top 5 best programming languages for data science and analytics
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Topo 5 melhores linguagens de programação para a ciência e análise de dados: Estamos vivendo na era da informação, Quando os dados vai ser o oxigênio de todos nós gerar milhões de dados todos os dias. estes dados são realmente muito útil na nossa vida pessoal e profissional. Para controlar e manter este, indústrias estão trabalhando no campo da análise de dados e ciência de dados. Estes ciência dias de dados fornece um meio através do qual as empresas podem converter as grandes quantidades de dados disponíveis para eles em informações úteis através de uma abordagem analítica.

cientistas de dados tem muita informação para converter algoritmos estatísticos para dar sentido a grandes conjuntos de dados. Esses algoritmos matemáticos foram aplicados em muitas linguagens de programação.

Vou te mostrar 5 linguagens de programação para a ciência de dados e análise de dados, que se você aprender bem e fez mestrado em qualquer uma das línguas de um deles, você poderia ser muito mais dinheiro em seu setor de trabalho.

Melhores linguagens de programação para Ciência de Dados

Vamos dar uma olhada 5 das melhores linguagens de programação para a ciência de dados e análise de dados. Estas são as línguas em que você pode começar a aprender hoje e pode começar o trabalho mais sexy na ciência de dados.

1. píton

Na lista de linguagens de programação para a ferramenta de ciência de dados, python será a melhor linguagem. Esta linguagem de programação não é tão complicado como os outros. O principal uso de python está em tarefas de programação gerais, tais como desktop e aplicações web desenvolvimento. Sua legibilidade ea produtividade realmente tornam muito atraente para trabalhar em python.

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Python índice pacote ajuda você a acessar as bibliotecas de análise de dados. Os dois pacotes mais populares são módulos Numpy e SciPy. Com a ajuda destes dois módulos, você pode facilmente implementar rotinas numéricos em arrays multidimensionais e matrizes e realizar cálculos de sinais e imagens que são tarefas comuns na análise de dados. As outras inúmeras bibliotecas Python são Toolkit Linguagem Natural (NLTK). Ela permite a análise estatística das línguas naturais e faz análise de dados fácil.

É realmente bom para iniciantes e cientistas de dados profissionais.

2. R Programação

Esta programação Idioma é projetado por Ross Ihaka e Robert Gentleman. O principal objetivo de projetar essa linguagem é a concepção de uma maneira melhor e user-friendly de fazer análise de dados, computação estatística e visualização de grandes conjuntos de dados.

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Tornou-se um nome popular e de renome no campo da análise de dados e análise comercial assim que este poderia ser a melhor opção para você aprender este idioma para cientistas de dados. Para saber mais sobre a linguagem R, você pode fazer parte da comunidade das pessoas que estão trabalhando para este idioma.

3. MATLAB

Esta linguagem é desenvolvido por Jack Pouco, pintor, e Steve Bangert. Steve Bangert é o fundador da MathWorks. Matlab tem sua própria reputação no mundo da computação técnica. Quando a toda a característica do MATLAB vem junto, então é mais do que uma linguagem de programação.

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É realmente uma boa experiência para o trabalho quando recursos do MATLAB de computação, visualização, e programação se reúnem em um único ambiente. Estas qualidades de MATLAB torna uma excelente linguagem.

4. Julia

5. Scala

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

1 COMENTÁRIO

  1. Hi Utakersh,

    Absolutely well said, our area is well covered with information and data that are changing every few seconds. I must say well researched article and ranking has been provided. Python object oriented language is more widely used while the Matlab being a engineering and mathematical software is best for data science.
    Thanks for the article.

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