- 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を必要とするインテリジェントモデルと一緒に動作することに関連している。
- データサイエンティスト向けの11の重要なプログラミング言語について議論する。
- C/C++は、プログラミングの世界に入る際に最初に学ぶ言語であり、基本的なプログラミングとその仕組みについての洞察を提供する。
- 2015年に導入されたJuliaは、データサイエンス、科学計算、並列計算、データマイニング、機械学習などに最適な人気のある言語である。
- Javaは、企業開発のさまざまな目的に使用される最も古い言語の1つであり、機械学習とデータサイエンスのための多くのライブラリとツールを備えている。
- JavaScriptは、データサイエンスや機械学習で使用される軽量かつ解釈されたプログラミング言語であり、Pythonなどの一般的な言語と比較して最大のセキュリティを提供する。
- Common Lispのようなプログラミング言語は、柔軟な計算モデルの作成に役立つ。
- MATLABは、複雑な計算のための多パラダイムプログラミング言語であり、大量のデータと数値計算環境に最適である。
- Pythonは、多くのライブラリやフレームワークを持つ汎用のコーディング言語であり、複雑な計算タスクを実行するのに役立つ。
- Rは、統計言語であり、データ分析と視覚化のプロセスにおいて重要な役割を果たす。
- SQLは、データ管理とデータ分析の両方に使用されるデータサイエンティストのための重要な言語である。
- Scalaは、大規模プロジェクトに優れたJavaのプログラミング言語であり、一貫性のある軽量な構文を提供する。
- SASは、さまざまな形式のデータを扱い、重要な情報を取得することができる人気のプログラミング言語である。
自然言語処理の技術や機械学習の進歩により、データサイエンスにおいてさまざまなプログラミング言語が重要視されています。それぞれの言語は特性や用途が異なり、適切な言語を選択することが重要です。例えば、Pythonは豊富なライブラリとフレームワークを持ち、複雑な計算タスクに適しています。一方、Javaは企業開発に広く使用されており、WekaやDeeplearning4jといったライブラリやツールを活用することで、最先端の機械学習の問題を解決することができます。データサイエンスや機械学習を学ぶ際には、これらのプログラミング言語を理解し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/