Ngôn ngữ nào được sử dụng cho khoa học dữ liệu và phân tích nâng cao?

2024 Tác giả: Lynn Donovan | [email protected]. Sửa đổi lần cuối: 2023-12-15 23:55

Python

Tương tự, ngôn ngữ nào là tốt nhất cho khoa học dữ liệu?

8 ngôn ngữ lập trình hàng đầu mà mọi nhà khoa học dữ liệu nên thành thạo vào năm 2019

• Con trăn. Python là một mục đích chung cực kỳ phổ biến, năng động và là một ngôn ngữ được sử dụng rộng rãi trong cộng đồng khoa học dữ liệu.
• R. Nó là một trong những công cụ thường được sử dụng nhất.
• Java.
• SQL.
• Julia.
• Scala.
• MATLAB.
• TensorFlow.

Tương tự như vậy, ngôn ngữ lập trình nào là tốt nhất để hiển thị dữ liệu? Ngôn ngữ lập trình tốt nhất để trực quan hóa dữ liệu:

• Python: Ngôn ngữ Python đóng một vai trò quan trọng trong việc trực quan hóa dữ liệu vì cấu trúc thư viện thú vị của nó.
• Ngôn ngữ R: R là một ngôn ngữ lập trình khác để trực quan hóa dữ liệu.
• Java:
• Ngôn ngữ C #:
• Tóm lược:

Đơn giản như vậy, ngôn ngữ lập trình nào là tốt nhất cho phân tích dữ liệu?

Hai ngôn ngữ lập trình tốt trong phân tích dữ liệu là con trăn và NS . Cả hai đều là ngôn ngữ phân tích dữ liệu nguồn mở được sử dụng trên toàn thế giới. Thư viện Numpy, pandas, scikit-learning, matplotlib trong con trăn có tốc độ và hiệu quả đáng kinh ngạc trong việc xử lý các tập dữ liệu lớn. Nó được coi là đơn giản và dễ đọc.

Ngôn ngữ lập trình nào hỗ trợ khoa học dữ liệu?

Vì vậy, ở đây chúng tôi đã tổng hợp danh sách 10 ngôn ngữ lập trình khoa học dữ liệu hàng đầu cho năm 2020 mà những người có nguyện vọng cần học để cải thiện sự nghiệp của mình

• Con trăn. Python giữ một vị trí đặc biệt trong số tất cả các ngôn ngữ lập trình khác.
• NS.
• SQL.
• C (C ++)
• Java.
• Javascript.
• MATLAB.
• Scala.