Khoa học dữ liệu đã trở thành một trong những công nghệ phổ biến nhất của Thế kỷ 21. Với nhu cầu nhân lực cao trong ngành này, đòi hỏi nhiều nhà khoa học dữ liệu trang bị những kỹ năng cần thiết.
Cùng với khả năng toán học, việc sử dụng một số ngôn ngữ lập trình quan trọng là không thể thiếu đối với nhà khoa học dữ liệu. Trước khi bắt đầu học sâu về các kỹ thuật chuyên môn, những người muốn trở thành nhà khoa học dữ liệu cần xác định rõ những ngôn ngữ lập trình quan trọng đối với công việc của họ.
Bài viết dưới đây sẽ giúp độc giả hiểu rõ về những ngôn ngữ lập trình mà một nhà khoa học dữ liệu cần thiết để thành công trong lĩnh vực của mình.
Top 6 ngôn ngữ lập trình khoa học dữ liệu
1. Python
Python, một ngôn ngữ lập trình hướng đối tượng cấp cao, được sử dụng rộng rãi trong việc phát triển các trang web và nhiều ứng dụng khác. Với sự dễ học, Python đang trở thành một trong những lựa chọn tốt nhất cho những người mới bắt đầu với lập trình, đặc biệt là dành cho những người tiếp cận ngôn ngữ lập trình lần đầu tiên.
Python là ngôn ngữ lập trình hướng tới đối tượng bậc cao
Python là một ngôn ngữ lập trình mạnh mẽ với cấu trúc dữ liệu cấp cao, đồng thời cung cấp một cách tiếp cận đơn giản nhưng hiệu quả cho lập trình hướng đối tượng. Ngôn ngữ này nổi bật với cú pháp lệnh dễ đọc, rõ ràng, và khả năng gõ linh động, điều này giúp Python trở thành một lựa chọn lý tưởng cho việc viết script và phát triển ứng dụng trên nhiều lĩnh vực, và trên hầu hết các nền tảng.
2. R
R là một công cụ mạnh mẽ dành cho học máy, thống kê và phân tích dữ liệu, là lựa chọn phổ biến trong cộng đồng nhà thống kê. Đối với những ai muốn khám phá sâu hơn trong việc phân tích dữ liệu và thống kê, R là ngôn ngữ lập trình phù hợp.
Tuy nhiên, hạn chế của R là nó không phải là một ngôn ngữ lập trình đa mục đích, có nghĩa là nó không được thiết kế để sử dụng cho các nhiệm vụ khác ngoài lập trình thống kê.
R là một công cụ rất mạnh cho học máy, thống kê và phân tích dữ liệu
Với hơn 10.000 gói trong kho lưu trữ nguồn mở của CRAN, R phục vụ cho tất cả các ứng dụng thống kê. Một sự phù hợp mạnh mẽ khác của R là khả năng xử lý đại số tuyến tính phức tạp. Điều này làm cho R lý tưởng cho không chỉ phân tích thống kê mà còn cho các mạng thần kinh.
Ngoài ra còn có các gói studio khác như Tidyverse và Sparklyr cung cấp giao diện Apache Spark cho các môi trường dựa trên R. R như RStudio đã giúp việc kết nối cơ sở dữ liệu dễ dàng hơn.
Nó có một gói tích hợp có tên là “RMyQuery”, cung cấp khả năng kết nối tự nhiên của R với MySQL. Tất cả các tính năng này làm cho R trở thành một lựa chọn lý tưởng cho các nhà khoa học dữ liệu.
3. SQL
Kỹ năng quản trị SQL là một trong những nền tảng quan trọng nhất mà những chuyên gia khoa học dữ liệu cần phải sở hữu. SQL, hay còn được biết đến như ‘Structured Query Language’ là ngôn ngữ được sử dụng để truy vấn dữ liệu từ các nguồn dữ liệu có tổ chức.
Trong lĩnh vực Khoa học Dữ liệu, SQL đóng vai trò quan trọng trong việc cập nhật, truy vấn và thao tác dữ liệu trong các cơ sở dữ liệu. Việc biết cách trích xuất thông tin từ các nguồn dữ liệu là một kỹ năng cơ bản và không thể thiếu đối với những người làm trong lĩnh vực này.
