डेटा साइंस के लिए बेस्ट प्रोग्रामिंग लैंग्वेज पर ब्लॉग के पहले भाग में हमने 7 भाषाओं के बारे में बात की थी। इनमें वे भाषाएं शामिल थीं जिनका उपयोग बिग डेटा से निपटने वाले अधिकतम लोग कर रहे हैं।
इस ब्लॉग में, मैं सूची के दूसरे आधे हिस्से को सूचीबद्ध कर रहा हूं जिसमें पहले भाग में प्रोग्रामिंग भाषाओं के संबंध में नए लोग शामिल हैं। उनमें से कुछ ने जावा, हडूप, आर और एसक्यूएल के समान लोकप्रियता हासिल की है, जबकि अन्य ने उनके द्वारा पेश की जाने वाली विशिष्ट विशेषताओं के कारण बाजार में एक उल्लेखनीय स्थान बनाया है।
डेटा विज्ञान के लिए प्रोग्रामिंग भाषाओं की सूची:
1. पायथन -
पायथन बिग डेटा के लिए आवश्यक बड़े और जटिल डेटा सेट के साथ काम करने के लिए सबसे अच्छी ओपन सोर्स प्रोग्रामिंग भाषा है। पायथन ने प्रोग्रामर के बीच ऑब्जेक्ट ओरिएंटेड भाषाओं का उपयोग करके लोकप्रियता हासिल की है। पायथन आर की तुलना में सहज और सीखने में आसान है, और हाल के वर्षों में मंच नाटकीय रूप से विकसित हुआ है, जिससे यह आर जैसे सांख्यिकीय विश्लेषण के लिए अधिक सक्षम हो गया है। पायथन की यूएसपी पठनीयता और कॉम्पैक्टनेस है।
पिंटरेस्ट और इंस्टाग्राम जैसे आधुनिक अनुप्रयोगों को पायथन का उपयोग करके बनाया गया है। यह एक पारंपरिक वस्तु-उन्मुख भाषा है, जो उत्पादकता और पठनीयता के अतिरिक्त स्तरों पर जोर देती है। पायथन तंत्रिका नेटवर्क से निपटने वाली बड़ी डेटा परियोजनाओं के लिए भी सबसे उपयुक्त होगा।
2. मैटलैब -
MATLAB की कमी यह है कि यह कोड सुवाह्यता पर प्रतिबंध लगाता है।
3. स्काला -
Scala प्रोग्रामिंग लैंग्वेज ऑब्जेक्ट ओरिएंटेड और फंक्शनल प्रोग्रामिंग लैंग्वेज का फ्यूजन है जो मजबूत और स्केलेबल डेटा साइंस एप्लिकेशन बनाने में मदद करता है। इसलिए, यह जावा और जावास्क्रिप्ट दोनों के साथ काम करता है। स्काला अन्य भाषाओं की कई लाभकारी विशेषताओं को एक तंग, उपयोग में आसान टूल में जोड़ती है।
Scala Java पर आधारित है और संकलित कोड JVM पारिस्थितिकी तंत्र पर चलता है, जो इसे गेट के बाहर शक्तिशाली और लचीला बनाता है, क्योंकि यह किसी भी प्लेटफॉर्म पर चल सकता है। डेटा साइंस के लिए स्काला को अमूर्तता और सोच की थोड़ी अतिरिक्त आदत की आवश्यकता होती है। स्केला की स्केलेबिलिटी और नंबर क्रंचिंग सुविधाओं ने इसे डेटा साइंस के लिए सर्वश्रेष्ठ प्रोग्रामिंग भाषाओं में से एक बना दिया है।
4. हाइव QL -
Apache Hive एक डेटा वेयरहाउस इन्फ्रास्ट्रक्चर है जो डेटा सारांश, क्वेरी और विश्लेषण प्रदान करने के लिए शीर्ष Hadoop पर बनाया गया है। हाइव QL हाइव क्वेरी लैंग्वेज है जिसमें विभिन्न डेटाबेस और फ़ाइल सिस्टम में संग्रहीत डेटा को क्वेरी करने के लिए SQL जैसा इंटरफ़ेस है जो Hadoop के साथ एकीकृत होता है। हाइव पंक्ति-स्तरीय आवेषण, अद्यतन और विलोपन के लिए समर्थन प्रदान नहीं करता है।
Hive QL को Apache Hadoop या Amazon के S3 फाइल सिस्टम जैसे अन्य वितरित स्टोरेज प्लेटफॉर्म पर काम करने के लिए डिज़ाइन किया गया है। डेटाबेस की हाइव अवधारणा अनिवार्य रूप से सिर्फ एक सूची या तालिकाओं का नाम स्थान है। हाइव के साथ हमें निम्न-स्तरीय जावा एपीआई में प्रश्नों को लागू किए बिना जावा एपीआई पर हाइव क्यूएल प्रश्नों को लागू करने के लिए एसक्यूएल का आवश्यक सार मिलता है।
5. जूलिया -
जूलिया डेटा भाषाओं में तुलनात्मक रूप से नई हैं। खैर, सबसे ज्यादा पसंद की जाने वाली भाषाएँ आर, पायथन और जावा हैं। लेकिन अभी भी अंतराल की तलाश की जानी बाकी है। जूलिया को केवल कुछ वर्षों के लिए ही जाना जा रहा है, यह खुद को एक अच्छा विकल्प साबित कर रहा है। जूलिया एक उच्च स्तरीय, बेहद तेज़ और अभिव्यंजक भाषा है।
जूलिया बिग डेटा की रीयल-टाइम स्ट्रीम के साथ काम करने के लिए सबसे उपयुक्त है क्योंकि इसकी विशेषताएं भाषा के मूल में निर्मित हैं। जूलिया के विस्तार और पुस्तकालयों का पारिस्थितिकी तंत्र अधिक स्थापित भाषाओं की तरह परिपक्व या विकसित नहीं है, लेकिन स्थिर दर पर और अधिक जोड़ने के साथ, सबसे लोकप्रिय कार्य उपलब्ध हैं।
6. पिग लैटिन -
Pig Latin is among the best programming languages for data science which is also oriented with Hadoop and is also an open source system. It forms the Language layer of the apache Pig Platform, which sort and apply mathematical functions to large, distributed datasets.
Pig can execute its Hadoop jobs in MapReduce, Apache Tez, or Apache Spark.
It can be extended by using the user defined functions which could be written in any language that is supported by it like Java, Python, JavaScript, Ruby or Groovy. A function call of these could be made directly from the code of Pig Latin language.
7. GO –
Go, was developed by Google in 2007 which is a free and open source programming language. Though being a new comer in the world of Data Science, it is gaining steam because of its simplicity. In the first place, Go was not developed for statistical computing but it soon got the mainstream presence because of its speed and familiarity.
Go’s syntax is based on C, which prove to be of great aid in its adoption. Go can also call routine programs, which are written in other programming languages like Python to achieve functionalities which are not accommodated in the Go.
The above list tells you about the best 15 data languages that you could choose for your Big Data Organization.
Well, with this we do come to an end of the Functional Layer Architecture, but not to the end of Big Data. Every day a new mystery is unveiled about Big Data. Even after learning about all the tools there is lot more left to know, understand, analyze, learn and accomplish in the Big Data.