डेटा साइंस के लिए सर्वश्रेष्ठ प्रोग्रामिंग भाषाओं पर ब्लॉग के पहले भाग में, हमने 7 भाषाओं के बारे में बात की थी। उनमें वे भाषाएं शामिल थीं जिनका उपयोग बिग डेटा से निपटने वाले अधिकांश लोगों द्वारा किया जा रहा है।
इस ब्लॉग में, मैं सूची के दूसरे भाग को सूचीबद्ध कर रहा हूं जिसमें पहले भाग के संबंध में प्रोग्रामिंग भाषाओं में नए आने वाले शामिल हैं। उनमें से कुछ ने जावा, हडूप, R और SQL के समान लोकप्रियता हासिल की है, जबकि अन्य ने उनके द्वारा प्रदान की जाने वाली विशिष्ट विशेषताओं के कारण बाजार में एक उल्लेखनीय स्थान बनाया है।
डेटा साइंस के लिए प्रोग्रामिंग भाषाओं की सूची:
1. Python -
Python बिग डेटा के लिए आवश्यक बड़े और जटिल डेटा सेट के साथ काम करने के लिए सर्वश्रेष्ठ ओपन सोर्स प्रोग्रामिंग भाषाओं में से एक है। Python ने ऑब्जेक्ट-ओरिएंटेड भाषाओं का उपयोग करने वाले प्रोग्रामर्स के बीच लोकप्रियता हासिल की है। Python, R की तुलना में अधिक सहज और सीखने में आसान है, और प्लेटफॉर्म हाल के वर्षों में नाटकीय रूप से विकसित हुआ है, जो इसे R की तरह सांख्यिकीय विश्लेषण के लिए अधिक सक्षम बनाता है। Python की USP पठनीयता और कॉम्पैक्टनेस है।
Pinterest और Instagram जैसे आधुनिक अनुप्रयोग Python का उपयोग करके बनाए गए हैं। यह एक पारंपरिक ऑब्जेक्ट-ओरिएंटेड भाषा है, जो उत्पादकता और पठनीयता के अतिरिक्त स्तरों पर जोर देती है। Python न्यूरल नेटवर्क से निपटने वाली बिग डेटा परियोजनाओं के लिए भी सबसे उपयुक्त होगा।
2. MATLAB -
यदि आपको मैट्रिक्स के साथ काम करना है तो MATLAB डेटा साइंस के लिए सर्वश्रेष्ठ प्रोग्रामिंग भाषाओं में से एक है। यह एक ओपन सोर्स भाषा नहीं है लेकिन ज्यादातर अकादमिक उद्देश्यों के लिए उपयोग की जाती है क्योंकि यह गणितीय मॉडलिंग और डेटा अधिग्रहण के लिए उपयुक्त है। MATLAB को पहली जगह मैट्रिक्स के साथ काम करने के लिए डिज़ाइन किया गया था जो इसे सांख्यिकीय मॉडलिंग और एल्गोरिदम निर्माण के लिए उपयोग करने का एक बहुत अच्छा विकल्प बनाता है। MATLAB उन डेटा साइंस कार्यों के लिए भी अच्छा है जिनमें रैखिक बीजगणितीय गणना, सिमुलेशन और मैट्रिक्स गणना शामिल हैं।
MATLAB की कमी यह है कि यह कोड पोर्टेबिलिटी पर प्रतिबंध लगाता है।
3. Scala -
Scala प्रोग्रामिंग भाषा ऑब्जेक्ट-ओरिएंटेड और फंक्शनल प्रोग्रामिंग भाषाओं का एक संलयन है जो मजबूत और स्केलेबल डेटा साइंस एप्लिकेशन बनाने में मदद करती है। इसलिए, यह जावा और जावास्क्रिप्ट दोनों के साथ काम करती है। Scala कई अन्य भाषाओं की लाभकारी विशेषताओं को एक तंग, उपयोग में आसान टूल में जोड़ती है।
Scala जावा पर आधारित है और संकलित कोड JVM इकोसिस्टम पर चलता है, जो इसे गेट-गो से शक्तिशाली और लचीला बनाता है, क्योंकि यह किसी भी प्लेटफॉर्म पर चल सकता है। डेटा साइंस के लिए Scala को थोड़ी अतिरिक्त अमूर्तता और सोच की आवश्यकता होती है। Scala की स्केलेबिलिटी और नंबर क्रंचिंग विशेषताओं ने इसे डेटा साइंस के लिए सर्वश्रेष्ठ प्रोग्रामिंग भाषाओं में से एक बना दिया है।
4. Hive QL -