SQL là ngôn ngữ chuẩn cho các hệ thống quản lý cơ sở dữ liệu quan hệ (RDMS). Các RDMS phổ biến như MySQL, MS Access, Oracle, Sybase, Informix, Postgres và SQL Server đều sử dụng SQL như một phần quan trọng của hệ thống, tạo nên sự đồng nhất và tương tác chặt chẽ trong việc quản lý dữ liệu.
- Xem thêm: 8 ngôn ngữ lập trình phần mềm dành cho người mới bắt đầu
4. Scala
Scala là một ngôn ngữ lập trình được mở rộng từ Java và hoạt động trên JVM. Được thiết kế với mục đích chung, Scala kết hợp tính năng của công nghệ hướng đối tượng và lập trình chức năng.
Sự kết hợp giữa Scala và Spark, một nền tảng Big Data, biến Scala thành một lựa chọn lý tưởng cho việc xử lý dữ liệu lớn. Điều này đặt Scala vào vị trí quan trọng trong ngữ cảnh của xử lý khối lượng dữ liệu lớn, nhất là khi sử dụng cùng với Spark.
Một trong những điểm mạnh quan trọng nhất của Scala là khả năng hỗ trợ xử lý song song trên quy mô lớn. Tuy nhiên, việc học Scala có thể đầy thách thức với lộ trình học tập phức tạp, và do đó, nó không phải là lựa chọn tốt cho người mới bắt đầu.
Tổng cộng, nếu bạn là một nhà khoa học dữ liệu đang đối mặt với việc xử lý dữ liệu lớn, Scala kết hợp với Spark là một sự lựa chọn xuất sắc.
5. Julia
Julia là một ngôn ngữ lập trình được phát triển gần đây, phù hợp nhất cho máy tính kỹ thuật. Julia phổ biến vì nó đơn giản như Python và có hiệu suất nhanh như ngôn ngữ C. Điều này đã làm cho Julia trở thành một ngôn ngữ lý tưởng cho các lĩnh vực đòi hỏi các hoạt động toán học phức tạp.
Julia ra đời và nhanh chóng trở thành một trong những ngôn ngữ với khả năng vận hành thần tốc trên các tập dữ liệu lớn. Tóm lại, Julia giải quyết bất kỳ lỗi thường gặp nào mà các ngôn ngữ lập trình khác không được thiết kế đặc biệt cho khoa học dữ liệu hay mắc phải.
6. SAS
Giống như R, bạn có thể sử dụng SAS để phân tích thống kê. Sự khác biệt duy nhất là SAS không phải là mã nguồn mở như R.
Tuy nhiên, nó là một trong những ngôn ngữ lâu đời nhất được thiết kế để thống kê. Các nhà phát triển ngôn ngữ SAS đã phát triển bộ phần mềm của riêng họ để phân tích nâng cao, mô hình dự đoán và thông minh kinh doanh.
SAS có độ tin cậy cao và đã được các chuyên gia và nhà phân tích đánh giá cao. Các công ty đang tìm kiếm một nền tảng ổn định và an toàn, SAS là một ngôn ngữ lập trình hoàn toàn phù hợp với yêu cầu của họ.
Mặc dù SAS có thể là một phần mềm nguồn đóng, nó cung cấp một loạt các thư viện và gói để phân tích thống kê và học máy.
SAS là ngôn ngữ lập trình để phân tích thống kê
SAS có một hệ thống hỗ trợ tuyệt vời cho công ty bạn. Tuy nhiên, SAS bị tụt lại phía sau với sự ra đời của phần mềm nguồn mở và tiên tiến. Điều đó tạo nên sự khó khăn và tốn chi phí khi kết hợp các công cụ và tính năng tiên tiến hơn trong SAS mà các ngôn ngữ lập trình hiện đại cung cấp.
Kết luận
Việc học 6 ngôn ngữ lập trình này sẽ mở ra nhiều cơ hội trong lĩnh vực khoa học dữ liệu. Mặc dù không có thứ tự ưu tiên cụ thể cho từng ngôn ngữ, nhưng việc tìm hiểu nhiều hơn một ngôn ngữ có thể làm tăng tính linh hoạt và chuyên sâu của bạn, giúp bạn trở thành một nhà khoa học dữ liệu đa năng.
