As 10 principais linguagens de programação de ciência de dados que você deve conhecer em 2023
A ciência de dados tornou-se um campo cada vez mais popular nos últimos anos e, como resultado, tem havido uma demanda crescente por cientistas de dados qualificados. Para ser um cientista de dados bem-sucedido, você precisa ter um conhecimento sólido das várias linguagens de programação usadas no campo. Neste artigo, discutiremos as 10 principais linguagens de programação que você deve conhecer se estiver interessado em seguir carreira em ciência de dados em 2023.
Pitão
Python é a linguagem de programação mais popular usada em ciência de dados e não é difícil ver por que Python é fácil de aprender e usar, tornando-a uma ótima opção para iniciantes. Também possui uma comunidade grande e ativa, o que significa que existem muitos recursos disponíveis para quem deseja aprender mais sobre o idioma. Além disso, o Python possui uma vasta gama de bibliotecas e estruturas que facilitam a execução de tarefas complexas de análise de dados.
R
R é outra linguagem de programação comumente usada em ciência de dados. Como o Python, o R é de código aberto, o que significa que é gratuito e possui uma grande comunidade de desenvolvedores. R é particularmente útil para visualização de dados e possui várias bibliotecas poderosas para visualizar e analisar dados. R também é altamente extensível, o que possibilita adicionar novas funcionalidades à linguagem conforme a necessidade.
SQL
SQL é um sistema de gerenciamento de banco de dados relacional amplamente utilizado em ciência de dados. É usado para gerenciar e analisar grandes quantidades de dados e é uma ferramenta essencial para cientistas de dados que trabalham com dados estruturados. SQL também é usado para extrair e manipular dados de bancos de dados, tornando-se uma importante ferramenta para análise de dados.
Júlia
Julia é uma linguagem de programação mais recente que está ganhando popularidade rapidamente na comunidade de ciência de dados. O Julia foi projetado para ser rápido e eficiente, o que o torna uma ótima opção para tarefas de ciência de dados que exigem alto desempenho. Além disso, Julia possui várias bibliotecas e ferramentas que facilitam a execução de tarefas complexas de análise de dados.
escala
Scala é uma linguagem de programação funcional usada em ciência de dados. O Scala é particularmente útil para processamento de big data e possui várias bibliotecas e ferramentas que facilitam a execução de tarefas complexas de análise de dados. O Scala também é conhecido por seu alto desempenho, tornando-o uma ótima opção para tarefas de ciência de dados que exigem tempos de processamento rápidos.
MATLAB
O MATLAB é um ambiente de computação numérica amplamente utilizado em ciência de dados. O MATLAB é usado para análise e visualização de dados e é particularmente útil para tarefas que exigem cálculos matemáticos complexos. O MATLAB também possui uma comunidade grande e ativa, o que significa que existem muitos recursos disponíveis para quem deseja aprender mais sobre a linguagem.
SAS
SAS é um pacote de software proprietário amplamente utilizado em ciência de dados. O SAS é usado para análise e visualização de dados e é particularmente útil para tarefas que exigem análises estatísticas complexas. O SAS também é amplamente utilizado no mundo dos negócios, tornando-se uma ferramenta importante para os cientistas de dados que trabalham no setor empresarial.
Java
Java é uma linguagem de programação amplamente utilizada em ciência de dados. Java é particularmente útil para tarefas de ciência de dados que requerem processamento de dados em grande escala e possui várias bibliotecas e ferramentas que facilitam a execução de tarefas complexas de análise de dados. O Java também é amplamente utilizado no mundo dos negócios, tornando-se uma ferramenta importante para os cientistas de dados que trabalham no setor empresarial.
KotlinGenericName
Kotlin é uma linguagem de programação usada em ciência de dados. Kotlin é particularmente útil para tarefas de ciência de dados que exigem processamento de dados rápido e eficiente,
JavaScript
JavaScript é uma linguagem de programação amplamente utilizada no campo da ciência de dados. Ele oferece bibliotecas poderosas para visualização de dados, web scraping, processamento de dados, aprendizado de máquina, análise de dados, processamento de dados em tempo real e integração de dados. A versatilidade e a facilidade de uso do JavaScript o tornam uma ferramenta valiosa para cientistas de dados.
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