Время прочтения: 4 мин.
1.SQL
«Язык структурированных запросов» определяет, управляет и запрашивает реляционные базы данных. Язык появился в 1974 году и с тех пор претерпел множество видоизменений, но основные принципы остаются неизменными по сей день, что говорит об удачной концепции, заложенной при его создании. Если необходимые данные лежат в базе и необходимо их получить, то Вы обречены на знакомство с этим языком с этим языком. Других вариантов нет.
Преимущества:
- Очень эффективен и быстр при работе с запросами к данным.
- Логика языка используется во многих других языках программирования, так что его изучение всегда будет стоящей инвестицией.
- Базовый синтаксис достаточно прост и может выглядеть как фраза, написанная по-английски.
Недостатки:
- Синтаксис SQL все же достаточно специфичен и не похож на другие языки. Читаемость сложных вложенных запросов может вводить в ступор неподготовленного новичка.
Вердикт – эффективен, не смотря на возраст.
SQL более полезен в качестве языка обработки данных, чем в качестве передового аналитического инструмента.
2.Python
Основываясь на таких принципах, как «красивое лучше, чем удобное» и «простое лучше, чем сложное», Python изначально развивался с идеей сделать процесс программирования максимально необременительным, что ему в полной мере удалось. Де-факто он стал основным инструментом при работе с данными и их анализом.
Преимущества:
- Прост. Крайне низкий порог вхождения. Зачастую код на Python больше похож на алгебраические выражения, знакомые всем, либо на псевдокод.
- Лаконичен. Любую идею можно реализовать в несколько строк кода, в то время как на другом языке на это может уйти несколько экранов.
- Огромное количество сторонних библиотек, которые по сути и сделали его столь популярным. Без NumPy, Pandas и SciPy Python так бы и остался одним из многих языков программирования, но скорость обработки массивов сделали его must have в работе с данными.
- Python так же стал основным инструментом для Data Science исследований. Ведущие IT корпорации, такие как Google и Facebook* создают свои библиотеки для машинного обучения именно на этом языке. Scikit-learn, Tensorflow, PyTorch изначально писались на Python и владение этим языком открывает широчайшие возможности перед всеми.
Недостатки
- Лаконичность языка все же имеет и недостатки. Порой, в одной строке кода заключено столько логики, что ее понимание требует значительных усилий, а читаемость снижается по сравнению с С-образными языками.
- Особенность языка делает его менее чувствительным к ошибкам при разработке.
- Многие библиотеки разрабатываются сообществом. Реализация специфических задач может потребовать функционал, который язык не в силах предложить.
Вердикт – в целом крайне удобен и эффективен при обработке данных. Можно использовать и как замену привычному Excel, и как для тренировки алгоритмов глубокого обучения.
Python является идеальным для целей науки о данных как для начинающего, так и продвинутого уровней.
C#
Это главный язык платформы .NET, то есть основной язык, если Вы хотите написать что- либо для Windows: от консольного приложения до более продвинутого софта.
Преимущества:
- Понятный и логичный синтаксис, входит в семейство C-образных языков, которое стало стандартом современной профессиональной разработки.
- Большая скорость при взаимодействии с MS SQL Server.
- Дает огромные возможности для автоматизации офисной рутины.
Недостатки:
Достаточно высокий порог для вхождения.
Вердикт – если Вы хотите нажатием одной кнопки делать значимую часть ежедневных повторяющихся операций, то этот язык обязателен к изучению. Затраты времени на изучение сторицей окупятся повышением производительности.
R
Являясь прямым потомком старшего языка программирования S, был выпущен в далеком 1995 году и с тех пор становится все совершеннее.
Преимущества:
- Отличный набор высококачественных пакетов и открытым исходным кодом практически для любого количественного и статистического применения, которые можно себе представить, включая нейронные сети, регрессии, сложные диаграммы и графики.
- R прекрасно адаптирован для матричных вычислений – основы современной науки о данных.
Недостатки:
- Низкая общая производительность.
- Специфичность. R слабо подходит для программирования под общие цели, этот язык разрабатывался для работы с данными.
Вердикт – хорошая альтернатива Python.
R – мощный язык, который отличается наличием огромного выбора приложений для сбора данных их визуализации. Именно благодаря своей эффективности в заявленной области языку удалось достичь широкой популярности.
MATLAB
Это признанный язык для численных расчетов, используемый как в научных целях, так и в индустрии.
Преимущества:
- MATLAB был создан для сложных математических расчетов, обработки сигналов, преобразований Фурье, матричной алгебры и обработки изображений.
- Мощный встроенный функционал по визуализации данных.
Недостатки:
- Платный.
- Невозможность разработки дополнительных библиотек сторонними разработчиками.
Вердикт – стоит Вашего внимания, если есть необходимость в тяжелых математических расчетах.
* — Признана экстремистской организацией и запрещена на территории Российской Федерации