتبر Rust لغة البرمجة الناشئة في علم البيانات، وذلك لسبب وجيه. فهو يوفر أداءً عاليًا وأمانًا، مما يجعله الخيار الأمثل للعمل مع مجموعات كبيرة من البيانات. على عكس Python، يتطلب Rust أوقات تطوير أطول، ولكنه يوفر مزايا أمان الذاكرة الممتاز ومنع الأخطاء بدقة. يعد هذا أمرًا بالغ الأهمية عندما يتعلق الأمر بإنشاء أدوات بيانات موثوقة تعمل بكفاءة وخالية من الأخطاء. لقد استفادت مكتبات مثل Polars بالفعل من Rust، حيث توفر وظائف إطار البيانات التي يمكن للمطورين استخدامها في لغات البرمجة الأخرى.

ميزة أخرى لـ Rust هي مجموعات الحزم الأصلية، أو ما يسمى بـ "الصناديق". يتيح ذلك للمطورين استخدام الفروق الرياضية القوية مباشرة في Rust، على غرار تلك الموجودة في Python. عند دمجه مع أدوات مثل evcxr_jupyter، يصبح العمل مع Rust في علم البيانات أكثر سهولة.

إلى جانب نقاط القوة التقنية التي تتمتع بها Rust، هناك أيضًا منحنى تعليمي أكثر حدة يجب أخذه في الاعتبار. هذا التحدي يجعل Rust أقل ملاءمة للنماذج الأولية قصيرة المدى، ولكنه أكثر قيمة للمشاريع طويلة المدى حيث يكون الأمان والكفاءة هما العاملان الرئيسيان.

جوليا: لغة للحسابات السريعة

برزت جوليا كلغة برمجة واعدة للحوسبة العددية والعلمية. لقد تم تصميمه خصيصًا للجمع بين سرعة لغة C وسهولة استخدام لغة بايثون. تعد بيئة البرمجة مثالية للمهام الحسابية المكثفة مثل عمليات المحاكاة أو إنشاء خوارزميات التعلم الآلي المعقدة.

تكمن مزايا جوليا في قدرتها على الحفاظ على بناء جملة اللغات عالية المستوى مع توفير كفاءة اللغات منخفضة المستوى. تدعم اللغة التكامل المباشر مع قواعد تعليمات Python وC/C++ الحالية، مما يوفر المرونة للمطورين الذين يعملون في بيئات مختلفة. ومع ذلك، لا تزال هناك بعض التحديات التي يتعين التغلب عليها، بما في ذلك عدم تطوير الوثائق بشكل كافٍ والعدد المحدود من المكتبات القابلة لإعادة الاستخدام.

في الختام، تم تنشيط المشهد التنافسي لعلم البيانات بشكل كبير من خلال إدخال لغات البرمجة الحديثة هذه. مع Python وRust وJulia، يمتلك علماء البيانات أدوات قوية تحت تصرفهم لا تزيد من الكفاءة والموثوقية فحسب، بل تسهل أيضًا استخدام البيانات بشكل مبتكر في حالات الاستخدام المختلفة.

لمزيد من المعلومات حول هذا الموضوع، اقرأ التقرير المفصل على www.dev-insider.de.