Apache Hive, Hadoop के शीर्ष पर बना एक डेटा वेयरहाउस इंफ्रास्ट्रक्चर है जो डेटा सारांश, क्वेरी और विश्लेषण प्रदान करता है। Hive QL, Hive क्वेरी भाषा है जिसमें विभिन्न डेटाबेस और फाइल सिस्टम में संग्रहीत डेटा को क्वेरी करने के लिए SQL जैसा इंटरफेस है जो Hadoop के साथ एकीकृत होता है। Hive रो-लेवल इन्सर्ट, अपडेट और डिलीट के लिए समर्थन प्रदान नहीं करता है।
Hive QL को Apache Hadoop या Amazon के S3 फाइल सिस्टम जैसे अन्य वितरित स्टोरेज प्लेटफॉर्म के शीर्ष पर काम करने के लिए डिज़ाइन किया गया है। Hive का डेटाबेस की अवधारणा अनिवार्य रूप से सिर्फ टेबल्स की एक सूची या नेमस्पेस है। Hive के साथ हमें Java API पर Hive QL क्वेरी को लागू करने के लिए SQL का आवश्यक अमूर्तता मिलता है बिना क्वेरी को लो-लेवल Java API में लागू किए।
5. Julia -
Julia डेटा भाषाओं में तुलनात्मक रूप से नई है। खैर, सबसे अधिक चुनी गई भाषाएं R, Python और Java हैं। लेकिन अभी भी देखने के लिए अंतराल हैं। Julia केवल कुछ वर्षों से जानी जाती है लेकिन यह खुद को एक अच्छा विकल्प साबित कर रही है। Julia एक उच्च-स्तरीय, अविश्वसनीय रूप से तेज और अभिव्यंजक भाषा है।
Julia बिग डेटा के रीयल-टाइम स्ट्रीम के साथ काम करने के लिए सबसे उपयुक्त है क्योंकि इसकी विशेषताएं भाषा के मूल पर बनी हैं। Julia का एक्सटेंशन और लाइब्रेरी का इकोसिस्टम अधिक स्थापित भाषाओं की तरह परिपक्व या विकसित नहीं है, लेकिन सबसे लोकप्रिय फ़ंक्शन उपलब्ध हैं, और अधिक स्थिर दर से जुड़ रहे हैं।
6. Pig Latin -
Pig Latin डेटा साइंस के लिए सर्वश्रेष्ठ प्रोग्रामिंग भाषाओं में से एक है जो Hadoop के साथ उन्मुख है और एक ओपन सोर्स सिस्टम भी है। यह Apache Pig प्लेटफॉर्म की भाषा परत बनाता है, जो बड़े, वितरित डेटासेट को सॉर्ट करता है और गणितीय फ़ंक्शन लागू करता है।
Pig अपने Hadoop जॉब्स को MapReduce, Apache Tez, या Apache Spark में निष्पादित कर सकता है।
इसे उपयोगकर्ता परिभाषित फ़ंक्शन का उपयोग करके बढ़ाया जा सकता है जिन्हें Java, Python, JavaScript, Ruby या Groovy जैसी किसी भी भाषा में लिखा जा सकता है जो इसके द्वारा समर्थित है। इनका एक फ़ंक्शन कॉल सीधे Pig Latin भाषा के कोड से किया जा सकता है।
7. GO -
Go, जिसे Google द्वारा 2007 में विकसित किया गया था, एक मुफ्त और ओपन सोर्स प्रोग्रामिंग भाषा है। डेटा साइंस की दुनिया में एक नया आने वाला होने के बावजूद, यह अपनी सादगी के कारण लोकप्रियता हासिल कर रहा है। पहली जगह में, Go को सांख्यिकीय कंप्यूटिंग के लिए विकसित नहीं किया गया था लेकिन यह जल्द ही अपनी गति और परिचितता के कारण मुख्यधारा में आ गया।
Go का सिंटैक्स C पर आधारित है, जो इसके अपनाने में बहुत मददगार साबित होता है। Go अन्य प्रोग्रामिंग भाषाओं जैसे Python में लिखे गए रूटीन प्रोग्राम को भी कॉल कर सकता है ताकि उन कार्यक्षमताओं को प्राप्त किया जा सके जो Go में समायोजित नहीं हैं।
उपरोक्त सूची आपको उन सर्वश्रेष्ठ 15 डेटा भाषाओं के बारे में बताती है जिन्हें आप अपने बिग डेटा संगठन के लिए चुन सकते हैं।
खैर, इसके साथ हम फंक्शनल लेयर आर्किटेक्चर के अंत पर आते हैं, लेकिन बिग डेटा के अंत पर नहीं। हर दिन बिग डेटा के बारे में एक नया रहस्य उजागर होता है। सभी टूल्स के बारे में जानने के बाद भी जानने, समझने, विश्लेषण करने, सीखने और बिग डेटा में पूरा करने के लिए बहुत कुछ बचा है।
