现代编程语言如何革新数据科学

现代编程语言如何革新数据科学

数据科学目前正在经历一种令人兴奋的转变，该转变是由Python，Rust和Julia等现代编程语言显着影响的。这些语言为分析师提供了全面的优势，这些分析师可以使用大量数据，并通过专业库来实现有效的解决方案。

Python已为数据科学家的事实上的语言建立了自己。多亏了其用户友好的语法，开发人员可以快速创建原型并使用许多现有库。这些解决方案为数据分析和机器学习等任务提供了支持。众所周知，诸如用于数学操作的Numpy和用于数据操纵的熊猫之类的库，这显着简化了数据管理。使用Python，您可以从不同领域无缝接触这些工具，这使其成为许多公司的首选语言。

RUST：数据科学家的新工具

Rust被认为是数据科学中有抱负的编程语言，这是有充分理由的。它提供了高性能和安全性，这是使用大型数据集的理想选择。与Python相反，Rust需要更长的开发时间，但提供了出色的存储安全性和精确避免错误的优势。对于创建可靠的数据工具，这些工具有效，完美地工作至关重要。诸如Polars之类的库已经使用了RUST的优势，并提供了开发人员也可以在其他编程语言中使用的数据帧功能。

Rust的另一个加油是本地包装集合，即SO被称为“板条箱”。这些使开发人员能够直接在Rust中使用强大的数学差异，类似于Python中的数学差异。结合诸如“ evcxr_jupyter”之类的工具，在数据科学中，使用Rust的工作变得更加易于使用。

以及Rust的技术优势，还必须观察到更陡峭的学习曲线。这种挑战使生锈不适合短期原型，但对于安全和效率是主要因素的长期项目而言，它更有价值。

朱莉娅：快速计算的语言

朱莉娅（Julia）已成为一种有前途的编程语言，用于数值和科学计算。它是专门开发的，可以将C的速度与Python的用户朋友结合起来。编程环境非常适合算法任务，例如模拟或为机器学习创建复杂的算法。

朱莉娅的优点在于其维持高语言语法的能力，同时提供了低语的效率。该语言支持直接集成到现有的Python和C/C ++代码库中，因此为在各种环境中工作的开发人员提供了灵活性。然而，仍然存在一些要克服的挑战，包括不足的文档和有限的可重复使用的库。

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