- AI、データサイエンス、機械学習などの新興技術は、優れたアルゴリズムが必要な知能モデルの作業に関連している。
- プログラミング言語に習熟することがこれらのアルゴリズムを理解するために重要。
- データサイエンティストにとって11の重要なプログラミング言語について議論されている。
- C/C++はプログラミングの基礎を学ぶ際に最初に学ぶ言語であり、機械学習やデータサイエンスにおいて重要。
- 2015年に導入されたJuliaは、データサイエンスや科学的計算などに最適な人気のある言語。
- Javaは古くからの言語であり、MLやデータサイエンス向けの多くのライブラリとツールを備えている。
- JavaScriptは軽量で解釈型のプログラミング言語であり、データサイエンスや機械学習に利点がある。
- Common Lispは柔軟な計算モデルの作成に役立ち、人工知能や機械学習アプリケーションに適している。
- MATLABは複雑な計算用の多パラダイムプログラミング言語であり、データ解析や視覚化に適している。
- Pythonは多くのライブラリとフレームワークを備えた汎用のコーディング言語。
- Rは統計言語であり、データ分析や視覚化に重要な役割を果たす。
- SQLはデータ管理とデータ分析のために使われる主要な言語。
- Scalaは大規模プロジェクト向けの優れた言語であり、一貫性のあるプログラミングパターンを表現するために設計されている。
- SASは統計分析システムであり、さまざまな形式のデータを扱うことができる。
自然言語処理や機械学習の分野において、さまざまなプログラミング言語が重要であることが示されています。これらの言語を理解し、適切に活用することで、データサイエンティストや機械学習エンジニアは複雑な計算タスクに取り組むことができます。特に、PythonやJava、Rなどの言語は豊富なライブラリやツールを提供し、データ解析や機械学習の課題に対処するための支援をしています。それぞれの言語が持つ特性や利点を理解し、適切に活用することが重要です。
元記事: https://analyticsindiamag.com/ai-mysteries/top-programming-languages-for-data-scientists/