Sáu ngôn ngữ lập trình quan trọng cho khoa học dữ liệu và phân tích

Bạn có nhiều cơ hội việc làm với mức lương cao khi nắm vững một trong sáu ngôn ngữ như Python, chương trình R, Matlab, Java, Julia hay Scala.

Khoa học dữ liệu cung cấp phương pháp tiếp cận khoa học mới mà qua đó, các doanh nghiệp có thể chuyển một lượng lớn dữ liệu có sẵn ở nhiều dạng khác nhau thành loại thông tin hữu ích và có thể sử dụng được. Để thực hiện điều này, vai trò của các nhà khoa học dữ liệu trở nên quan trọng hơn. Họ phải có kiến thức cần thiết để áp dụng các thuật toán thống kê cũng như hiểu được tập hợp lớn các dữ liệu. Các thuật toán thống kê này được thực hiện bằng một số ngôn ngữ lập trình nổi tiếng.

Dưới đây là sáu ngôn ngữ lập trình tốt nhất cho việc phân tích khoa học dữ liệu.

Python

Trong bảng xếp hạng các công cụ khoa học dữ liệu tốt nhất, Python chiếm ngôi đầu. Ngôn ngữ này là trụ cột của các nhiệm vụ liên quan đến lập trình chung như phát triển các ứng dụng web hay máy tính để bàn.

Với Python, bạn có quyền truy cập vào một loạt các thư viện phân tích dữ liệu thông qua mục Python Package như các mô-đun phổ biến NumPy và SciPy. Hai mô-đun này cho phép bạn thực hiện các nhiệm vụ cơ bản trong phân tích dữ liệu là số hóa trên các mảng và ma trận đa chiều cũng như thực hiện tính toán các tín hiệu, hình ảnh. Có nhiều thư viện Python khác giúp cho việc phân tích dữ liệu của bạn đơn giản hơn như bộ công cụ ngôn ngữ tự nhiên (NLTK), cho phép phân tích và thống kê các ngôn ngữ tự nhiên.

Tính vô hạn của các thư viện Python dành riêng cho khoa học dữ liệu khiến Python trở thành một lựa chọn tiên quyết của người mới bắt đầu và các nhà khoa học dữ liệu chuyên nghiệp.

Chương trình R

Ross Ihaka và Robert Gentleman lần đầu ra mắt ngôn ngữ R với mục đích thiết kế chương trình để thực hiện phân tích dữ liệu, thống kê và tính toán trực quan trên các tập dữ liệu lớn tốt hơn và thân thiện với người dùng.

Nền tảng vững chắc của ngôn ngữ trong lĩnh vực thống kê và hiển thị dữ liệu đã khiến nó trở nên phổ biến nhanh chóng trong phân tích dữ liệu thương mại và là lựa chọn của đa số các nhà khoa học dữ liệu. Đối với người mới bắt đầu, R có cách thức hoạt động khá dễ, nguồn tài liệu mở rộng và nhiều chức năng giúp đơn giản hóa các quy trình phân tích dữ liệu phức tạp cho lập trình viên.

Matlab

Matlab được phát triển bởi Jack Little, Moler và Steve Bangert, người sáng lập MathWorks. Ngôn ngữ này tập hợp chức năng tính toán, hình dung và lập trình vào ứng dụng duy nhất.

Điều này khiến Matlab trở thành một công cụ hữu ích để phân tích, thăm dò và hiển thị dữ liệu mà không cần thư viện hoặc mô-đun ngoài. Trên thực tế, Matlab đã trở thành công cụ phân tích dữ liệu chính cho cộng đồng học thuật trong vài thập kỷ qua.

Java

Java là một trong những ngôn ngữ lâu đời và được sử dụng nhiều nhất trên thế giới. Java đặc biệt dành riêng cho các nhà khoa học dữ liệu có triển vọng. Đôi khi, công ty yêu cầu bạn làm một nghiên cứu dữ liệu dựa trên nguồn dữ liệu trong cơ sở hạ tầng sẵn có. Điều đó có nghĩa là các mô hình thống kê của bạn phải được viết với ngôn ngữ Java để có khả năng tương tác cao.

Các framework như Apache Spark, Hadoop và Hive ngày càng phổ biến trong môi trường thương mại, khiến Java trở thành một trong những ngôn ngữ được các nhà khoa học dữ liệu yêu cầu.

Julia

Đây là ngôn ngữ lập trình được phát triển từ ứng dụng nền tảng dành riêng cho khoa học dữ liệu. Ngôn ngữ hướng tới các chức năng tính toán khoa học, khai thác dữ liệu, học máy và tính toán song song.

Julia nhanh chóng trở thành một trong những ngôn ngữ với khả năng vận hành “thần tốc” trên các tập dữ liệu lớn. Chúng giải quyết bất kỳ lỗi thường gặp nào mà các ngôn ngữ lập trình khác không được thiết kế đặc biệt mà khoa học dữ liệu hay mắc phải.

Scala

Scala nổi lên trong giới khoa học dữ liệu sau khi chức năng Spark – một công cụ xử lý dữ liệu viết hoàn toàn bằng Scala được các nhà phát triển cập nhật. Spark cho phép thu thập dữ liệu một cách trực quan hơn; làm sạch, xử lý dữ liệu; ngoài ra, mã được viết bằng ngôn ngữ Scala thường vận hành nhanh hơn.

Điều đó có nghĩa là bạn có thể phân tích số lượng dữ liệu lớn nhanh hơn so với các ngôn ngữ khác. Ngoài ra, việc viết mã Scala tương đối dễ do cú pháp đơn giản, dễ dàng duy trì các kho lưu trữ lớn của mã Scala.

Hiện nay, nhiều những khoá học miễn phí trên Internet dạy bạn học những ngôn ngữ này, tuy nhiên để có lộ trình học bài bản, cũng như áp dụng những ngôn ngữ trên trong tư duy lập trình, phân tích dữ liệu chuyên sâu, bạn có thể tham khảo một số chương trình học của các trường đại học công nghệ thông tin. Tham khảo tại đây.

Hiền Mai

Theo Vnexpress