Wie moderne Programmiersprachen die Datenwissenschaft revolutionieren

Wie moderne Programmiersprachen die Datenwissenschaft revolutionieren

Știința datelor se confruntă în prezent cu o transformare interesantă, care este în mod semnificativ modelată de limbaje moderne de programare, precum Python, Rust și Julia. Aceste limbi oferă avantaje cuprinzătoare analiștilor care lucrează cu cantități mari de date și permit soluții eficiente prin intermediul bibliotecilor specializate.

Python s -a stabilit pentru limbajul de facto pentru oamenii de știință de date. Datorită sintaxei sale prietenoase, dezvoltatorii pot crea rapid prototipuri și pot utiliza numeroase biblioteci existente. Aceste soluții oferă sprijin pentru sarcini precum analizele de date și învățarea automată. Bibliotecile precum Numpy pentru operațiuni matematice și PANDAS pentru manipularea datelor sunt deosebit de cunoscute, ceea ce simplifică semnificativ gestionarea datelor. Cu Python puteți aborda aceste instrumente perfect din diferite domenii, ceea ce îl face limba preferată pentru multe companii.

rugină: un nou instrument pentru oamenii de știință de date

rugina este considerată limbajul aspirant de programare în știința datelor, din motive întemeiate. Oferă performanțe și securitate ridicate, ceea ce îl face o alegere perfectă pentru a lucra cu seturi de date mari. Spre deosebire de Python, Rust are nevoie de timp mai lungi de dezvoltare, dar oferă avantajele unei securitate excelentă a stocării și a evitării precise a erorilor. Acest lucru este crucial atunci când vine vorba de crearea de instrumente de date fiabile care funcționează eficient și fără cusur. Bibliotecile precum Polars au folosit deja avantajele ruginii și oferă funcționalități de date pe care dezvoltatorii le pot utiliza și în alte limbaje de programare.

Un alt plus de rugină sunt colecțiile de pachete native, „lăzi” astfel -numite. Acestea permit dezvoltatorilor să utilizeze diferențe de matematică puternice direct în rugină, similare cu cele din Python. În combinație cu instrumente precum „EVCXR_Jupyter”, lucrul cu Rust devine și mai accesibil în știința datelor.

Împreună cu punctele forte ale ruginii, trebuie observată și curba de învățare mai abruptă. Această provocare face ca rugina să fie mai puțin potrivită pentru prototipuri pe termen scurt, dar cu atât mai valoroasă pentru proiectele pe termen lung în care securitatea și eficiența sunt factorii principali.

Julia: o limbă pentru calcule rapide

Julia a apărut ca un limbaj de programare promițător pentru calcule numerice și științifice. A fost dezvoltat special pentru a combina viteza lui C cu utilizatorul -prietenia lui Python. Mediul de programare este ideal pentru sarcini aritmetice, cum ar fi simulări sau crearea de algoritmi complexi pentru învățarea automată.

Avantajele Julia constă în capacitatea sa de a menține sintaxa limbilor înalte și, în același timp, oferă eficiența limbilor joase. Limbajul acceptă integrarea directă în bazele de cod Python și C/C ++ existente și oferă astfel flexibilitate pentru dezvoltatorii care lucrează în diverse medii. Cu toate acestea, există încă unele provocări care trebuie depășite, inclusiv o documentație insuficient dezvoltată și un număr limitat de biblioteci reutilizabile.

Pentru informații suplimentare despre acest subiect, Cead www.dev-insider.de .