Kui kaasaegsed programmeerimiskeeled muudavad revolutsiooni andmeteaduseks

Kui kaasaegsed programmeerimiskeeled muudavad revolutsiooni andmeteaduseks

Andmeteadus kogeb praegu põnevat ümberkujundamist, mida kujundavad märkimisväärselt kaasaegsed programmeerimiskeeled nagu Python, Rust ja Julia. Need keeled pakuvad põhjalikke eeliseid analüütikute jaoks, kes töötavad suures koguses andmetega ja võimaldavad tõhusaid lahendusi spetsialiseeritud raamatukogude kaudu.

Python on andnud andmeteadlaste jaoks de facto keele jaoks. Tänu oma kasutaja -sõbralikule süntaksile saavad arendajad kiiresti prototüüpe luua ja kasutada arvukalt olemasolevaid raamatukogusid. Need lahendused pakuvad tuge sellistele ülesannetele nagu andmeanalüüsid ja masinõpe. Eriti tuntud on sellised raamatukogud nagu NUMPY matemaatiliste toimingute jaoks ja andmete manipuleerimise pandad, mis lihtsustavad andmete haldamist märkimisväärselt. Pythoni abil saate nende tööriistade poole sujuvalt läheneda erinevatest piirkondadest, mis teeb sellest paljudele ettevõtetele eelistatud keele.

rooste: uus tööriist andmeteadlastele

Rust peetakse andmeteaduses pürgivaks programmeerimiskeeleks mõjuval põhjusel. See pakub suurt jõudlust ja turvalisust, mis teeb sellest suurepärase valiku suurte andmekogumitega töötamiseks. Vastupidiselt Pythonile vajab Rust pikemat arendusaega, kuid pakub suurepärase ladustamisturbe ja vigade täpse vältimise eeliseid. See on ülioluline usaldusväärsete andmete tööriistade loomisel, mis töötavad tõhusalt ja veatult. Sellised teegid nagu Polar on juba kasutanud rooste eeliseid ja pakuvad andmeraami funktsionaalsust, mida arendajad saavad kasutada ka teistes programmeerimiskeeltes.

Veel üks rooste pluss on looduslikud pakettkollektsioonid, SO -nimelised "kastid". Need võimaldavad arendajatel kasutada võimsaid matemaatika erinevusi otse roostes, sarnaselt Pythoni omadega. Koos selliste tööriistadega nagu "EVCXR_JUPYTER", muutub Rustiga töötamine andmeteaduses veelgi kättesaadavamaks.

Koos rooste tehniliste tugevustega tuleb järgida ka järsemat õppimiskõverat. See väljakutse muudab rooste lühiajaliste prototüüpide jaoks vähem sobivaks, kuid veelgi väärtuslikumaks pikaajaliste projektide jaoks, kus peamised tegurid on turvalisus ja tõhusus.

Julia: keel kiirete arvutuste jaoks

Julia on kujunenud paljutõotavaks programmeerimiskeeleks numbriliste ja teaduslike arvutuste jaoks. See töötati spetsiaalselt välja C kiiruse ühendamiseks Pythoni kasutaja -sõbralikkusega. Programmeerimiskeskkond sobib ideaalselt aritmeetiliste ülesannete jaoks nagu simulatsioonid või keerukate algoritmide loomine masinõppeks.

Julia eelised seisnevad võimes säilitada kõrgete keelte süntaksi ja pakkuda samal ajal madala keelte tõhusust. Keel toetab otsest integreerimist olemasolevatesse Pythoni ja C/C ++ koodi alustesse ning pakub seega paindlikkust arendajatele, kes töötavad erinevates keskkondades. Sellegipoolest on veel mõned väljakutsed, sealhulgas ebapiisavalt välja töötatud dokumentatsioon ja piiratud arv korduvkasutatavaid raamatukogusid.

Selle teema kohta lisateabe saamiseks .