बिग डेटा के लिए सर्वश्रेष्ठ प्रोग्रामिंग भाषाएं - भाग 1

बड़े डेटा पर पिछले ब्लॉग में, हमने डेटा इंटीग्रेशन टूल्स के बारे में बात की थी, जो कार्यात्मक वास्तुकला की आठ परत है। इस ब्लॉग में मैं उन डेटा भाषाओं को सूचीबद्ध करूँगा जो कार्यात्मक परत वास्तुकला की नौवीं परत बनाती हैं।

बिग डेटा प्रोजेक्ट अब सभी उद्योगों के लिए आम हैं, चाहे बड़े हों या छोटे सभी, बिग डेटा द्वारा प्रदान की जाने वाली सभी जानकारियों का लाभ उठाने की कोशिश कर रहे हैं। हालाँकि उन्नत और जीयूआई आधारित सॉफ्टवेयर हम विकसित करते हैं, कंप्यूटर प्रोग्रामिंग सभी के मूल में है। मुझे उम्मीद है कि टूल्स के प्रकारों पर पिछले ब्लॉगों ने आपकी कंपनी के लिए बिग डेटा संगठन की योजना बनाने में मदद की होगी। लेकिन एक परत अभी भी अधूरी रह गई है, जिसके बिना आप सफर में थोड़ा आगे बढ़ सकते हैं। लेकिन बाद में यात्रा में जब डेटा खतरनाक मात्रा में बढ़ जाता है, तो यह जटिल हो जाता है। और तब आपके लिए एकमात्र बचाव डेटा भाषाएँ होंगी।

डेटा भाषाओं की सूची

1. जावा -

Java की बेधड़क लोकप्रियता यह जानने के लिए पर्याप्त रूप से स्पष्ट है कि यह डेटा विज्ञान के लिए सबसे अच्छी प्रोग्रामिंग भाषा है। सभी प्लेटफॉर्म जो JVM इकोसिस्टम का हिस्सा हैं, जैसे MapReduce, HDFS, Storm, Kafka, Spark, और Apache Beam Java के अनुकूल हैं। जावा आपको डिबगिंग टूल्स, मॉनिटरिंग टूल्स, लाइब्रेरी और प्रोफाइलर्स के मोंगो संग्रह तक पहुंच प्रदान करता है, इसलिए यह डेटा साइंस के लिए सबसे अधिक परीक्षण, संशोधित और सिद्ध भाषा है।

जावा का सबसे बड़ा लाभ यह है कि यह प्लेटफॉर्म स्वतंत्र है और एक बार संकलित होने के बाद इसे किसी भी प्लेटफॉर्म पर निष्पादित किया जा सकता है। इसलिए भाषा के लिए विशिष्ट संकलक की आवश्यकता समाप्त हो जाती है।

इसके साथ सबसे बड़ी समस्या यह है कि यह हास्यास्पद रूप से वर्बोज़ है, और पुनरावृत्त विकास के लिए कोई REPL नहीं है।

2. आर -

R प्रोग्रामिंग भाषा डेटा वैज्ञानिकों और विश्लेषकों की शीर्ष 2 प्रोग्रामिंग भाषाओं में से एक है। आर प्रोग्रामिंग भाषा अन्य भाषाओं से बहुत अलग है क्योंकि यह अनिवार्य रूप से सांख्यिकीय कंप्यूटिंग और ग्राफिक्स के लिए एक समर्पित भाषा है। इसलिए, यह किसी भी भाषा का विकल्प नहीं है। आर की सरल और स्पष्ट अपील है। R का उपयोग बड़ी संख्या में इन गणनाओं को स्वचालित करने के लिए किया जा सकता है, तब भी जब पंक्ति और स्तंभ डेटा लगातार बदल रहा हो या बढ़ रहा हो।

R का उपयोग Google, Facebook, Twitter और कई अन्य सेवाओं के पीछे एल्गोरिदम बनाने के लिए किया गया था। यह Linux, Windows और MacOS पर चल सकता है।

3. एसक्यूएल -

SQL स्ट्रक्चर्ड क्वेरी लैंग्वेज का संक्षिप्त नाम है जो दशकों से डेटा को स्टोर करने और पुनर्प्राप्त करने के केंद्र में रहा है। यह डेटा विश्लेषकों के बीच बेहद लोकप्रिय टूल बना हुआ है। Some of the tasks that could be accomplished with SQL are

1. It helps you interact with the database
2. It is used to filter relevant information from an ocean of data.
3. It can reduce the turnaround time for online requests and queries by extracting only relevant part of data and processing it rather than processing entire database tables.
4. It is a standardized programming language used for managing relational databases and performing various operations on the data

See Also: Best 19 Free Data Mining Tools

4. Hadoop –



Hadoop is one of the best open source programming languages for data science. It has a Java-based programming framework that supports the processing and storage of extremely large data sets in a distributed computing environment. If you are reading anything about Hadoop then there is no possibility that you would never come across the picture of a little elephant. And if you come across it then you are surely reading about Hadoop.

Hadoop is designed to be robust in your Big Data applications environment, and it would continue its functionality even if individual servers or clusters fail. It is designed to scale up from single servers to thousands of machines, each offering local computation and storage.

Though Hadoop is slower than some other processing tools, but it is proven that the results are very much accurate and which makes it as a best option for backend analysis.

5. JavaScript –



JavaScript is a popular, powerful, dynamic and most widespread scripting and programming languages that is used to crate cool websites and games for the web. We are still confused about the website and web application. It derives much of its syntax from the C language. The most beneficial feature of JavaScript is that it is compatible with all browsers, and is used in over 90% of all web pages.

Though being completely unrelated to Java language, it still does give access to developers to execute client side scripts, interact with the user in real time, control the browser and communicate asynchronously with the server.

6. SAS –



SAS is a short form for Statistical Analysis system is the leader of the best programming languages for data science. It is among the best in commercial analytics space with highest share in private organization. SAS has been used for statistical modelling since the 1960’s and still holds the position after many years of updates and refinements. The main reason behind the popularity is its wide range of statistical functions with a user friendly GUI that could be learned in a very short time. SAS includes a variety of components for accessing databases and flat, un-formatted files, manipulating data, and producing graphical output for publication on web pages and other destinations.

7. SPSS –



SPSS statistics is a software package used for logical batched and non-batched statistical analysis. SPSS is a Windows based program that can be used to perform data entry and analysis and to create tables and graphs. It is capable of handling large amounts of data and can perform all of the analyses covered in text and much more.

IBM SPSS has been in the use for decades and since then it is providing powerful tools for statisticians and data scientists. Over the years, the SPSS platform has evolved to support all phases of the data mining process, which also includes the below –

1. Model development
2. Model deployment
3. Model refresh

My list of the best programming languages for data science is not yet complete. The remaining of the list will continue in the next blog. Till then let me know your favorite programming language for data science in the comments below.